Small data: ¿sustituto del big data?

Análisis de datos

Tokio School | 25/03/2022

El Small Data hace referencia a conjuntos de datos cuyo volumen y formato hace que sean más accesibles que en el caso del Big Data. Se trata de una forma de análisis de datos que cambia la manera que tienen las empresas de enfrentarse a la información de la que disponen. 

La diferencia fundamental con el Big Data radica en que el Small Data pretende usar una menor cantidad de información para identificar el posible comportamiento de los consumidores. Este enfoque, además de ser un contrapunto respecto al Big Data, utiliza conjuntos de datos específicos que suponen un menor esfuerzo. 

Además, al ser menor la cantidad de información también es una oportunidad de negocio para empresas que no dispongan de suficiente estructura IT o tengan una menor capacitación a nivel tecnológico.

 

¿Qué es el Small Data?

Con cada año que pasa, mayor es la información que generamos a través del uso de aplicaciones, navegando en la web o simplemente usando nuestros dispositivos inteligentes. En este contexto siempre ha destacado el Big Data, es decir, el análisis y tratamiento de grandes cantidades de información. 

Sin embargo, como decíamos, en los últimos tiempos (y también desde antes) también ha empezado a cobrar fuerza el término de Small Data como contrapunto al Big Data. En esencia ambos tratan sobre el análisis de datos, solo que en el caso del Small Data se trabaja con conjuntos de datos específicos y más pequeños que en Big Data. 

Con esto en mente, podemos definir esta técnica de análisis como pequeños conjuntos de datos que son capaces de generar un impacto a corto plazo. En cuanto al tamaño de la información, en Small Data solo se tiene en cuenta aquello que no requiera de una gran capacidad de almacenamiento y que se pueda tratar de forma sencilla. 

El Small Data es especialmente relevante cuando se quieren tomar decisiones rápidas en el día a día de cualquier empresa. 

Es decir, este tipo de análisis tiene como objetivo impactar en las estrategias a largo plazo de las empresas porque, para eso, ya existe el Big Data. Por tanto, se trata de un tipo de análisis de datos que pretende afectar a una o varias áreas de la empresa a corto plazo. 

El Small data se compone de distintos tipos de atributos. Estos están bien definidos y son conjuntos de datos específicos dentro de conjuntos de datos estructurados o no estructurados que provienen del Big Data. 

 

¿Cuál es el proceso de trabajo en Small Data?

En este caso, el proceso de trabajo no es extremadamente distinto que el que se realiza con Big Data. Piensa que, los conjuntos de datos que se extraen para este se reducen y se simplifican para poder trabajar con datos más específicos y simples. 

Existen muchas herramientas más tradicionales para trabajar con estos conjuntos de datos más pequeños y específicos. No obstante, igual que sucede en el trabajo con Big Data, en Small Data, una de las herramientas que se pueden usar en Small Data es Apache Hadoop. 

Los expertos en análisis de datos utilizan distintas herramientas para desarrollar su trabajo, ya sea en Big o Small Data. 

Sin embargo, aunque se trata de una herramienta muy eficiente para el trabajo con grandes cantidades de datos, es mucho menos eficiente con Small Data. Aun así, se trata de una herramienta que se puede usar con ciertas limitaciones y teniendo en cuenta cómo se trabaja en Hadoop. 

 

¿Qué ventajas tiene el Small Data?

La recopilación, almacenamiento y análisis de datos mediante técnicas de Big Data puede suponer un desembolso importante para las empresas. Se necesita infraestructura tecnológica y personal cualificado y bien formado. En este contexto, el Small Data puede ser una solución eficiente para muchas compañías. 

Estas son algunas de las ventajas que tiene

  • Está en todas partes. Piensa que la información para puede ser extraída simplemente de las mediciones e interacciones en redes sociales. Piensa que, por ejemplo, un smartphone recopila Small Data con cada log en una red social o se hace una búsqueda. 
  • Se puede traducir de inmediato en inteligencia de negocio. La recopilación y análisis de Small Data es más rápida y eficiente que en el caso del Big Data. Esto empuja a que la toma de decisiones también sea más rápida y que, como decíamos, afecte a las decisiones a corto plazo. 
  • Son datos simples. Cuando el Big Data se transforma en Small Data, los datos son mucho más simples y fáciles de tratar. Por tanto, también son más sencillos de interpretar por todos los implicados en los procesos comerciales. 
  • Es mejor para el pequeño negocio. El Small Data se centra en los usuarios, en los clientes y en la toma de decisiones que les afectan en el corto plazo. Por eso es mejor para enfoques más comerciales que el Big Data.  

Cada vez son más las empresas que recurren al Big Data ya que facilita que cualquier tipo de compañía se pueda mantener en la vanguardia respecto a sus estrategias de marketing e inteligencia empresarial. 

El Big Data sigue siendo importante, pero su combinación con estrategias de Small Data hace que los resultados comerciales puedan ser mejores. 

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Small Data, Big Data, sea cuál sea su forma, el trabajo en análisis de datos se hace cada vez más importante para todo tipo de empresas. Teniendo esto en cuenta, este ámbito ofrece multitud de oportunidades laborales para aquellas personas que sepan aprovecharla. Sin embargo, para lograrlo, hay que formarse. 

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