El Small Data es la nueva palabra de moda en el ámbito de la analítica de datos. Descubre todo lo que necesitas saber sobre lo que hay detrás de esta buzzword.
¿Qué es el Small Data?
Podríamos decir que son los datos de toda la vida. La palabra se acuña después de la eclosión del Big Data a partir de los años 90, para referirse a las cantidades de datos comprensibles para las personas. Es decir, el Small Data es un conjunto de datos lo suficientemente pequeño como para que podamos entenderlo.
Podemos identificarlos constatando que sean datos estructurados que cumplan los siguientes requisitos:
- Accesibilidad (se pueden recoger).
- Información (se pueden comprender).
- Procesable (se pueden revisar).
Small Data vs Big Data
El Big Data son conjuntos de datos de una magnitud inabarcable para un humano. Generalmente, se consideran Big Data los datos que cumplen las siguientes cuestiones:
- Suponen un gran volumen.
- Se obtienen muy rápidamente.
- Provienen de distintas fuentes.
Se suele decir que el Big Data son datos para las máquinas, mientras que el Small Data son para las personas. El primero busca correlaciones entre millones de datos, mientras que el segundo busca las causas y sus razones.
¿Por qué es importante el Small Data?
El Small Data nos permite comprender, por lo que puede formar una parte importante del Big Data. De hecho, la única forma de entender grandes cantidades de datos es agrupándolos y reduciéndolos. El Small Data posibilita la visualización representativa de conjuntos de datos.
En palabras de Allen Bonde, el Small Data conecta a las personas con percepciones significativas oportunas (derivadas del Big Data o de otras fuentes), organizando y paquetizando los datos (a menudo de forma visual) para hacerlos accesibles, comprensibles y procesables para las tareas del día a día.
El Big Data sirve para obtener conocimiento con muchos parámetros, pero siendo necesario, es importante no dejar de lado la importancia de los “datos pequeños”. Según Martin Lindstrom, el mundo de la empresa se está cegando con grandes volúmenes de datos pero es muy difícil describir emociones utilizando datos. Estamos obsesionados con probar todo con cifras, cuando un alto porcentaje de las mejores innovaciones de los últimos años, por ejemplo, se han producido por una única conversación con un cliente, un ejercicio de creatividad o incluso una casualidad.
La tendencia del futuro es encontrar ese delicado equilibro entre el análisis Big Data y el Small Data: conseguir analizar grandes cantidades de datos sin dejar de lado la experiencia real.
Análisis de datos en las pymes
En las pequeñas y medianas empresas, el análisis de grandes cantidades de datos puede ser una labor demasiado costosa. Una forma de aproximarse al mundo del Big Data es utilizando herramientas y técnicas de análisis de conjuntos de datos más pequeños. Con una inversión mucho menor, se pueden realizar análisis predictivos y análisis avanzados que preparen a la organización para un cambio que seguro llegará. Adicionalmente, la empresa puede comenzar a realizar una toma de decisiones informada y mantener un control exhaustivo sobre las métricas fundamentales del negocio.
Bibliografía:
Por qué el Small Data es el nuevo Big Data, Wharton University of Pennsylvania.
Small Data frente a Big Data: de vuelta a lo básico, Ahmed Banafa en Open Mind.