El Big Data es un concepto que ha impactado rápidamente en todos los sectores profesionales y a pesar de todos los beneficios que brinda, el procesamiento de datos de esta magnitud no es necesario para todas las empresas, es por esto que se pueden obtener los mismos beneficios al analizar los datos en una escala más pequeña, es decir, analizando el Small Data.

¿Qué es Small Data?

La traducción literal sería datos pequeños, pero normalmente se refiere a pequeños conjuntos de datos que podemos procesar de forma individual en un ordenador común, que pueden ser datos de ventas, ganancias, tiempo de inactividad de los equipos, productividad del personal, subidas y bajadas estacionales…

Hoy en día disponemos de muchas herramientas de visualización de datos pero no solo se trata de crear gráficas o cuadros de mando sin más, sino de narrar con datos, por lo que debemos encontrar la anécdota, el evento, el punto relevante que enganche al lector a los datos de nuestra historia visual.

¿En qué se basa el Small Data?

Se basa en tres claves:

· Datos limpios y precisos: datos con credibilidad: sin errores humanos, verificables, estructurados y meticulosamente analizados

· Representación gráfica / visual: consiste en analizar y responder. ¿Cuál es la mejor manera de presentar la información?
¿Qué tipo de gráficos usaré y por qué? ¿Qué tipos de datos tengo? ¿Cómo usaré fotos y videos u otros elementos visuales para llamar la atención del lector sobre el mensaje?

· Narrativa: contar la historia con datos. Las historias son herramientas efectivas para transmitir la experiencia humana y ahora utilizamos datos y análisis para crear versiones mejoradas de esas historias. Debemos aplicar la estructura, introducción, desarrollo y conclusión. Explicando qué ha pasado, realizar comparativas… combinando datos y análisis, y un punto de vista razonado.

Diferencias entre el Small Data y el Big Data

Una de las diferencias fundamentales entre el Small Data y el Big Data, es que el uso del Small Data resulta más económico para las empresas.

El Small Data puede ser usada tanto por usuarios con grandes capacidades técnicas y analíticas como por usuarios de negocio que pueden trabajar con esos datos empleando hojas de cálculo o cuadros de mando.

Las empresas que quieran ser competitivas tienen que aprovechar el conocimiento que proporciona la actividad de las personas en el mundo digital y la información que generan las máquinas durante el desempeño de sus tareas, por lo que lo ideal es que el Big Data se convierta en una nueva fuente de entrada para el Small Data.

Para ello, pueden apostar por invertir en la adopción de esas tecnologías Big Data y por equipos de expertos que puedan explotarlas, tanto directamente con fines analíticos como agregando los datos hasta convertirlos en Small Data útil para toda la compañía. De este modo contarán con flexibilidad total a la hora de agregar los registros de la forma que resulte más provechosa para la empresa.

Otra opción es delegar en terceros la síntesis de esas ingentes cantidades de información para transformarlos en Small Data e incorporarlos a los sistemas que habitualmente utilice para almacenar y analizar datos, pero esto obliga a conformarse con la funcionalidad que el tercero desee a la hora de realizar la agrupación de datos.

Imágenes | PixabayShutterstock



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