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Small Data: “Big Data” para Pequeñas Organizaciones.

Actualizado: 28 ene 2021

Antes que todo, si realizamos una pequeña y rápida búsqueda en Google sobre el significado de “Big Data” encontraremos con frecuencia medidas de información cercanas a los Exabytes (10e18 bytes) y Petabytes (10e15 bytes), lo que en la gran mayoría de las veces estará fuera de los rangos del "peso de datos" que maneja una organización mediana o pequeña.Ciertamente, los negocios de menor tamaño podrían verse superadas por las herramientas necesarias y la forma en que debe ser organizado ese enorme caudal de información para poder extraer valor de ella.



Acá es donde entra en el juego el concepto de "Small Data", que deja en evidencia la diferencia de tamaño de lo que se analiza. Inmediatamente nos podemos dar cuenta que el término común a ambas tecnologías es "Data", que es justamente lo más importante en este minuto. Sea small o big, lo importante es el dato y, más aún, la calidad de éste y como se rescatan los datos realmente importantes para transformarlos en información de calidad que pueda aportar a la toma de decisiones de negocio.


Lo interesante, es que Small Data vive entre nosotros hace bastantes años. A principios de este milenio, distintas organizaciones de diversos rubros comenzaron a incorporar en sus procesos técnicas de análisis de datos, con el objetivo de predecir el comportamiento de los clientes y así poder anticiparse comercialmente a sus movimientos. Ahora, como dichas organizaciones tenían a lo sumo algunos millones de clientes, el caudal de datos no era de proporciones, por lo que esta información se almacenaba en bases de datos relacionales. Y por supuesto, llegó el minuto en que las organizaciones quisieron realizar gestiones y análisis más complejos sobre los datos que tenían almacenados (y cada vez acumulaban más), dando origen al hoy conocido Small Data. Pero profundizaremos en torno a esto en algún post futuro.


Pero, ¿de qué trata finalmente Small Data?


Small Data trata de datos en menor cuantía, pero que son más cercanos y por lo tanto permiten de manera más fácil tomar decisiones para con nuestros clientes. Small Data permite entender los datos de manera más sencilla y no está sujeto al detalle del Big Data (consecuencia directa de la enorme cantidad de datos que abarca), por lo tanto hablamos de una escala más personalizada y también más pequeña. Gracias al uso de Small Data es posible mejorar algunas características en el análisis de los datos tales como el ruido (al ser un menor volumen de datos no existe tanta información no-relevante) y la accesibilidad (al centrarse en lo más relevante a corto plazo para una organización, es más fácil de utilizar para la mayoría de estas). Por otro lado, con Small Data nos centramos en el “por qué” de las cosas, mientras que con Big Data ahondamos en el “que”.


En conclusión, “Big Data” y “Small Data” tratan sobre lo mismo, diferenciando la cantidad de datos a procesar y la infraestructura necesaria para dicho cometido. Ambas tecnologías son complementarias, debido a que cada una aporta con una visión específica para un mismo problema, permitiendo que empresas de diversos tamaños puedan sacar provecho a los datos que acumulan. La clave estará en escoger el sistema de análisis de datos adecuado, para sacar el mayor provecho posible a la información que los datos entregarán.

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