Análise e Discussão Big Data

Small Data e Big Data: você sabe qual a diferença entre eles?

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Big Data é o mantra do empresário moderno. A possibilidade de tratar a “tempestade” de dados que circulam na web e em seus sistemas corporativos – com vistas a transformá-los em informações gerenciais estratégicas – explica porque essa solução vem sendo gradualmente adotada no país por organizações de todos os portes (inclusive pelas PMEs).

Contudo, não basta apenas ter ferramentas para tratamento de dados estruturados e não-estruturados, oriundos de ERPs, CRMs, redes sociais ou outras fontes. É preciso ter profissionais capazes de compreender as indicações fornecidas por essas plataformas e, a partir delas, oferecer à empresa o direcionamento correto.

Pessoas que tenham a expertise necessária para utilizar ao máximo as potencialidades do uso de Big Data e conciliá-lo com soluções em Small Data, gerando sinergia entre o humano e o digital.

No artigo de hoje, você verá que existe uma outra perspectiva de análise de dados e entenderá quais são as diferenças entre Big Data e Small Data. Acompanhe:

Importância da mineração de dados no mercado atual

O trabalho de mineração de dados é essencial para compreender o mercado e enxergar oportunidades que se mostram discretamente por trás da neblina das informações. A Netflix, por exemplo, encontrou no Hadoop (plataforma em Java especializada em análise de grandes volumes de dados) uma alternativa para classificar seus clientes de acordo com suas preferências, bem como compreender em quais gêneros deveria concentrar esforços.

Já o Walmart utilizou os leitores ópticos que passavam os produtos nos caixas para incrementar seu poderoso banco de dados, permitindo-o identificar a frequência de compra dos consumidores, marcas preferidas por região, além de comparar os resultados em uma série temporal, formando um raio-x perfeito do target da companhia.

Não é só de Big Data que se alimentam as grandes empresas

Os exemplos de Big Data Analytics são inúmeros. Mas não caia no erro de achar que as decisões mais importantes dessas empresas são tomadas apenas com base em sistemas automatizados de processamento de milhões de bytes. Nos escritórios das multinacionais, o trabalho dos cientistas de grandes dados apenas complementa uma perspectiva simples e que pode ser usada até por um humilde microempreendedor individual (MEI): o Small Data.

O que é Small Data?

Small Data se refere a uma pequena quantidade de dados que podem ser apreendidos, por exemplo, do CRM de uma empresa. Trata-se de um conjunto mínimo de dados, ou informações, capazes de conectar pessoas a oportunidades, a partir de seu uso como ferramenta auxiliar na tomada de decisões.

Não adianta focar apenas em quantidade, se a qualidade na análise de dados é insatisfatória. ERPs, CRMs ou uma simples pesquisa de mercado: todas as informações são “minas de ouro” para os empreendedores visionários. Vale lembrar que o histórico de compras de um cliente, por exemplo, presente no banco de dados de qualquer loja, já é suficiente para guiar uma série de decisões estratégicas no varejo.


Leia também: Se você se interessa por Big Data, precisa entender o CRISP-DM


Diferenças fundamentais entre Big Data e Small Data

Condições de dados

Enquanto no uso de Big Data os dados são não-estruturados (necessidade de um trabalho de agregação e interpretação mais minucioso), no caso de Small Data, todos os dados estão prontos para análise.

Localização

Soluções de Big Data colhem dados a partir de nuvem, SQL Server, PC, banco de dados, dentre outras fontes.  Já para Small Data, em geral, apreende-se informações apenas de PCs.

Natureza das informações geradas

No caso de Big Data, trata-se de “montanhas” de dados de origens distintas, que serão processados eletronicamente por meio de métodos matemáticos e estatísticos. Small Data tem um caráter mais “humanizado”, mais ligado a um âmbito de informações que pode ser apreendido por qualquer profissional dentro da empresa.

Tamanho dos dados e complexidade

Big Data trabalha com dados na casa dos petabytes; já as ferramentas de Small Data agrupa pequenas (e mais simples) quantidades de dados – mas que, como visto acima, podem se revelar extremamente elucidativos às empresas!

A conclusão que deve ser tirada das diferenças elencadas acima é que Big Data e Small Data são soluções complementares, que devem ser usadas com um mesmo olhar sob perspectivas diferentes. O objetivo é reforçar a efetividade das decisões. Não se trata de ser melhor ou pior: as duas fontes de dados, quando bem usadas, processadas e analisadas, não são excludentes.

O essencial, em ambos os casos, é ter ao seu lado um especialista em mineração de dados, para que essa estratégia se encaixe com excelência nas peculiaridades da empresa e, assim, seja refletida nos resultados do negócio.

Quer saber como aplicar as estratégias de Big Data e Small Data em sua empresa? Escreva para nós!

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