Small data: que é e en que se diferencia do big data

• autor:
• nome do autor

  Previsión de Quantumrun
• Abril 7, 2022

Resumo de insight

Os pequenos datos están a transformar a forma en que operan as pequenas e medianas empresas, permitíndolles tomar decisións tácticas con informacións que antes estaban reservadas para as grandes corporacións. Desde novas aplicacións móbiles que melloran a produtividade persoal ata hospitais rurais que melloran a accesibilidade á atención sanitaria, os datos pequenos estanse a converter nunha ferramenta versátil en varios sectores. As implicacións a longo prazo da tendencia inclúen cambios no comportamento dos consumidores, o desenvolvemento de ferramentas rendibles para as empresas e o apoio do goberno ás economías locais.

Contexto de datos pequenos

Os pequenos datos son a división de datos en pequenos conxuntos, volumes ou formatos que poden ser analizados polo software tradicional e que os humanos poden comprender facilmente. Os big data, en comparación, son conxuntos de datos voluminosos que os programas de datos convencionais ou os métodos estatísticos non poden xestionar, en cambio requiren un software especializado (e mesmo supercomputadores) para ser analizado e procesado.

O termo pequenos datos foi acuñado por investigadores de IBM en 2011, sendo os datos representados en conxuntos de datos que son inferiores a mil filas ou columnas. Os conxuntos de datos pequenos son o suficientemente pequenos como para poder analizalos mediante unha estimación sinxela e ferramentas dixitais de fácil acceso. Os pequenos datos tamén poden ser grandes conxuntos de datos que se desglosaron ata o punto de que os seres humanos sexan accesibles, comprensibles e accionables.

Os pequenos datos adoitan usarse para proporcionar análises e coñecementos sobre unha situación actual para que unha empresa poida tomar decisións inmediatas ou a curto prazo. En comparación, os grandes datos poden ser conxuntos de datos estruturados e non estruturados que son de gran tamaño e poden proporcionar información sobre a estratexia comercial a longo prazo. Os grandes datos tamén requiren un software e habilidades máis sofisticados para producir estes coñecementos, polo que, como resultado, pode ser máis custoso de xestionar.

Impacto perturbador

A utilización de pequenos datos nos procesos de toma de decisións estase a converter nunha ferramenta esencial para as pequenas e medianas empresas, como restaurantes, bares e salóns de peiteado. Estas empresas adoitan necesitar tomar decisións tácticas diariamente ou semanalmente, e os pequenos datos ofrécenlles información valiosa sen a complexidade nin o custo dos grandes datos. Ao analizar o comportamento dos clientes, as tendencias de vendas e outra información relevante, os pequenos datos poden axudar aos líderes empresariais a determinar o tamaño da forza de traballo, as estratexias de prezos e mesmo o potencial para abrir novas sucursais.

As empresas tecnolóxicas están a recoñecer o potencial dos pequenos datos e están a traballar para desenvolver ferramentas que sexan á vez rentables e altamente eficaces. O desenvolvemento destas ferramentas pode levar a unhas condicións de xogo máis equitativas, onde as pequenas empresas poidan competir de forma máis eficaz coas súas contrapartes máis grandes. Non obstante, o reto radica en crear ferramentas fáciles de usar e adaptadas ás necesidades específicas de diferentes industrias, garantindo que non só sexan accesibles senón tamén prácticas e relevantes.

Para os gobernos, o aumento de datos pequenos presenta unha oportunidade para apoiar as economías locais e fomentar o crecemento dentro de varios sectores. Ao fomentar o uso de pequenos datos e apoiar o desenvolvemento de ferramentas adaptadas ás necesidades das pequenas empresas, os gobernos poden axudar a crear un entorno empresarial máis dinámico e sensible. Non obstante, é posible que haxa que ter en conta a privacidade e a seguridade, garantindo que a recollida e o uso dos datos se fagan de forma responsable. Educar ás empresas sobre as mellores prácticas e proporcionar directrices pode ser esencial para garantir que esta tendencia se aproveite de forma eficaz, sen comprometer a confianza e a integridade que son vitais para o éxito empresarial.

Implicacións dos pequenos datos 

As implicacións máis amplas dos datos pequenos poden incluír:

• Novidades aplicacións móbiles e asistentes de voz virtuais que axudan ás persoas a tomar decisións de uso máis eficientes do tempo, o que leva a unha maior produtividade persoal e un estilo de vida máis equilibrado.
• As empresas que aproveitan pequenos datos para axilizar as súas compras de nómina e inventario, o que leva a optimizar os custos operativos e a unha cadea de subministración máis sensible.
• Os hospitais rurais que utilizan pequenos datos para xestionar eficazmente os datos dos pacientes e proporcionar servizos médicos, o que leva a mellorar a accesibilidade e a calidade da asistencia sanitaria en zonas desatendidas.
• O desenvolvemento de pequenas ferramentas de datos fáciles de usar dirixidas a industrias específicas, o que leva a un mercado máis competitivo onde as pequenas empresas poden tomar decisións baseadas en datos á par que as grandes corporacións.
• Os gobernos apoian o crecemento do uso de pequenos datos mediante incentivos e regulamentos, o que leva a un sector de pequenas empresas máis dinámico e un crecemento económico potencial nas comunidades locais.
• Un maior enfoque na privacidade e a seguridade na recollida e uso de pequenos datos, o que leva ao establecemento de novas leis e estándares que protexen os dereitos individuais sen obstaculizar a innovación empresarial.
• Un cambio no comportamento dos consumidores a medida que as pequenas empresas se fan máis hábiles para personalizar servizos e produtos a través de pequenos datos de información, o que leva a unha experiencia de compra máis adaptada e satisfactoria.

Preguntas a ter en conta

• Que exemplos experimentaches onde os datos pequenos fixeron que as empresas sexan máis eficientes e rendibles?
• Que sectores cres que poden beneficiarse máis de usar datos pequenos en lugar de usar grandes datos?