El término “Small data” se refiere a conjuntos de datos pequeños y manejables que se recopilan a través de la observación y la interacción directa con los clientes y usuarios de una organización.
A diferencia del “Big Data”, que se centra en el análisis de grandes cantidades de datos complejos y estructurados, el “Small data” se centra en la recopilación y análisis de datos más sencillos y específicos que pueden ser utilizados para obtener información valiosa sobre los clientes y sus necesidades.
La ventaja principal del “Small data” es que puede ser más fácil de recopilar y analizar que el “Big data”, lo que puede permitir a las organizaciones obtener información más detallada y específica sobre sus clientes y usuarios.
Además, el “Small data” puede ser utilizado para mejorar la toma de decisiones en tiempo real, lo que puede permitir a las empresas adaptarse más rápidamente a las necesidades y demandas cambiantes del mercado.
¿Por qué las empresas nuevas apuestan por esta técnica?
Existen varias razones por las que las empresas nuevas pueden optar por el “Small data” en lugar del “Big data”:
- Costo: El “Big data” a menudo requiere una inversión significativa en hardware, software y personal especializado para recopilar y analizar grandes cantidades de datos. Las empresas nuevas pueden no tener los recursos para hacer frente a estos costos y, por lo tanto, optar por el “Small data”, que puede ser recopilado con herramientas y recursos más económicos.
- Enfoque en el cliente: Las empresas nuevas a menudo se centran en establecer relaciones más personales y cercanas con sus clientes. El “Small data” permite a las empresas recopilar información detallada sobre los clientes y sus necesidades de manera más directa y personalizada.
- El análisis Small Data forma el nuevo núcleo de CRM : CRM social que se utiliza para crear un panorama completo de los clientes, sus segmentos, las personas influyentes e incluso los competidores: tenemos que combinar las perspectivas de los canales sociales y las campañas con el análisis Web y los datos transaccionales. El Small Data es la clave para crear estos ricos perfiles que formarán la parte central de las nuevas soluciones CRM.
- Rapidez: El “Small data” permite una toma de decisiones más rápida y ágil, ya que los datos se pueden analizar más rápidamente y con menos esfuerzo que el “Big data”. Esto es especialmente importante para las empresas nuevas, que a menudo necesitan tomar decisiones rápidas para mantenerse competitivas.
- Flexibilidad: El “Small data” permite a las empresas nuevas adaptarse a las necesidades y demandas cambiantes de los clientes y del mercado de manera más rápida y efectiva. A diferencia del “Big data”, que puede ser difícil de cambiar o adaptar una vez que se ha establecido una infraestructura, el “Small data” puede ser recopilado y analizado de manera más flexible y adaptable a las necesidades específicas de la empresa.
El futuro del Small Data
El futuro del análisis de datos se enfocará cada vez más en el smart data, una técnica que se basa en el procesamiento y análisis de datos relevantes y útiles para tomar decisiones efectivas.
A diferencia del big data, que se enfoca en el manejo y análisis de grandes cantidades de datos, el smart data se centra en extraer valor de los datos relevantes, que a menudo provienen de fuentes más pequeñas y específicas.
El smart data implica el uso de herramientas y técnicas avanzadas para analizar los datos y obtener información valiosa que pueda ayudar a tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia de los procesos empresariales.
Esto puede incluir la aplicación de técnicas de minería de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial y análisis predictivo.
8 principales herramientas con las que podemos hacer small data en nuestra empresa o proyecto.
- Microsoft Excel: Es una herramienta de análisis de datos muy popular y accesible, que permite manipular y analizar datos en hojas de cálculo.
- R: Es un lenguaje de programación y un software estadístico utilizado para el análisis de datos y la creación de visualizaciones.
- Python: Al igual que R, es un lenguaje de programación muy popular utilizado para el análisis de datos, modelado estadístico y aprendizaje automático.
- Tableau: Es una plataforma de visualización de datos que permite crear visualizaciones interactivas, informes y paneles de control para datos.
- TensorFlow: es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google que permite construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo para el análisis de datos.
- PyTorch: es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto que permite construir modelos de inteligencia artificial para el análisis de datos.
- IBM Watson Studio: es una plataforma en la nube que combina herramientas de aprendizaje automático y análisis de datos para ayudar a los usuarios a construir, entrenar y desplegar modelos de inteligencia artificial.
- Microsoft Azure Machine Learning: es una plataforma en la nube que permite construir y desplegar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos.
