🥊 Small Data vs Big Data: Las 5 diferencias fundamentales
¿Qué es Small Data? 5 diferencias fundamentales al compararlo con Big Data

¿Qué es Small Data? 5 diferencias fundamentales al compararlo con Big Data

Última actualización 17 de Febrero del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Diego López

Las organizaciones saben de la importancia de los datos, pero no todas conocen la diferencia de dos tipos opuestos: el small data y el big data. En este artículo pretendemos esclarecer todas las dudas sobre ambos y recomendar cuál conviene más para tu tipo de negocio.

Respecto a qué es el small data, en palabras simples, se trata de datos pequeños al alcance de toda organización y que puede influir en los resultados de la misma. Según el Diccionario de inglés Macmillan para estudiantes avanzados la definición de small data es la siguiente:

“Pequeñas cantidades de datos que pueden entenderse fácilmente y utilizarse de inmediato”.

En forma práctica, el uso de small data en una empresa, implica la adquisición de conjuntos de datos específicos con poco esfuerzo y de forma asequible a través de una sola computadora o una sola persona. Quizás, por ello muchas personas consideran el small data como una práctica comercial más eficiente para plazos cortos.

Entre los ejemplos de small data se puede encontrar información simple como el small data que disponemos a través de las redes sociales o el small data del Social CRM utilizado en tu empresa y toda la información accesible y útil sobre tus clientes.

A continuación, profundizaremos en las diferencias fundamentales entre small data y big data. ¿Crees que hay una competencia entre ambas? ¿El small data vs big data es una realidad o se complementan? Acompáñanos a descubrirlo con este listado.

Índice

  1. El small data es más tradicional y el big data más moderno
  2. El small data para pymes y empresas es más asequible
  3. Por definición el small data tiene al cliente como principal protagonista
  4. Empresas que usan small data necesitan menos tiempo e inversión
  5. Small data vs Big data: Los datos pequeños son más rápidos de procesar

1. El small data es más tradicional y el big data más moderno

El small data lleva mucho tiempo entre nosotros. Desde inicios de este siglo, si bien no existían libros de small data o procesos teóricos establecidos para su uso, varias empresas de telecomunicaciones, del sector energético, seguros y banca incorporaron procesos de small data con técnicas de análisis para intentar conocer el comportamiento del cliente.

Con los datos disponibles aprendieron a calcular la probabilidad de que el producto o servicio se abandone, el valor potencial del cliente o la probabilidad de adquirir nuevos productos o servicios de la marca. Es decir, con small data se obtuvo pequeñas pistas que nos advierten de las grandes tendencias.

Tipos de datos disponibles con small data:

  • Características sociodemográficas.
  • Productos o servicios adquiridos.
  • Quejas del producto o servicio.
  • Problemas de impago.

 


Crédito: Unsplash

Desde la otra orilla nos encontramos con el big data, que a diferencia del small data,  se trata del procesamiento de un gran volumen de datos (macrodatos) mediante aplicaciones. El Big Data es analizado en espacios como las bolsas de valores, sitios de redes sociales, motores de búsqueda y prácticamente todo tipo de negocios.

En definitiva, el big data es más nuevo que el small data, ya que el segundo es consecuencia del primero.

Cuando muchas empresas ya sabían cómo usar el small data, empezó a suceder otro fenómeno que observaron las grandes corporaciones: el incremento de la actividad digital de los clientes y el aumento de datos relacionados a la producción de los productos y servicios que no podía ser cuantificados solo por hojas de Excel o con los procedimientos del small data.

Frente a esta nueva tendencia, que superó al small data, se desarrollaron nuevos tipos de software que fueran capaces de procesar y analizar esa gran cantidad de información.

Entonces, si esto fuera una competencia, en la batalla entre small data vs big data, ¿cuál elegirías? Lo cierto es que, aunque el small data haya aparecido primero, eso no significa que haya quedado obsoleto, ya que los expertos aseguran que ambos se complementan para obtener mejores resultados en los negocios.

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2. El small data para pymes y empresas es más asequible

La razón por la cual el small data es más asequible para pymes o empresas medianas o pequeñas es sencillo, y es que este tipo de organizaciones ya disponen de la tecnología necesaria para aprovechar los datos pequeños y no tiene que realizar mayor inversión en software sofisticado para analizar las métricas de big data.

Tal vez solo sea necesario un computador y probablemente no sea necesaria una capacitación o la lectura de un libro de small data. Tanto personas capacitadas como otra más amateur pueden, a la larga, utilizar hojas de cálculo, ya que la información se encuentra en megabytes y gigabytes.

En este contexto, hoy más que nunca las empresas están interesadas en tomar decisiones de marketing con small data para estar en la vanguardia y generar mayores réditos empresariales sin la necesidad de invertir tanto dinero en una gran cantidad de almacenamiento de servidores o utilizar software de análisis sofisticados.

 

 

3. Por definición el small data tiene al cliente como principal protagonista

Aunque el big data siempre se mantiene relevante, si se le añade el análisis de small data se podrá llegar a conocer al consumidor de forma más directa y saber lo que necesita. De esa forma se puede generar campañas más personalizadas y que correspondan a los gustos y necesidades del público objetivo.

El small data, por definición, se refiere al usuario final, lo que necesita y cómo puede llegar a actuar. Si vas a utilizar small data en tu empresa, lo primero que debes hacer es centrarte en el cliente para conocer sus experiencias en relación con el negocio.

 


Crédito: Unsplash

 

La gran diferencia que mantiene el small data con el big data en este punto es que, el segundo, analiza volúmenes gigantescos de datos mediante algoritmos para prever comportamientos masivos y patrones que sirvan para darle giros precisos a la estrategia de marketing o comercial.

El small data, sin embargo, permite la interacción con los clientes desde los CRM o gestores de relaciones con el cliente. La información no solo se obtiene a través de una investigación cualitativa como los focus group, comunidades en línea, sino también de la investigación de encuestas cuantitativas. 

El small data, por definición, consta de datos estructurados, como los datos numéricos, o no estructurados como el texto, imágenes o videos.


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4. Empresas que usan small data necesitan menos tiempo e inversión

Definitivamente el big data no es para todas las empresas, porque para obtener el software de procesamiento de información avanzado se necesita de mucho dinero. En cambio, las empresas que utilizan small data requieren de poca inversión, pues la velocidad de datos es más lenta y puede tomar más tiempo de recolección.

Ejemplo de ello es cuando las empresas, en vez de querer buscar información o métricas de miles de usuarios, lo único que buscan es una lista de nombres de influencers (small data) con los cuales empezar efectuar una campaña de marketing.

Con la información obtenida a través de las técnicas del small data, el retorno de la inversión está prácticamente garantizado. Se puede beneficiar a una empresa casi de inmediato pues los datos pequeños son más fáciles de entender y ayuda la inteligencia empresarial para abaratar procesos.

 

 

5. Small data vs Big data: Los datos pequeños son más rápidos de procesar

Obtener datos que sean fáciles de procesar a través de small data sirve para los intereses del marketing o SEO, sirve para tomar acciones rápidas y medir los resultados.

Eso se logra a través de obtener datos asequibles de las redes sociales, las búsquedas, lo más solicitado en un comercio electrónico, y toda small data que sirva para entender el comportamiento del consumidor.

 


Crédito: Unsplash
El small data siempre servirá para resolver problemas dentro de una organización que requiera análisis rápidos y en la brevedad del tiempo posible sin utilizar las herramientas de especializadas del big data.

La sugerencia siempre será centrarse al principio en los datos pequeños o small data para generar conocimientos prácticos sobre sus clientes, previo a mandarse con aplicaciones de datos grandes para análisis más prescriptivos y predictivos.

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