Si hay un concepto incipiente en los últimos años dentro del campo analítico de las tecnologías de la información es el conocido Big Data o datos masivos. A muy grandes rasgos, se entiende por Big Data al tratamiento y análisis de grandes cantidades de datos con herramientas analíticas adaptadas a este enorme tamaño, generando información útil para la gestión empresarial o científica. Como vemos, destaca un aspecto: grandes cantidades de datos, echo que condiciona que no pueda tratarse con las herramientas y técnicas usuales, de las que disponemos de forma generalista. Pero lo que nos ocupa en esta ocasión no es este, si no su «hermano pequeño» o Small Data.

¿Que es Small Data?

Como definición de Small Data se puede utilizar la anterior pero cambiando la etiqueta «grandes cantidades de datos» por algo más real y cotidiano como son las medianas cantidades de datos que tienen la amplia mayoría de empresas, los cuales recogen y almacenan sin realizar ninguna explotación de ellos. Asimismo, en general, la fuente de datos es comúnmente local y gestionada por los propios propietarios y no proviene de un gran data warehouse situado en un lugar remoto.


Small DataData Center por Route79 con licencia creative commons licensed ( BY-NC-SA )

Allen Bonde, el gran impulsor del concepto a través del grupo Small Data Group, lo define como (traducción propia libre):

Datos que conectan a las personas con una perspectiva adecuada y personalizada (derivados de una fuente Big Data o un recurso «local»), organizados y presentados -generalmente de forma visual- de manera que dicha información sea accesible, comprensible y aplicable para las tareas diarias

Como vemos, si algo aflora de la definición son las facetas de escala y personalidad.

Consideraciones acerca del concepto Small Data

Si pudiéramos destacar algún aspecto del concepto Small Data en comparación al Big Data podrían ser:

A diferencia del Big Data que se circunscribe a unos pocos expertos y a unas concretas herramientas, el Small Data está alrededor de nosotros y es fácilmente tangible.

Relacionado con el anterior, se puede generar a tiempo real, no necesitando de un procesado previo concreto. La homogenización y armonización de los datos es mucho más simple por que tenemos un profundo conocimiento previo de los mismos, al ser parte de nuestro trabajo diario.

Mediante el Big Data se puede (y este es su objetivo) extraer tendencias de los usuarios, mientras que con Small Data, además de dichas tendencias, se pueden modelar opiniones y otros rasgos más subjetivos de nuestros clientes lo que lo hace mucho más personal.

Con Small Data podemos caracterizar a nuestros clientes e incluso llegar a nombrarlos, echo que personaliza mucho más nuestra relación con el mismo.

Es la base para construir un adecuado modelo de gestión CRM (Custom Relation Management) en nuestra organización, verdaderamente enfocada a nuestro cliente.

 Brinda a una PYME lo que Big Data da una empresa de envergadura, haciendo que su gestión vaya a la par de estas últimas, dentro del factor de escala que supone la dimensión de la primera.

 El coste de la implantación es muy bajo e incluso puede llegar a ser gratuito si sabemos aprovechar nuestros recursos. Junto a ello, no se necesitan grandes conocimientos informáticos para su mantenimiento y explotación.

Es conveniente entender el Small Data como un paso previo a la implantación de un sistema de procesado Big Data, incluso en grandes empresas. Siempre se debiera cimentar la estructura de análisis de los datos masivos a partir del conocimiento de pequeñas porciones de los mismos.


*Para aprender más sobre el tema es muy conveniente visitar la web Small Data Group y especialmente el mónográfico «10 Small Data Articles You Need to Read«.

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