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O que é Big Data e Small Data e qual usar

Análise de volume de dados para conhecer melhor o mercado e ampliar a vantagem competitiva das empresas: muito se fala sobre esse assunto, mas a experiência nos mostra que, infelizmente, algumas organizações ainda subestimam o potencial de resultados efetivos que o Big Data pode trazer ao seu negócio. Enquanto algumas empresas não possuem qualquer cultura de gestão de dados — não estando ainda aptas para administrar a geração de simples indicadores trazidos por um Balanced Scorecard (BSC) — outras organizações do mesmo setor, de cultura de vanguarda e visão de negócios mais extensa, esmagam aos poucos seus rivais por meio do auxílio de soluções tecnológica de alto impacto em Big Data e Small Data.

A propósito, você sabe a diferença entre esses dois conceitos? Caso a resposta seja negativa ou você não saiba exatamente qual o formato de data mining é ideal ao seu negócio, as próximas linhas irão lhe esclarecer esses pontos.

Diferenças essenciais entre Big Data e Small Data

1) Origem

Na expressão “Small Data” se encaixam as singelas informações que estão no banco de dados de qualquer empresa e isso vale mesmo para o universo de um MEI – Microempreendedor Individual. Resultados de pesquisas com clientes, e-mails com queixas dos consumidores, volume de transações por período, etc. Já o Big Data é mais versátil e trabalha com dados de CRM, ERP, balanços e balancetes, DRE (Demonstrativos de Resultados do Exercício) e até de dados externos, como conjuntura do mercado e desempenho da concorrência (conheça aqui 5 maneiras de aumentar os ganhos da empresa usando Big Data).

2) Volume do data mining

Small Data se refere a um pequeno conjunto de dados conectando pessoas a oportunidades. No caso do varejo, um simples histórico de compra de um cliente já é uma verdadeira mina de ouro, capaz de extrair informações extremamente relevantes. Já o Big Data trabalha com imensos volumes de dados (que, algumas vezes, chegam à casa dos petabytes!).

Nesse ponto, é importante ressaltar que não existe melhor ou pior entre essas duas formas de gerenciamento de dados: ambas devem ser usadas em uma empresa, a fim de obter, sob perspectivas distintas, todos os indicativos que revelem a saúde da empresa, suas oportunidades de mercado, iminentes mudanças de tendências, etc.

3) Características

O termo Small Data contrasta com seu primo mais “famoso” por se tratar de dados estruturados, prontos para a análise, enquanto o Big Data se refere a dados (principalmente) não estruturados, oriundo de múltiplas fontes e que deverão ser coletados, agregados e analisados no intuito de gerar informações de cunho gerencial. São duas perspectivas distintas de mineração de dados, mas que, de certa forma, se completam.

4) Facilidade de interpretação

Se estivermos falando de Small Data, provavelmente estamos tratando de algumas informações colhidas no CRM da empresa, bem como de indicadores de performance (KPIs), em baixo volume e que, portanto, podem ser facilmente analisados. Por outro lado, a “tempestade” de dados, geradas de muitas fontes diferentes, no caso do Big Data, dificulta a realização de uma análise de excelência a olho nu.

Um levantamento da Forbes relevou que apenas 18% das pequenas empresas e 57% das organizações de médio e grande porte utilizam soluções em Analytics. As empresas que melhor executam a exploração econômica de dados são as que nasceram dessa cultura, tais como Facebook, Netflix, Google, etc. Entretanto, o impressionante retorno obtido com o investimento na Ciência de Dados fez com que empresas de diversos portes e setores passassem a usar esse recurso nos últimos anos, o que representa uma desvantagem competitiva considerável àqueles que ainda se mantêm distantes dessas soluções automatizadas.

Sua empresa utiliza alguma solução em mineração de dados? Conte-nos abaixo sobre isso ou aproveite para sanar suas dúvidas sobre o assunto! Teremos o prazer em estudar o contexto de seu negócio e mostrar como ele pode se beneficiar dos recursos em Big Data e Small Data!

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