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Big data vs. Small data: entenda a diferença
by Fernanda Freire | Tendências de TI
O big data já está por toda parte. Qualquer interação que, de alguma forma, envolva um dispositivo conectado é capaz de produzir dados diversos que, quando tratados adequadamente, podem trazer vantagem competitiva. Além do big data, porém, existe o small data — que ajuda a fazer análises mais localizadas.
Enquanto o big data tem como foco os dados quantitativos, o small data se concentra nos qualitativos. O big data analisa fontes de dados caracterizadas por volume, velocidade e variedade para encontrar padrões com precisão e rapidez. Já o small data assegura que cada indivíduo ganhe mais atenção.
A transformação de dados em informações úteis garante melhores resultados tanto para a empresa quanto para o consumidor. Em um e-commerce, por exemplo, a meta deve ser satisfazer o cliente — e a análise de dados, vindos tanto de big quanto de small data, é muito útil nesse processo.
É como se o big data fosse uma nuvem gigante, e o small data, o resultado da análise de uma pequena parte dela. São soluções que, juntas, oferecem resultados mais precisos para as tomadas de decisão. Venha entender melhor o que é cada uma e o que deve ser priorizado em um projeto. Boa leitura!
Os dados de big data têm como base informações vindas de eventos, preferências e necessidades. Com a ferramenta certa, é possível saber a opinião dos clientes, a expectativa em relação a produtos e a percepção de marca.
Esse conteúdo é composto, em geral, por dados não estruturados — que, quando coletados, não estão prontos para serem usados. Eles devem, então, ser tratados para que se transformem em conteúdo relevante, em forma de insights positivos para auxiliar a gestão da companhia.
Para isso, devem ser processados eletronicamente usando ferramentas e soluções que aplicam métodos matemáticos e estatísticos. Com eles já devidamente adequados, é possível melhorar processos no relacionamento com o público e pensar em novas oportunidades de negócio.
O small data reúne um conjunto mínimo de dados que auxilia as tomadas de decisão. Ao serem coletados, já estão prontos para serem usados em estratégias de gestão e relacionamento com o cliente: com eles, a organização conhece melhor seu público e pode lhe oferecer exatamente o que busca.
Em outras palavras, essas informações ajudam a estabelecer uma relação entre pessoas e oportunidades para oferecer maior valor a cada cliente — pois suas opiniões e experiências são consideradas. O small data prova que a qualidade da análise de dados é tão ou mais importante que a quantidade de informação usada.
Quando uma loja virtual usa essa técnica, pode, por exemplo, identificar o comportamento de diferentes perfis. Além disso, descobre o momento certo de abordá-los com recomendações personalizadas e ofertas adequadas para conquistá-los.
Uso do big e do small data
Big e small data podem ser usados em conjunto, sob perspectivas diferentes. Assim, as decisões mais importantes da companhia são tomadas aliando as duas técnicas: uma baseada em sistemas automatizados e a outra mais simples e manual, sempre buscando transformar os dados em informações gerenciais estratégicas.
Ou seja, cada modelo de inteligência tem sua finalidade e, quando aplicados corretamente, há boas chances de obter resultados positivos. Para isso, é essencial ter especialistas que compreendam as indicações fornecidas para dar a elas o direcionamento correto — sempre buscando reforçar a efetividade das decisões.
É importante lembrar que o big data requer capacidades de processamento e armazenamento elevadas. Só assim é possível transformar o grande fluxo de dados em informações relevantes de forma eficiente. Seus melhores aliados são, portanto, a computação em nuvem e seus recursos.
Outro ponto importante é a segurança da informação, que a cloud computing trata de forma bastante séria aplicando políticas de segurança que passam por auditorias e certificações reconhecidas pelo setor.
Animado para usar essas técnicas na sua empresa? Venha aprender, então, a avaliar sua infraestrutura de tecnologia da informação (TI) para saber se ela está adequada!