Entenda as especificidades de cada conceito e monte uma estratégia eficiente para otimizar resultados a partir de diferentes análises de dados. Conheça as diferenças entre Small Data e Big Data!
O Big Data é uma tendência já muito utilizada pelas empresas e tem um grande poder de transformação, devido a sua capacidade de coletar, armazenar e processar enormes quantidades de dados, estruturados ou não, para gerar insights poderosos para os negócios.
Veja quais tópicos você acompanhará neste artigo:
- Quais são as diferenças entre Big Data e Small Data?
- Confira as características de cada uma.
Em meio ao grande fluxo de informações produzidas pela população, outro conceito tem surgido para lidar com a situação e otimizar a visão dos negócios de forma rápida e lógica é o Small Data. Ele se foca nas informações qualitativas, ou seja, nos detalhes relacionados a opinião, experiência e outras percepções relacionadas aos clientes e usuários.
O Small Data se refere a uma pequena quantidade de dados apreendida por ferramentas de análises. Esse pequeno conjunto de informações é capaz de ajudar pessoas na tomada de decisões.
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Continue acompanhando o conteúdo.
Ambos os conceitos são importante para as empresas que possuem uma cultura de gestão de dados. A mineração feita pela análise de dados permite que elas conheçam melhor seus clientes e o mercado e, assim, otimizem suas oportunidades de negócios.
Quais são as diferenças entre Big Data e Small Data?
Big Data e Small Data são complementares e possuem a mesma finalidade de reforçar a assertividade na tomada de decisões e geração de insights. Quando bem utilizadas e processadas ambas são capazes de trazer bons resultados.
Entretanto, cada uma pode se encaixar melhor em diferentes cenários, por isso, é importante que a empresa escolha aquela que atenda suas especificidades. Com Big Data, os dados podem ser estruturados ou não, enquanto com Small Data, as informações já estão prontas para a análise.
Confira as características de cada uma:
1. A origem
A localização das informações captadas por cada conceito são diferentes. O Big Data é capaz de coletar dados a partir de um universo muito abrangente, como a Nuvem, bancos de dados, dispositivos da empresa, ferramentas CRM, ERP e até de locais externos, como informações da concorrência, se enquadrando melhor para grandes corporações. Enquanto isso, a origem buscada pelo Small Data são apenas os bancos de dados corporativos, sendo uma melhor opção para ser aplicada em pequenas empresas.
2. O volume
Como os nomes já dizem, cada tendência refere-se a quantidade de dados diferentes. Small Data lida com pequenas quantidades que são pontuais para gerar oportunidades, por exemplo, é capaz de extrair informações relevantes do histórico das últimas vendas de uma empresa para otimizar as estratégias de seu time de vendedores. Já o Big Data leva em consideração um volume mais amplo de conteúdos.
Dessa forma, é possível escolher entre as duas opções de acordo com as necessidades, caso a empresa queira descobrir novas oportunidades de mercado, mudanças de tendências, o Big Data é o mais adequado. Agora, se a organização quer identificar uma situação pontual, que esteja acontecendo internamente por exemplo, o Small Data se encaixa melhor.
3. O Formato
Os dois conceitos realizam a mineração de dados, mas de formas diferentes. No Small Data os dados são estruturados e já estão prontos para a análise. O Big Data manipula dados estruturados ou não, originados de múltiplas fontes. Nesta opção é necessário realizar a agregação e interpretação minuciosa das informações.
4. A interpretação
Ao analisar Small Data a empresa lidará com algumas informações limitadas e, portanto, a análise será facilitada. Já o Big Data é gerado de múltiplas fontes que irão necessitar de ferramentas eficientes de análises para se chegar aos resultados esperados.
As duas opções são importantes para as corporações e devem ser utilizadas conforme as necessidades do negócio. Para que o resultado seja sempre positivo, a empresa precisa contar em sua equipe com um especialista na mineração de dados. Ao unir as duas estratégias é possível otimizar o potencial das análises.
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