Como sabemos, o Big Data tornou-se uma ferramenta essencial para qualquer empresa que deseja progredir em seus objetivos. Todavia, o conceito de Small Data ainda não é tão renomado, embora se trate, sem dúvida, de uma peça fundamental para conhecer os clientes-alvo e, consequentemente, gerar importantes vantagens competitivas.

O gerenciamento de grandes volumes de dados (Big Data) levou a um incremento da eficiência das empresas e a uma maior geração de valor nos segmentos em que atuam. Entretanto, o que acontece se não formos capazes de interpretar adequadamente todas essas informações? Para isso, existe o Small Data.

Apresentamos, ao longo deste artigo, ambos os conceitos e, também, apontamos algumas das principais diferenças entre eles, relacionando-os, ainda, com o Fast Data. Boa leitura!

O que é Big Data?

Esse termo refere-se ao conjunto de processos relacionados a grandes quantidades de informações (tanto de análise como de gestão) que, graças às novas tecnologias e ao uso da internet, facilitam o rastreamento de impressões digitais criadas por cada usuário com base em seu comportamento online, tais como:

  • taxas de cliques;
  • taxas de rejeição;
  • visitas a uma página da web específica;
  • históricos de navegação;
  • elementos de mídia social compartilhados: publicações, tags etc.

A partir desse conjunto de dados, é possível identificar padrões precisos sobre clientes e tendências, permitindo que você conheça, entre outras coisas, os hábitos de compra de cada usuário em relação aos seus esforços de marketing.

Você deve usar essas informações para entendê-los melhor, conseguindo satisfazer suas necessidades, reforçar o relacionamento, fortalecer a marca e extrair insights para fundamentar suas estratégias de negócio.

O que é Small Data?

A tradução literal seria “Dados Pequenos”, porém, esse conceito de refere a pequenos conjuntos de dados (relativos a vendas, lucros, tempo de inatividade de equipamentos, produtividade da equipe, variações sazonais de demanda) que podem ser processados individualmente.

O Small Data baseia-se em três chaves:

  • dados limpos e precisos: informações com credibilidade, isto é, sem erros humanos, verificáveis, estruturadas e meticulosamente analisadas;
  • representação gráfica/visual: consiste em analisar e responder: “qual é a melhor forma de apresentar as informações?” “Qual é a natureza dos dados disponíveis?” “Quais tipos de gráficos devem usados e por quê?”;
  • narrativa: é preciso contar a história com os dados. As narrativas são recursos eficazes, à medida que explicam o que aconteceu, fazem comparações justas, combinam informações e análises, a fim de extrair um ponto de vista adequadamente fundamentado.

Quais são as principais diferenças entre Small Data e Big Data?

O mundo está se movendo em direção a novas tecnologias e métodos de processamento e análise de dados. Pensando nisso, confira, a seguir, as 8 principais diferenças entre Small Data e Big Data.

1. Natureza das informações

Com o Small Data, de modo geral, respostas específicas são buscadas para atender a fins específicos. Já no Big Data, os objetivos estão em aberto e, muitas vezes, os resultados podem ser surpreendentes ou inesperados, respondendo perguntas que nem sequer foram previamente consideradas.

2. Localização

Geralmente, as informações referentes ao Small Data podem ser armazenadas em um único local ou em um único arquivo do computador.

O Big Data, por outro lado, pode estar em vários arquivos, em diversos computadores e, até mesmo, em diferentes localizações geográficas, dando lugar ao que é conhecido como computação em nuvem (cloud computing).

3. Estrutura e conteúdo dos dados

Os dados tendem a ser estruturados com o Small Data: é comum armazenar e estruturar dados em uma planilha, com linhas e colunas de dados ou bases relacionais.

Já o Big Data pode ser tanto estruturado quanto não estruturado (registros de log, Internet das Coisas, redes sociais), podendo conter diferentes formatos de arquivo.

4. Preparação das informações

Em condições normais, um usuário final pode preparar seus próprios Small Data com os quais trabalhará em suas análises.

Por outro lado, no Big Data, os dados são preparados inicialmente por especialistas que atuam em sua manipulação. Posteriormente, eles devem ser analisados por outro grupo de pessoas e, finalmente, utilizados por um terceiro grupo, que pode ter distintos propósitos.

5. A vida útil dos dados

Comumente, o Small Data é utilizado durante um período específico e, dependendo da ocasião, as suas informações são arquivadas ou eliminadas quando deixam de serem úteis.

De outra parte, com o Big Data, esses dados são cumulativos ao longo do tempo, podendo ser empregado em diferentes projetos ou investigações.

Isso significa que o Big Data tende a permanecer por mais tempo, uma vez que novos dados são adicionados aos conjuntos existentes, a fim de possibilitar melhores projeções e representações.

6. Análises

As análises com Small Data são tipicamente feitas com um conjunto de métricas estabelecidas e os ajustes necessários são prontamente realizados.

De modo contrário, com o Big Data, essas informações podem ser mensuradas com diferentes protocolos, além do fato de envolver as conversões necessárias para que as métricas sejam coerentes para a sua análise.

Isso acontece, sobretudo, com empresas que têm equipes localizadas em regiões muito distantes umas das outras e com diferentes fusos horários.

7. Reprodutibilidade

Projetos com Small Data podem ser reproduzidos em sua totalidade. Em caso de dúvida sobre a qualidade dos dados analisados, o projeto pode ser reproduzido para obter novas informações.

Em contraste, o Big Data é expresso em diferentes formatos e, inclusive, provêm de diferentes fontes, portanto, pode não ser replicável em sua totalidade. Consequentemente, os projetos não podem ser repetidos se algo der errado nesse processo.

8. Facilidade de interpretação

Todos os dados de um mesmo projeto podem ser interpretados em conjunto com o Small Data. Com o Big Data, os dados são costumeiramente analisados em diferentes fases incrementais, isto é, eles são extraídos, revisados, reduzidos, normalizados, transformados e visualizados para, só então, serem interpretados em uma única fase com ajuda do processamento paralelo.

Nesse contexto, a tendência do Fast Data se fortalece a partir da análise de cenários em que o grande fluxo de dados (Big Data) é contínuo e ocorre em alta velocidade. O desafio consiste no gerenciamento de informações que compõem esse fluxo individualmente (Small Data) e em tempo real, permitindo, assim, interpretações acuradas e respostas rápidas.

O Big Data tornou-se um verdadeiro mantra das empresas modernas e isso não foi por acaso: a possibilidade de transformar gigantescas quantidades de dados em informações acionáveis revolucionou os planejamentos estratégicos de todas as empresas que se mantiveram atentas às mudanças e, por isso, foram capazes de prosperar e crescer. O próximo passo dessa evolução passará, inelutavelmente pelo Small Data e as inúmeras vantagens que ele pode gerar em todos os segmentos de atuação. Ainda estamos vislumbrando os primeiros efeitos dessa tendência e eles são animadores, para dizer o mínimo.

Gostou do nosso artigo? Então, conheça também os 5 erros com Big Data que você deve evitar!

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Adonis Batista

CEO e Nômade

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