¿Qué es Small Data?

La era de Internet promueve diariamente el acceso de empresas a grandes cantidades de información. Esto se traduce en Big Data o conjunto de grandes volúmenes de datos, incluyendo tanto los estructurados como los no estructurados. No obstante, el hecho de existir numerosos conjuntos dificulta la compilación de la información. Como remedio a este problema aparece el Small Data o conjunto de datos de magnitud limitada para su fácil conocimiento.

¿Tienes claro lo que tu audiencia te pide? ¿Comprendes de manera adecuada los datos para conseguir una estrategia que llegue a tus objetivos?

Por así decirlo, los microdatos son lo que hemos entendido siempre como meros “datos”, informaciones mucho más descriptivas sobre documentos HTML o archivos XML.

Se dice que el propio término refiere a personas al contrario que el Big Data, asociado a máquinas. La reducción del conjunto de grandes dimensiones transformados en pequeñas informaciones resulta atractiva como por ejemplo un ordenador asimilando grandes cantidades de investigaciones convertidas a simples gráficos entendidos fácilmente por todo aquel con algún tipo de interés.

Todo microdato se fundamenta en la facilidad de uso, lo asequible que resulta utilizarlo incluso sin ningún tipo de tecnología y lo asimilable que sea para todo ser humano sin apariencia de algoritmos complicados.

Actualmente, el término se ha vuelto bastante popular. Un porcentaje alto de organizaciones está dejando de lado el estudio de grandes volúmenes de datos para adentrarse en el dato más especificado. Los resultados exitosos  se centran en agrupar el total de datos exprimiendo valor. Conozcamos más sobre esta rama del Data Science: 

¿Cómo funciona este tipo de tecnología?

Se puede decir que el análisis minucioso de la información hace que cualquier empresa alcance los mismos avances que con el Big Data. Emplea el mismo dinero en un servidor y se apoya en aplicaciones tecnológicas específicas de minería de datos destinadas al estudio de bits de documentos, también recoge cuándo se ha conectado el usuario, tipo de noticia consumida, datos personales, etc. Todo ello, es agrupado en un espacio de información, los algoritmos, es decir, secuencias de acciones que harán un procesamiento acertado detallado de cada parte, los encargados de su tratamiento.

Son numerosas organizaciones las que opinan que el estudio del Small Data necesita de bastante implicación. El producto de su utilización serán tácticas de minería de referencias de menos dureza.

El presente es que haya un número elevado de personas contribuyendo de manera eficiente alrededor de una atmósfera de indagación, dejando de lado cualquier modelo monopolizado, pasando de la era del Big Data a la del Small Data.

Ventajas Competitivas

La ventaja principal es su sencillez en la utilización. Teniendo un conjunto de datos apropiados, no será necesario su estudio a partir de un científico para su procesamiento o para su implicación en labores cotidianas, ya que se encuentran presentes en nuestro día a día en cualquier tipo de conducta colectiva para su recolección en cualquier maniobra de transacción. Cada individuo personaliza sus datos en base a sus hábitos y crea un sello personal único.

Otro punto a favor es que los beneficios que aporta se manifiestan en un periodo de corto plazo. Para los especialistas encargados de llevar a cabo estrategias de alcance de máximo beneficio, no es necesario la toma de la información perfecta con el fin de instaurar prácticas individualizadas.

El total de microdatos forma parte del corazón de un CRM, lo que refiere a un sistema de administración del vínculo que se genera con el cliente. En este, se guardan todas las características que manifieste la persona, como es por ejemplo el registro de lo que busca en Internet, así como datos personales que hacen que las propias empresas creen segmentos de compra claves para solventar soluciones cada vez que adquieran un producto o servicio.

Se puede decir que el beneficio que retorna es bastante alto, la implantación de esta tecnología en empresas supone el reacondicionamiento de la afinidad entre el vendedor y el cliente.

Cabe destacar que instrumentos centrados en crear datos más concretos que a día de hoy no están tan expandidos, fomentarán la solicitud de mecanismos focalizados de manera directa en el proceso de compra. Focalizados sobretodo en aquello que demande el propio consumidor final y teniendo definidas cada una de las fases de venta, conociendo de manera completa la manera de actuar adecuada.

¿Big Data o Small Data?

Elegir uno u otro dependerá de la estrategia que se quiera llevar a cabo. El coste reducido del Small Data supondrá unos resultados inmejorables en un periodo de tiempo reducido. Aunque este ofrezca una creación de valor, el Big Data dirá qué conducta tiene el consumidor, lo que marcará el trayecto que lleve el negocio y la renovación de determinaciones para minimizar el porcentaje más alto posible de equivocación.

Te preguntarás con esto cual de ambos es el mejor: los dos aportan beneficios. Lo importante es conjuntarlos para que toda organización llegue al mayor grado de eficacia, alcanzando el rendimiento óptimo para que todo cliente se fidelice al producto o servicio que se ofrezca.

Es indispensable la manipulación y el estudio de considerables dimensiones de datos a la hora de estipular patrones de conducta, pero a su vez aquellas pequeñas pinceladas de información serán obligatorias para marcar la distinción entre el consumidor contento y un usuario completamente fidelizado.

Diferencias entre uno y otro

El procesamiento del Big Data resulta complicado, sin embargo, el del Small Data resulta mucho más sencillo a la hora de alcanzar percepciones. La principal diferencia es que el Big Data se asocia a un gran volumen de información y los datos a procesar son infinitos, no estructurados. La variedad de cuestiones es más general y da igual de dónde venga, lo que interesa es que están ahí, todo es estudiado y regenerado día a día.

Por el contrario, el Small Data es más específico y procesable. Son datos centrados en un patrón y procesados de manera rápida, así como recuperados en tiempo real.

Su presencia está en todas partes, las redes sociales son un claro ejemplo de Small Data y de cómo el comportamiento del usuario influye en la decisión final. Además de suponer inteligencia empresarial ligada al procesamiento de la información, el valor de las decisiones en el ámbito del marketing será satisfactorio y será valorable la actuación del usuario y de las experiencias que tengan con las organizaciones.

Implantación del Small Data en el negocio

La introducción de este tipo de tecnología es trabajo fácil, no es necesario ser un técnico profesional para tratarla. El proceso es rentable y realizar un gran desembolso no será un paso obligatorio.

Las fases para la puesta en marcha en tu negocio son las siguientes:

• Acondicionar todo instrumento de investigación web para que los temas se centren en un segmento de cliente.
• A través de los mecanismos, el usuario proporcionará todo aquello indispensable hacia la empresa.
• Se estudiará y se establecerá una relación con el consumidor para así estudiarle más de cerca.
• Mediante un grupo seleccionado de clientes potenciales, se llevará a cabo una reunión para adentrarse más a fondo en la personalidad de cada uno. Así mismo, se mantendrá una escucha activa por canales sociales.
• Se analizará la utilización de este tipo de tecnología proveniente de los competidores potenciales.

Aportará tres aspectos principales:

1. Target específico para cometer el menor margen de equivocación.
2. Optimización del conjunto de campañas para adquirir el mejor resultado.
3. Gestión del CRM para proponer una experiencia personalizada y fomentar el interés hacia la fidelización.

Con la adquisición de los instrumentos correctos detrás del Big Data y el Small Data, se combinarán múltiples bandejas de apuntes para así consecuentemente dominar  la indagación y convertirla en reportes prometedores.

Conclusión

En resumen, tanto la tecnología Big Data como la Small Data supondrá una mejora en la manejabilidad de información para un desarrollo del negocio con resultados satisfactorios. En un futuro próximo, se expandirá con más frecuencia el estudio de cuestiones minuciosas, ya que suponen un reducido margen de datos, un tratamiento de algo específico es poco costoso y emplea instrumentos fáciles de procesabilidad.