IT is part of the business

Recientemente, durante una de las clases que estoy impartiendo sobre gestión de datos, uno de los alumnos me preguntó sobre la diferencia entre el big data y una simple base de datos.
Ni a los alumnos, ni creo que a nadie, a día de hoy se le escapa que en la era digital actual, los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos. La capacidad de recopilar, analizar y utilizar datos de manera efectiva puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso a la hora de tomar decisiones. Dentro de este contexto podemos encontrar conceptos como big data, pero también small data. ¿Qué son y en qué situaciones usar cada uno?

Antes de profundizar en las diferencias entre big data y small data, es importante tener una comprensión de lo que significa el término datos o «data» en general. El término «data» se refiere a cualquier tipo de información o conjunto de hechos que se recopila y almacena. Los datos son la base de toda la toma de decisiones empresariales; pueden ser cuantitativos o cualitativos y pueden presentarse en una variedad de formatos, como números, texto, imágenes, videos u otros formatos. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados, lo que significa que pueden organizarse en tablas o carecer de una estructura clara.

Por ejemplo, una empresa minorista que recopile datos de ventas. Estos datos podrían incluir información sobre el número de productos vendidos, los precios de venta, las fechas de compra y la ubicación de la tienda. En este caso, los datos serían la información cruda sobre las transacciones de venta, pero podrían organizarse en una estructura definida. Por otro lado, los documentos de catálogos de los productos no tendrían una estructura definida.

Small Data

Small data se refiere a conjuntos de datos que son relativamente pequeños en tamaño, pero que son altamente relevantes y significativos para una empresa. A diferencia de big data, que se centra en grandes volúmenes de datos, el enfoque de small data es la precisión y la calidad. En este caso, pueden analizarse sin la necesidad de herramientas avanzadas de procesamiento de datos. Se trata de extraer información valiosa de conjuntos de datos más pequeños y específicos. El small data tiene un enfoque en la precisión y la calidad.

Por ejemplo, una empresa de servicios que utilice encuestas de satisfacción del cliente para recopilar datos sobre la satisfacción de los clientes con sus servicios. En lugar de analizar grandes cantidades de datos de manera indiscriminada, la empresa podría centrarse en un conjunto específico de respuestas de clientes que revelan tendencias importantes. Por ejemplo, podrían identificar que los clientes que mencionan la velocidad de respuesta del servicio tienen una mayor probabilidad de recomendar la empresa a otros. O un restaurante puede utilizar small data para analizar los pedidos de sus clientes durante una semana específica para ajustar su menú.

Otro ejemplo podría ser una empresa de medios en línea que use small data para analizar los hábitos de lectura y visualización de sus usuarios. A partir de datos específicos, como las secciones de noticias que un usuario visita con frecuencia, puede personalizar el contenido recomendado para mejorar la retención del usuario y la interacción con el sitio.

Big Data

Big data, por otro lado, se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que pueden provenir de diversas fuentes, en diferentes formatos y sin estructura definida. En este caso, los datos no pueden procesarse eficazmente con herramientas de análisis tradicionales. El enfoque principal de big data es la capacidad de procesar, analizar y obtener información valiosa de estos vastos conjuntos de datos; es decir, el poder de la escala y la variedad. Estos datos suelen caracterizarse por las típicas tres «Vs»: volumen, velocidad y variedad (aunque ahora se hable de 7 Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor, Variabilidad y Visualización)

Por ejemplo, una cadena de suministro global puede aprovechar big data para predecir la demanda de productos en múltiples regiones. Al analizar grandes volúmenes de datos, como históricos de ventas, eventos climáticos y tendencias económicas, pueden optimizar sus operaciones de fabricación y distribución para satisfacer la demanda de manera más eficiente.

Una plataforma de redes sociales como Facebook o Twitter maneja cantidades masivas de datos a diario. Esto incluye no solo los mensajes y publicaciones de los usuarios, sino también datos demográficos, ubicación geográfica, preferencias de contenido y más. Utilizando big data, podemos analizar patrones de comportamiento, identificar tendencias de contenido y personalizar la experiencia del usuario en función de los datos recopilados.

Principales Diferencias Entre Small Data y Big Data

Ahora que hemos explorado los conceptos de data, small data y big data, es importante destacar las principales diferencias entre ellos.

Tamaño del Conjunto de Datos: La diferencia más obvia radica en el tamaño. Small data se refiere a conjuntos pequeños y manejables, mientras que big data se caracteriza por su inmensidad y complejidad.

Granularidad: Small data es altamente detallado y específico, lo que permite un análisis profundo de elementos individuales. Se centra en la precisión y la calidad de los datos. Big data, por otro lado, se enfoca normalmente en patrones generales y tendencias en lugar de detalles específicos. Se centra en la escala y la variedad de los datos.

Herramientas de Procesamiento: Small data puede analizarse con herramientas de análisis convencionales como hojas de cálculo. En contraste, big data requiere sistemas de gestión de datos distribuidos y herramientas de procesamiento avanzadas como Hadoop o Spark.

Costo: El manejo de big data puede ser costoso debido a la necesidad de infraestructura y personal especializado. Small data tiende a ser más económico de administrar y analizar.

Aplicación: La elección entre small data y big data depende en gran medida de los objetivos y recursos de una empresa. Small data es útil para análisis detallados y específicos, como la retroalimentación del cliente o el seguimiento de ventas. Otras aplicaciones podrían ser:

• Segmentación de clientes: Utilizar datos específicos para dirigirse a segmentos de clientes particulares.
• Optimización de procesos internos: Identificar áreas específicas para mejorar la eficiencia operativa.
• Personalización de productos o servicios: Adaptar productos o servicios según las preferencias individuales.
• Etc.

Big data se utiliza en análisis de mercado, detección de fraudes, análisis de redes sociales y otras muchas aplicaciones como:

• Análisis de mercado: Identificar tendencias de mercado a gran escala y predecir cambios.
• Optimización de la cadena de suministro: Mejorar la gestión de inventario y distribución a gran escala.
• Investigación y desarrollo: Utilizar datos extensos para la innovación y el descubrimiento de nuevas oportunidades.
• Etc.

Beneficios y Desafíos

Cada categoría de datos ofrece beneficios y desafíos únicos para las empresas. Small data permite una toma de decisiones rápida y específica, pero puede perder oportunidades más amplias. Por otro lado, big data ofrece una visión más completa, pero su análisis puede ser costoso y complejo.

No existe un enfoque que solucione todas las necesidades, cada categoría tiene su lugar y propósito, y la elección entre ellas depende de los objetivos y recursos de la empresa. Ya sea a través de pequeños conjuntos de datos altamente significativos o análisis de grandes volúmenes de información, las organizaciones pueden aprovechar al máximo su inversión en datos y obtener información valiosa que impulse el crecimiento y el éxito.