HABLANDO DE
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Negocios
A menudo definido como el “ hermano pequeño de Big Data ”, Small Data es un conjunto de datos accesibles , informativos y procesables que son fáciles de entender sin la necesidad de sistemas y máquinas complejos . Pero , ¿ cuál es el impacto de esto en el análisis de datos empresariales ?
João Paulo Tavares , líder de arquitectura de soluciones y preventa , Semantix
Small Data es la estrategia que se centra en la calidad de la información recopilada , no en el volumen . El objetivo es tener solo información relevante para acciones y campañas . Es porque ya existen muchas herramientas en el mercado capaces de manejar grandes volúmenes de datos , ya sea recopilando , almacenando o interpretando , y muchos de estos datos pueden no ser utilizables para la toma de decisiones . En este sentido , una visión más amplia de los datos de mercado es crucial , y Small Data puede filtrar estos datos con precisión .
Ejemplos comunes de Small Data incluyen :
• Datos del sistema de gestión de relaciones con los clientes ( CRM ) y planificación de recursos empresariales ( ERP )
• Información de compra de material de marketing , materias primas y equipos
• Información de ventas de productos y clientes
• Datos de comportamiento del cliente
• Datos del carrito de compras en línea
• Encuestas de satisfacción del cliente
• Entrevistas individuales
¿ Cuáles son las diferencias entre Small Data y Big Data ?
Los datos recogidos a través del Big Data proceden de diferentes fuentes , externas o internas , mientras que el Small Data proviene de fuentes dentro de la propia empresa . Los datos pequeños generalmente se incluyen en los sistemas de procesamiento de transacciones y se recopilan antes de agregarse a la base de datos o a la capa de caché . Si se necesitan
consultas analíticas instantáneas , las bases de datos tendrán réplicas de lectura .
Procesamiento de datos : Como los sistemas de transacción crean la mayoría de los Small Data , los análisis suelen estar orientados a lotes . Solo en casos excepcionales las consultas se ejecutan directamente en los sistemas de transacciones .
Small Data es la estrategia que se centra en la calidad de la información recopilada , no en el volumen . El objetivo es tener solo información relevante para acciones y campañas .
Escalabilidad : Los sistemas de datos pequeños a menudo se escalan verticalmente . Este escalado aumenta la capacidad al agregar más recursos a la misma máquina . El escalado vertical es más caro pero más fácil de administrar .
Ciencia de datos : Los algoritmos de aprendizaje automático requieren datos de entrada correctamente codificados y bien estructurados , especialmente con respecto a los datos de entrada de sistemas transaccionales , como un almacén de datos o un lago de datos . Debido a que la etapa de preparación de datos es limitada , los algoritmos de aprendizaje automático que utilizan Small Data serán más fáciles de implementar .
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