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Negócios
Muitas vezes definido como o “ irmão mais novo do Big Data ”, o Small Data é um conjunto de dados acessíveis , informativos e acionáveis que são fáceis de entender sem a necessidade de sistemas e máquinas complexos . Mas qual é o impacto disso na análise de dados de negócios ?
Small Data é a estratégia que foca na qualidade das informações coletadas , não no volume . O objetivo é ter apenas informações relevantes para ações e campanhas . Isso porque já existem no mercado muitas ferramentas capazes de lidar com grandes volumes de dados , seja coletando , armazenando ou interpretando , e muitos desses dados podem não ser utilizáveis para a tomada de decisões . Nesse sentido , uma visão mais ampla dos dados de mercado é fundamental , e o Small Data pode filtrar esses dados com precisão .
Exemplos comuns de Small Data incluem :
Processamento de Dados : Como os sistemas transacionais criam a maior parte dos Small Data , as análises geralmente são orientadas a lotes . Somente em casos excepcionais as consultas são executadas diretamente nos sistemas de transação .
Escalabilidade : os sistemas Small Data geralmente escalam verticalmente . Esse dimensionamento aumenta a capacidade adicionando mais recursos à mesma máquina . O dimensionamento vertical é mais caro , mas mais simples de gerenciar .
João Paulo Tavares , líder de Arquitetura de Soluções e Pré-Vendas da Semantix
• Dados do sistema Customer Relationship Management ( CRM ) e Enterprise Resource Planning ( ERP );
• Informações de compra de material de marketing , matérias-primas e equipamentos ;
• Informações de vendas de produtos e clientes ;
• Dados de comportamento do cliente ;
• Dados do carrinho de compras online ;
• Pesquisas de satisfação do cliente ;
• Entrevistas individuais .
Quais são as diferenças entre Small e Big Data ?
Os dados coletados pelo Big Data vêm de diferentes fontes , externas ou internas , enquanto o Small Data vem de fontes dentro da própria empresa . Pequenos dados são normalmente incluídos em sistemas de processamento de transações e coletados antes de serem adicionados ao banco de dados ou à camada de cache . Se forem necessárias consultas analíticas instantâneas , os bancos de dados terão réplicas de leitura .
Small Data é a estratégia que foca na qualidade das informações coletadas , não no volume . O objetivo é ter apenas informações relevantes para ações e campanhas .
Ciência de dados : os algoritmos de aprendizado de máquina exigem dados de entrada devidamente codificados e bem estruturados , especialmente em relação aos dados de entrada de sistemas transacionais , como data warehouse ou data lake . Como o estágio de preparação de dados é limitado , os algoritmos de aprendizado de máquina usando Small Data serão mais fáceis de implementar .
Segurança de dados : A segurança de pequenos fragmentos de dados , que residem em sistemas transacionais ou armazenamento de dados
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