A menudo definido como el «hermano pequeño de Big Data», Small Data es un pequeño conjunto de datos accesibles, informativos y procesables, que se pueden entender sin el uso de sistemas y máquinas complejos para el análisis. Pero, ¿cuál es el impacto de esto en el análisis de datos comerciales?
Small Data es la estrategia que se enfoca en la calidad de las informaciones recopiladas, no en el volumen. El objetivo es tener solo información relevante, que realmente influya en las estrategias, acciones y campañas. Ya existen muchas herramientas en el mercado capaces de manejar grandes volúmenes de datos, ya sea recopilarlos, almacenarlos o interpretarlos. Sin embargo, existe una alta probabilidad de que la mayoría de estos datos no sean útiles para la toma de decisiones. Es muy importante tener una visión más amplia de los datos de mercado, y Small Data sirve para filtrar estos datos con precisión.
Ejemplos comunes de Small Data son:
• Datos de los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y ERP;
• Información de compras de materiales de marketing, materias primas y equipos
• Información de ventas de productos y clientes
• Datos sobre el comportamiento del cliente
• Datos del carrito de compras online
• Encuestas de satisfacción del cliente
• Entrevistas individuales
¿Cuáles son las diferencias entre Small y Big Data?
Los datos recopilados a través de Big Data provienen de fuentes muy amplias, ya sean externas o internas, mientras que 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 con más cuidado antes de agregarlos a la base de datos o la capa de caché. Si se necesitan consultas analíticas inmediatas, las bases de datos tendrán réplicas de lectura.
Procesamiento de datos
Como los sistemas de transacciones crean la mayoría de los Small Data, los análisis creados suelen estar orientados a lotes. Solo en casos excepcionales, las consultas se ejecutan directamente en los sistemas de transacciones.
Escalabilidad
Los sistemas de Small Data a menudo escalan verticalmente. Esta escala aumenta la capacidad del sistema al agregar más recursos a la misma máquina. El escalado vertical es más costoso pero más simple de administrar.
Ciencia de los datos
Los algoritmos de aprendizaje automático necesitan datos de entrada correctamente codificados y bien estructurados, especialmente cuando se trata de datos de entrada que provienen de sistemas transaccionales, como un almacén de datos o un data lake. Debido a que la etapa de preparación de datos es limitada, los algoritmos de aprendizaje automático que usan Small Data serán fáciles de implementar.
Seguridad de los datos
La seguridad de pequeños fragmentos de datos, que en su mayoría residen en sistemas de transacciones o almacenamiento de datos corporativos, incluye funciones como el cifrado de datos, privilegios de usuario y más. Los proveedores de bases de datos correspondientes proporcionan estas funciones de seguridad.
¿Por qué las empresas se están centrando más en este tipo de datos?
Los Small Data son más humanos y se pueden aprovechar de manera efectiva para afectar la toma de decisiones importantes. El análisis de datos, incluso cuando está relacionado con el desarrollo de IA, debe basarse en datos obtenidos recientemente y en cantidades más pequeñas. Además, la recopilación de datos a gran escala, típicamente asociada con los enfoques de Big Data (incluida la recopilación de grandes cantidades de datos con fines analíticos) es un desafío para muchas organizaciones.
Incluso si Big Data está disponible, los costos, el tiempo y la energía para implementar el aprendizaje automático supervisado convencional aún pueden ser muy desafiantes. Además, la toma de decisiones por parte de los humanos y la IA se ha vuelto más compleja y exigente, y requiere una mayor variedad de datos para una mejor conciencia situacional.
Información en tiempo real
Small Data está siempre a mano, lo que permite una toma de decisiones rápida o incluso en tiempo real. Aquí hay algunas acciones que se pueden tomar partiendo de esta estrategia:
• Comprender los desencadenantes que hacen que los clientes compren
• Mejorar el proceso de generación de leads
• Cambiar la forma en que comercializa sus productos
• Ajustar sus estrategias de marketing en tiempo real
Afortunadamente, Small Data también ha demostrado su eficacia en el tratamiento de aplicaciones similares para la resolución de problemas y la toma de decisiones. Y el hecho de que sean más específicos y manejables los convierte en excelentes complementos para una amplia variedad de información, incluidos los aprendizajes proporcionados por Big Data.
Fuente: echnocio.com
Eduardo Victor Perez, experto en importaciones desde China con amplia experiencia en comercio internacional. Especialista en procesos de importación desde proveedores asiáticos, búsqueda de mercado chino y gestión de operaciones de comercio exterior. Docente de Negocios Internacionales en ILEN.
Alfredo Martin Berrospi, Ingeniero de Minas y Magíster en Administración (Dirección General, primer puesto), con más de 20 años de experiencia. Docente universitario, Gerente del PMI y consultor en operaciones, con sólida capacidad analítica y de toma de decisiones.
Eduardo Santiago Motta es Jefe de Logística en ISM, liderando la cadena de suministro y asegurando operaciones eficientes orientadas a los objetivos de la empresa. Es Maestro en Administración por ESAN y Licenciado en Negocios Internacionales, con 15 años de experiencia en compras, abastecimiento y planificación de la demanda, además de especializaciones en Operaciones, Logística y Gestión de Proyectos.
Elizabeth Palacios Mendoza es una ejecutiva estratégica con más de 15 años de experiencia en transformaciones basadas en datos. Actualmente se desempeña como Gerente de Data & Analytics en Grupo ILP, en el Distrito Central, Francisco Morazán, Honduras, impulsando eficiencia y crecimiento a través de la analítica.
Fiorela Aguilar Zavaleta es funcionaria pública vinculada a procesos administrativos y de selección en la SUNAT, y figura también como coordinadora de logística en el Poder Judicial del Perú, desempeñándose en roles operativos y de gestión institucional dentro del sector público.
Guillermo Unda Díaz, Ingeniero Civil y PMP®, con amplia experiencia en gestión de proyectos. Actualmente se desempeña como docente y consultor en gerencia de proyectos, vinculado a programas académicos y al PMI®
Jennifer Elizabeth Chambio Hermosa, profesional con más de 10 años de experiencia en el sector público, especializada en gestión institucional y trabajo por resultados. Ha ocupado cargos directivos y de asesoría en entidades como MININTER, MINSA, SERVIR, MINEDU, CGR, LEGADO y MIDAGRI.
Jorge Luis Bustamante, Es un ejecutivo especializado en estrategia de datos y tecnología con una trayectoria destacada en el sector financiero. Actualmente se desempeña como Líder de Estrategia Corporativa de Data & Analytics en Credicorp.
José Ignacio Andrades Sosa es Gerente Público y académico, con más de 35 años de experiencia en gestión pública y privada; se especializa en administración estratégica y procesos logísticos, y fue jefe de FONDEPES (2022–2023), liderando el desarrollo de la pesca artesanal.
Cecibell Rojas Revoredo es Ingeniera Informática de la Universidad Católica, con diplomado en Gerencia de Proyectos (UPC) y certificación Scrum Master. Cuenta con 12 años de experiencia en optimización de procesos, gestión de proyectos e inteligencia de negocios, y actualmente se desempeña como Agile Team Coach en el Banco de Crédito del Perú (BCP).
Ernesto Calvo Arana es instructor oficial de certificación PMP® y especialista en Gerencia de Proyectos. Se desempeña como instructor certificado por el Project Management Institute (PMI), enfocado en la formación y preparación profesional en dirección de proyectos.
Silvia Villanueva Gavidia es Ingeniera Química (UNT), con estudios de Maestría en Química Analítica (UNMSM) y en Gestión Pública (USMP). Docente de postgrado y consultora en SGS Academy Perú, con más de 15 años de experiencia en implementación y auditoría de Sistemas de Gestión ISO, mejora de procesos y calidad en sectores público y privado.
Diego Calvo Ibañez es Ingeniero y Master con más de 20 años mejorando la rentabilidad empresarial. Experto en procesos transversales, calidad, operaciones y planeamiento estratégico. Catalizador de cambios y team player, enfocado en desarrollar talento y construir el futuro organizacional. Gerente de Consultoría en DC Consulting S.A.C.
Carlos Puell Palma es Ingeniero Industrial, egresado de la Maestría en Finanzas, con amplia experiencia en consultoría en sectores como manufactura, minería, construcción, servicios, educación y sector público. Master Black Belt en Lean Six Sigma, certificado en Gerencia de Proyectos y ACCA (EE. UU.). Especialista en sistemas de gestión, auditoría ISO, gobierno corporativo y gestión de riesgos. Docente de Posgrado y Formación Continua en la Pontificia Universidad Católica del Perú.
Yuri Humala Acuña es un profesional especializado en Logística y Mercadeo de productos industriales y servicios, con experiencia en estrategias comerciales, gestión de inventarios, compras y negociación con proveedores. Actualmente se desempeña como Jefe de Repuestos en Auto Summit Perú S.A.C. (Grupo Algeciras), liderando la organización del negocio de repuestos, la cadena de abastecimiento y las políticas comerciales.