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Hoje, ter análises baseadas em dados é uma prática cada vez mais comuns nas empresas, independente do segmento ou do porte da organização. No entanto, o alto custo e a complexidade de algumas tecnologias podem desestimular empreendedores.
A boa notícia é que é possível optar entre dois métodos diferentes: Small Data e Big Data, cada um de acordo com as necessidades e preferências da empresa contratante. Neste artigo, falaremos das duas tecnologias e das principais diferenças entre elas. Venha conosco!
O que é Big Data?
O conceito de Big Data se relaciona à análise e interpretação de dados, principalmente em grande volume e variedade. Essa tecnologia é usada por negócios que precisam extrair conhecimento relevante de uma massa elevada de dados, que não apresentam uma estrutura bem definida.
O Big Data se tornou tão importante na indústria que passou a ser confundido com a análise de dados em si. Mas a verdade é que outras ferramentas também servem a esse fim, como o Business Intelligence e, como veremos a seguir, o Small Data.
Assim, o Big Data analisa os dados, armazena e ajuda as empresas a extrair informações desses elementos digitais. O mais interessante é que esse trabalho é feito em alta velocidade, o que produz resultados já no curto prazo.
O Big Data estuda o histórico digital do negócio e outras fontes na internet para que a empresa consiga desenvolver:
- estratégias de atração de clientes;
- ações de fidelização;
- detecção de padrões de consumo;
- análise das vendas sazonais;
- cruzamento de dados em comum entre clientes e compras feitas, entre outros.
O que é Small Data?
Os próprios nomes dão pistas. O “Big” do Big Data se refere a um número elevado de dados, enquanto o “Small” (pequeno) tem a ver com quantidades menores. O que não significa que trabalhar com menos dados não seja proveitoso para as empresas.
Isso porque o Small Data trabalha com fontes mais específicas, mas que influenciam diretamente a tomada de decisão do negócio. Assim, enquanto o Big Data lida com fontes mais extensas (como o histórico digital de compras inteiro da empresa), o Small Data ajuda a mapear informações concentradas.
Uma dos exemplos de uso de Small Data é o sistema de gerenciamento de programas de fidelidade. Nessas plataformas, empreendedores cadastram dados dos clientes que querem participar das promoções.
Assim, a ferramenta pode ser utilizada para mapear os dados fornecidos por clientes, como nome, data de nascimento e padrão de gastos, para traçar estratégias mais amplas de fidelização e atração.
Quais são as diferenças entre Small Data e Big Data?
Agora que entendemos os conceitos gerais, falaremos das diferenças específicas entre essas duas tecnologias.
Origem das informações
Os dados que são coletados por soluções deBig Data são encontrados em um ambiente bem abrangente, como as seguintes fontes:
- nuvem;
- bancos de dados diversos;
- dispositivos da própria empresa;
- ferramentas de CRM e ERP;
- ambientes externos
Já os dados encontrados a partir da tecnologia de Small Data são originárias do banco de dados da própria empresa. Assim, o alcance é reduzido, mas algumas boas informações podem ser encontradas ali.
Volume
O Big Data trabalha com dados digitais mais amplos — e, consequentemente, o volume é maior. Por sua vez, o Small Data lida com uma quantidade inferior e pontual, com um objetivo claro em mente. Exemplo: dados do histórico digital da empresa.
Formato
O Big Data é capaz de lidar com dados estruturados ou não, originários de fontes diversas, como vimos no primeiro tópico. O Small Data só trabalha com dados estruturados e que estejam prontos para serem analisados.
Os dados estruturados são aqueles que têm uma uma disposição rígida e bem definida, que facilita a leitura. As informações contidas em um formulário são exemplos dessa classe.
Já os dados não estruturados têm uma disposição mais flexível. Exemplos são os dados gerados por redes sociais, como o WhatsApp: afinal, essa tecnologia gera fotos, vídeos, documentos e outros arquivos.
Interpretação dos dados
O Small Data é geralmente preparado por próprios funcionários da empresa, com seus objetivos específicos escolhidos. Essa é uma das suas vantagens, já que quem lida com aquelas informações sabe exatamente como elas beneficiarão a empresa.
Já o Big Data, por exigir um trabalho mais complexo, é conduzido geralmente por profissionais que não os usuários finais dos resultados encontrados. Por outro lado, essas pessoas também costumam ter um conhecimento aprofundado do trabalho com dados.
Variedade
A variedade tem a ver com a quantidade de tipos diferentes de dados. Nesse caso, a extração de informações pode se concentrar no número de visitantes no site ou nas regiões que concentram o maior número de pessoas que entram na página, por exemplo.
Nesse caso, um exemplo de uso de Big Data seria o número total de visitantes. Já o Small Data, por se concentrar em nichos mais específicos de dados, revelaria as pessoas que encontraram o site por meio de uma postagem no Instagram ou outra mídia social.
Velocidade
As duas ferramentas são velozes, principalmente para empresas que ainda trabalham apenas com planilhas. Contudo, a velocidade varia de acordo com o próprio escopo das tecnologias.
O Big Data lida com uma massa maior de dados, então a tendência é de que o trabalho seja mais demorado. Já o Small Data opera com menor volume, o que pode oferecer insights mais rápidos, mas provavelmente com um menor número de informações úteis.
Qual é a melhor opção para a sua empresa?
A escolha depende da necessidade do negócio e do volume de dados que serão coletados e analisados. Contudo, o interessante é que ambos podem ser utilizados por empresas de diferentes portes.
Uma grande organização ode utilizar o Small Data se o objetivo for analisar o histórico de compra ou as as transações realizadas por um grupo específico de consumidores.
Por outro lado, uma empresa mais modesta que queira ampliar a sua atuação pode buscar dados de diferentes perfis de consumidores, localidades, interesses, entre outros critérios, para construir sua análise.
Além disso, a empresa deve estar bem informada sobre a nova lei de proteção de dados, para não correr o risco de explorar informações sensíveis dos seus clientes e desrespeitar outras normas da navegação digital.
Como pudemos ver no artigo, duas opções de análise de dados têm se destacado no mercado e ajudado as empresas a identificar padrões conhecer melhor seus clientes e traçar tendências de mercado: Small Data e Big Data. A primeira opção lida com um número menor de fontes, mas seus resultados já são interessantes para qualquer negócio. Já a segunda é a opção mais completa para estudar o histórico digital.
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