Big data vs Small data: principales diferencias y características

25 Mar Big data vs Small data: principales diferencias y características

Actualmente, la utilidad y el potencial de Big Data están fuera de toda duda. Los dispositivos móviles han proliferado gracias a los avances tecnológicosy con ellos el ‘Internet de las Cosas’ (IoT) se ha extendidoDe esta forma, millones de usuarios viven ya permanentemente conectados a la ‘Red’ y hacen fluir la información hacia grandes ‘océanos’ de datos.  

Sin embargo, lidiar con todo este Big Data se ha acabado convirtiendo en un problema. Reunir, procesar, analizar y clasificar toda esta información significa una tarea descomunal, porque requiere de herramientas, aplicaciones y especialistas – analistas de datos – que se encarguen de ello. De hecho, en ocasiones esta tarea puede llegar a ser tan inabarcable, que solo a través de aplicación de tecnología – como la Inteligencia Artificial o el machine learning es posible conseguir que todo el trabajo merezca realmente la pena.  

En definitiva, el Big Data implica una tremenda inversión y un desgaste de recursos abrumador, sobre todo para la creación de una infraestructura óptima. Y no todas las empresas pueden o están dispuestas a asumir un proyecto de tales dimensiones. Por eso, como solución acaban recurriendo a su ‘hermano pequeño’, el denominado Small Data. 

En ocasiones, simplificar es acertar

En realidad, el Small Data es una vuelta a los orígenes para las organizaciones, porque supone regresar a los años previos, cuando todavía manejaban volúmenes de información accesibles para los medios de los que disponían. Es decir, hablamos de grupos o paquetes de datos abarcables, y que se pueden aprovechar sin necesidad de contar con amplios recursos y grandes inversiones. 

En ActionsDATA somos especialistas en la obtención, explotación y análisis de los datos. Por eso, queremos profundizar en las diferencias entre el Big Data y el Small Data, así como en sus características y en las soluciones ofrecenY he aquí el resultado: 

A partir de las tres ‘V’ que les definen: 

  • Volumen de datos: Este es mucho mayor en el caso del Big Dataya que el Small Data prefiere limitar la cantidad de información con la que trabaja.  
  • Variedad de los datos: La solución ‘grande’ intenta abarcar lo máximo posible, porque cuanta más información tenga, más precisos serán sus resultados. En cambio, la opción ‘pequeña’ prefiere concretar y va más hacia lo particularya que así también puede sacar conclusiones interesantes. 
  • Velocidad de procesamiento: Normalmente, se busca obtener resultados lo más rápidamente posible para poder tomar decisiones en tiempo real. Pero a mayor complejidad y cantidad de los datos (Big Data), más se enlentece el proceso y más recursos se necesitan para llevarlo a cabo. Por lo tanto, el Small Data suele brindar análisis y conclusiones más rápidas y, además, a través de procedimientos menos costosos. 
  • Accesibilidad: Alimentar al Big Data es complicado, debido a que son necesarias herramientas avanzadas que recopilen toda esta información a través de diversos canales y sensores. En su caso, su objetivo es conseguir la visión más global posible, para observar las cosas desde un punto de vista amplio. Lo cual se contrapone con el Small Data, porque este da valor a datos que son mucho más accesibles y apreciables a simple vista. Como, por ejemplo, la información que se desprende del uso de las redes sociales o de la actividad en las páginas web.
  • El enfoque de las estrategias: El Small Data usa datos más concretos y específicos, y su ventaja es que podemos llegar a conclusiones más fiables que siguiendo el otro camino. Y es que el Big Data puede ser tremendamente útil para predecir y anticipar comportamientos grupales o tendencias. Pero flaquea cuando lo que se busca es ir al detalle y ofrecer experiencias personalizadas para usuarios y nichos de mercado concretos.  
  • La facilidad de comprensiónA estas alturas, es difícil apostar por el Big Data si no se disponen de los medios tecnológicos adecuados para sacarle partido. Nos referimos, por ejemplo, a la puesta en marcha de procesos de automatización. En cambio, su alternativa es mucho más comprensible para el ojo humano no experto, y puede ser aprovechada sin la necesidad de recurrir a herramientas o aplicaciones complejas y de gran coste.  
  • El punto de rentabilidad de los proyectosCada campaña es un mundo y depende mucho de la capacidad de cada empresa de asumir riesgos. Pero es evidente que el Small Data minimiza estos, dado que está mucho más enfocado a obtener un Retorno de la Inversión (ROI) rápido. Por ello, cada organización deberá decidir si prefiere mirar más a corto plazo para asegurarse resultados casi inmediatos, o a largo, con mayor esfuerzo inicial y cierta incertidumbre. 

 

Big Data vs Small Data: ¿cuál es mejor?

Recurrir a uno u otro depende de los medios con los que contemos, de nuestros objetivos y de qué resultados queramos obtener. Normalmente, el Small Data es la opción más popular y más atractiva para las pequeñas o medianas empresas. La razón es que estas no suelen tener ni recursos ni tiempo suficiente para implementar una estructura compleja que permita sacar partido del Big Data disponible. 

De todas formas, no siempre será necesario elegir entre uno y otro, porque son soluciones perfectamente complementarias. De hecho, se podría decir que lo ideal es combinar ambas, para obtener la visión más completa y llegar a los resultados más fiables. Pero, lógicamente, hablamos de un esfuerzo de gran magnitud, que probablemente solo estará al alcance de las organizaciones con más capacidad humana, económica y tecnológica.  

Por ello, el Small Data puede ser un interesante punto de partida para el desarrollo de estrategias que propicien el crecimiento de las empresas y su consolidación. Tras lo cual, estas podrán ampliar sus miras e incorporar el Big Data para adoptar el enfoque más integral y global posible.  

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