Informação é um item indispensável na era em que vivemos. E são tantos dados vindos de fontes diversas — dos sistemas corporativos da empresa ao universo infinito da web —, que é fundamental saber como tratá-los. Nesse contexto surgem dúvidas sobre o conceito de Small Data e sua diferença para Big Data.
Neste artigo você entenderá melhor essa diferença para tirar proveito da análise de diferentes volumes de dados.
O que é big data?
Surge, então, o conceito de big data: pegar essa tsunami de informações e transformá-la em estratégias corporativas de sucesso. Depois de captar os dados, estruturados e não-estruturados, especialistas capazes de compreendê-los ajudam a definir o direcionamento correto. No entanto, não é só de Big Data (e seus sistemas automatizados de processamento de milhões de bytes) que vivem as tomadas de decisão.
Uma perspectiva mais simples, o small data, pode ser usada por empresas de qualquer porte. A ideia é que não adianta manter o foco em quantidade se a qualidade da análise de dados não for satisfatória.
E o que é small data?
Trata-se de uma pequena quantidade de dados capazes de conectar pessoas a oportunidades quando usada como ferramenta auxiliar na tomada de decisões. Informações vindas de uma simples pesquisa de mercado, por exemplo, são essenciais.
Independentemente da quantidade, elas são, em geral, minas de ouro para empreendedores visionários. Um bom exemplo é o histórico de compras de um cliente: está no banco de dados da loja e é bastante valioso para guiar várias decisões estratégicas.
Quais são as diferenças entre eles?
Big data e small data são soluções complementares. Em geral, são usadas com um mesmo olhar sob perspectivas diferentes para reforçar a efetividade das decisões tomadas. Não há uma melhor: quando bem usadas, processadas e analisadas, não são excludentes.
Seu uso deve se encaixar nas peculiaridades da empresa para que seja refletido nos resultados do negócio. Confira as distinções entre os dois conceitos:
Características dos dados
No big data, os dados podem ser estruturados ou não-estruturados (nesse caso, é necessário um trabalho de agregação e interpretação minucioso) e, no small data, eles são estruturados e já estão prontos para a análise.
Localização
As análises de big data usam informações que vêm da nuvem, do Enterprise Resource Planning (ERP), do Customer Relationship Management (CRMs), de balanços e balancetes, da conjuntura do mercado, do desempenho da concorrência, das redes sociais, da internet e de outras fontes.
Já o small data coleta dados apenas do banco de dados da empresa (pesquisas com clientes, e-mails com queixas dos consumidores e volume de transações por período, por exemplo).
Matureza das informações
O conceito de big data prevê dados de origens distintas, que serão processados eletronicamente usando métodos matemáticos e estatísticos. O de small data, ao contrário, limita-se a informações que podem ser apreendidas por qualquer profissional da empresa.
Complexidade dos dados
Enquanto o big data usa dados na casa dos petabytes, o small data agrupa quantidades de dados pequenas (e mais simples).
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