Small Data: ¿qué es y cuál es la diferencia con el Big Data?

Aunque no se le conociese por ese nombre, el Small Data lleva tiempo entre nosotros. Durante los primeros años del siglo XXI, las empresas españolas de sectores como Telecomunicaciones, Utilities, Seguros o Banca comenzaron a incorporar en sus procesos de negocio el uso de técnicas analíticas avanzadas de datos.
Estos procedimientos tenían el objetivo de predecir cuál sería el comportamiento de sus clientes ante determinados estímulos y aprovechar ese conocimiento para mejorar el rendimiento de sus acciones comerciales.

Desarrollaron modelos de propensión al abandono, calcularon el valor potencial de los clientes en su ciclo de vida o la probabilidad que cada uno de ellos tenía de adquirir nuevos productos de la compañía, y para alimentar esos modelos utilizaron los datos que tenían disponibles sobre su comportamiento histórico en ámbitos como:

• Los productos que habían contratado
• El precio que pagaban por dichos productos
• Los problemas de impago que hubiesen tenido
• Las veces que se hubiesen quejado de incidencias en el servicio recibido
• Su perfil sociodemográfico

Small data como precursor del big data

Generalmente dichas empresas tenían a lo sumo unos pocos millones de clientes y debido al número de interacciones que estos tenían con la compañía, era raro que tuviesen que trabajar con más de algunos cientos de millones de registros, así que esa información se almacenaba en bases de datos relacionales que tenían la potencia suficiente para procesar ese volumen de datos.
Poco a poco esas técnicas fueron extendiéndose hacia otros sectores y hacia otros ámbitos de actuación de la empresa, hasta que con el incremento de la actividad digital de la sociedad y el aumento del uso de sensores para medir la actividad de las máquinas, el volumen, la variedad y la complejidad de los datos con los que querían trabajar las empresas aumentó.
Ésto hizo que el tiempo de respuesta del software utilizado fuese demasiado largo y que se desarrollasen otro tipo de tecnologías capaces de procesar y analizar esa gran cantidad de información.
Se acuñó el término Big Data para identificar esas nuevas fuentes de datos que las empresas tenían a su disposición para entender cómo se comportaba su entorno.
Después, se empezó a utilizar el concepto de Small Data para referirse al resto de la información con la que las empresas venían trabajando desde hacía tiempo.

Small data y big data: ¿Cuál es la diferencia?

Una de las diferencias fundamentales entre el Small Data y el Big Data, es que el uso del Small Data es más asequible para las empresas, ya que desde hace tiempo disponen de la tecnología apropiada para su aprovechamiento.
Además, esta tecnología puede ser usada tanto por usuarios con grandes capacidades técnicas y analíticas como por usuarios de negocio que pueden trabajar con esos datos empleando hojas de cálculo o cuadros de mando.
Pero las empresas que quieran ser competitivas tienen que aprovechar el conocimiento que proporciona la actividad de las personas en el mundo digital y la información que generan las máquinas durante el desempeño de sus tareas.
Para que todos los empleados puedan aprovechar ese conocimiento, lo ideal es que ese Big Data se convierta en una nueva fuente de entrada para el Small Data con el que todos ellos están habituados y capacitados para interactuar.
Para ello, las empresas pueden apostar por invertir en la adopción de esas tecnologías Big Data y por equipos de expertos que puedan explotarlas, tanto directamente con fines analíticos como agregando los datos hasta convertirlos en Small Data útil para toda la compañía.
También pueden optar por delegar en terceros la síntesis de esas ingentes cantidades de información para transformarlos en Small Data e incorporarlos a los sistemas que habitualmente utilice para almacenar y analizar datos.
Si se elige la primera alternativa contarán con flexibilidad total a la hora de agregar los registros de la forma que resulte más provechosa para la compañía, mientras que con la segunda alternativa tendrán que conformarse con la funcionalidad que el tercero que se encargue de realizar la agrupación de los datos implemente.

Small data y big data: integrando ambas tecnologías

Por ejemplo, si una empresa quiere sacar partido al rastro que dejan los usuarios cuando navegan por su página web pueden acceder directamente a los logs de navegación usando técnicas de Big Data.
El segundo paso sería transformarlos a su gusto en Small Data, o pueden utilizar plataformas de terceros como Google Analytics o Adobe Omniture y generar con ellas dicho Small Data.
En nuestro caso, en Unidad Editorial, la empresa hace tiempo que invirtió en las capacidades tecnológicas y humanas para poder realizar esa labor internamente.
Por ejemplo, en nuestros sites servimos miles de millones de anuncios digitales, y utilizamos la interacción de nuestros lectores con esa publicidad tanto en modo Big Data para calcular la propensión que tienen los usuarios de hacer click, como para convertirla en Small Data, con el objetivo de que nuestro equipo de estrategia publicitaria pueda entender cómo se está explotando el inventario publicitario en su conjunto.
 

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