¿Qué es small data y qué diferencias tiene con big data?
¿Qué es el small data?
El small data se refiere a conjuntos de datos de tamaño moderado que pueden ser procesados y analizados por una persona sin necesidad de complejas infraestructuras tecnológicas.
El small data se caracteriza por su accesibilidad y facilidad de comprensión. Estos datos suelen estar organizados de manera estructurada y se utilizan para resolver problemas específicos, proporcionar ideas directas y accionables, y facilitar la toma de decisiones.
Además, el small data tiene la capacidad de ofrecer información precisa sobre situaciones particulares, lo que permite a los negocios obtener una visión clara y manejable de sus operaciones y del comportamiento de sus clientes.
Algunos ejemplos de uso del small data se dan, por ejemplo, en marketing para analizar comportamientos de los consumidores o en el sector salud para monitorizar indicadores clave de pacientes.
Aplicaciones del small data en gestión de flotas
El small data se puede aplicar en diversas áreas de la gestión de flotas, ya sean estas pequeñas, medianas o grandes.
Por ejemplo, mediante el análisis de datos sobre el mantenimiento de vehículos, patrones de uso y consumo de combustible, las empresas pueden optimizar rutas, programar mantenimientos preventivos y mejorar la eficiencia del combustible. Además, el small data permite monitorear el comportamiento de los conductores, identificando áreas donde se puede mejorar la seguridad y reducir costes.
Un ejemplo práctico de cómo usar el small data en la gestión de una flota es el seguimiento del consumo de combustible y la eficiencia de los vehículos en una empresa de reparto. Supongamos que un negocio tiene una pequeña flota de furgonetas para entregar productos a sus clientes. Utilizando small data, podremos recopilar y analizar datos diarios sobre la cantidad de combustible que cada furgoneta consume, las distancias recorridas y el tiempo dedicado a las entregas.
Al analizar estos datos, identificamos patrones y detectamos vehículos que consumen más combustible de lo esperado. Por ejemplo, si una furgoneta muestra un consumo de combustible más alto que otras en rutas similares, esto podría indicar un problema mecánico.
Para facilitar más este proceso, también existen herramientas como la tarjeta Solred, que ofrecen un ahorro en gasolina a las empresas y un seguimiento detallado de los gastos relacionados.
Diferencias entre small data y big data
Big data se refiere a conjuntos de datos que son demasiado complejos para ser procesados con herramientas tradicionales. Estos requieren tecnologías avanzadas para su almacenamiento, procesamiento y análisis. Las principales diferencias entre small data y big data son:
- Volumen: El small data se compone de conjuntos de datos pequeños y manejables, mientras que el big data abarca grandes volúmenes de datos que pueden llegar a petabytes o más.
- Procesamiento: El small data puede ser procesado con herramientas convencionales como hojas de cálculo. En cambio, el big data necesita tecnologías avanzadas para su análisis.
- Velocidad: El small data permite un análisis y procesamiento en tiempo real o cercano, mientras que el big data requiere procesamiento continuo y análisis en tiempo real debido a los datos en constante cambio.
- Accesibilidad: El small data es fácilmente accesible y comprensible para personas sin conocimientos técnicos, mientras que el big data requiere especialistas en datos y científicos de datos para interpretar y analizar la información.
- Aplicación: El small data se utiliza en problemas específicos y decisiones puntuales, mientras que el big data es empleado para descubrir patrones, tendencias y obtener perspectivas a gran escala.
Ventajas y desventajas del small data
Ventajas del small data
- Facilidad de manejo y análisis: Los conjuntos de datos más pequeños no requieren herramientas o tecnologías avanzadas, lo que reduce costes y complejidad.
- Rapidez en la toma de decisiones: Permite una rápida velocidad de procesamiento, lo que ayuda a adaptarse a cambios en tiempo real.
- Claridad y relevancia: Los datos suelen estar bien estructurados y directamente relacionados con problemas específicos, facilitando su interpretación y uso práctico.
Desventajas del small data
- Alcance limitado: Puede no capturar patrones o tendencias más amplias que son visibles en big data, limitando la capacidad de prever cambios importantes en el mercado o en el comportamiento del cliente.
- Eficacia reducida para análisis predictivo: Debido a su volumen reducido, puede no ser tan efectivo para el análisis predictivo o para obtener insights a largo plazo.
- Limitaciones en aplicaciones a gran escala: Aunque es altamente útil para aplicaciones específicas y decisiones operativas rápidas, puede no ser suficiente para todas las necesidades analíticas de una empresa.
Cómo implementar el small data en empresas
El small data se puede implementar de forma sencilla en las empresas siguiendo los siguientes pasos:
Primero, debemos identificar las áreas clave donde el small data puede aportar valor, como en la mejora del servicio al cliente, la optimización de procesos internos o la personalización de productos y servicios.
A continuación, se deben seleccionar las herramientas adecuadas para recopilar y analizar estos datos, como hojas de cálculo, sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM) y software de análisis sencillo.
Capacitar al personal para interpretar y utilizar estos datos es fundamental, asegurando que todos comprendan cómo los insights obtenidos pueden influir en las decisiones diarias. Además, establecer un flujo constante de retroalimentación permitirá ajustar y mejorar el uso de small data a lo largo del tiempo, adaptándose a las necesidades cambiantes de la empresa.
En definitiva, el small data es una alternativa accesible y manejable frente al big data, lo cual permite que las empresas más pequeñas puedan tomar decisiones informadas. La capacidad de esta tecnología de aportar ideas aplicables la convierte en una herramienta útil para cualquier negocio.
