Big Data vrs
Small Data
Valeria Navarro
Líder de Tecnologías en Datalab PL
Mucho se ha hablado de “datos” en los últimos años, es importante saber reconocer la diferencia entre ellos, hoy queremos compartirte nuestra opinión respecto a Big Data y Small Data ¿Cuál es mejor para tomar decisiones estratégicas? Depende del enfoque que busques y también de los datos con los que cuentes.
Big data
Por un lado, Big Data, se caracteriza por justo eso ser “Big”, por sus grandes volúmenes de información procesados son lo más cercano a tiempo real y es ideal para identificar patrones de comportamiento, al menos en Latinoamérica los más importantes van atados a estacionalidad, evolución de crisis o tendencias.
Small Data
Luego tenemos al Small Data, son datos que al ser en menor volumen nos pueden dar mayor precisión para un objetivo puntual; si con el big data puedo entender cuáles son las tendencias de compra para este Bono 14 en Guatemala, con el small data puedo saber las tendencias de compra para este Bono 14 en Guatemala para madres con hijos menores a los 8 años.
Ya que hemos diferenciado en estas dos categorías los tipos de datos con los que podemos estar trabajando mediante el desarrollo de nuestras estrategias, considero vital mencionar que con los avances de la tecnología hay plataformas como Goo que hacen que el procesamiento de información se convierta en un proceso creativo y no en un proceso engorroso que hace que sea indispensable un perfil como el de un desarrollador para poder ejecutar.
¿Aún es necesario hacer el análisis de datos? ¿Por qué sencillamente no lo hacemos con Inteligencia Artificial?
Sí, es necesario hacer el análisis de datos, los datos son y seguirán siendo la base de cualquier estrategia efectiva. Ahora respecto al si reemplazar o no los procesos manuales con procesos automatizados, considero que no es posible “alivianar” ese proceso, el criterio del estratega durante la clasificación y depuración inicial, es indispensable para que los hallazgos encontrados sean genuinamente el diferenciador competitivo.
Todos aquellos recursos tecnológicos que prometen mejorar este proceso, dependen completamente de los datos con los que han sido entrenados, si estos datos son incorrectos, incompletos o están sesgados por un criterio, las decisiones que nos devuelva, también lo serán.
Actualmente, las herramientas nos pueden ayudarte a analizar tendencias y predecir escenarios, pero no pueden reemplazar el criterio humano. Un mercadólogo analítico sabe que los datos cuentan historias, pero la estrategia se define con base en la experiencia, el contexto y la creatividad.
Por ejemplo, la tecnología mediante un dashboard nos puede revelar patrones de comportamiento por medio de un histograma, pero interpretar las razones detrás de esos patrones sigue siendo un trabajo humano. Aquí es donde la combinación de Big Data y Small Data se vuelve crucial: los números pueden decirte “qué está pasando”, pero el análisis cualitativo te dirá “por qué”.