Muitas vezes definido como “irmão mais novo do Big Data”, o Small Data é um pequeno conjunto de dados acessíveis, informativos e acionáveis, que podem ser compreendidos sem o uso de sistemas e máquinas complexas para análise. Mas qual o impacto disso na análise de dados das empresas?
Small Data é a estratégia que foca na qualidade das informações coletadas, e não no volume. O objetivo é ter apenas informações relevantes que realmente influenciem estratégias, ações e campanhas. Já existem no mercado muitas ferramentas capazes de lidar com grandes volumes de dados, seja coletando, armazenando ou interpretando-os. No entanto, há uma grande chance de que a maioria desses dados não seja útil para a tomada de decisões. É muito importante ter uma visão mais ampla dos dados de mercado, mas o Small Data serve para filtrar esses dados com precisão.
Exemplos comuns de Small Data incluem:
- Dados de sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRMs) e ERPs;
- Informações de compra de materiais de marketing, matérias-primas e equipamentos;
- Informações sobre vendas de clientes e produtos;
- Dados sobre o comportamento do cliente;
- Dados do carrinho de compras online;
- Pesquisas de satisfação do cliente;
- Entrevistas individuais.
Quais as diferenças entre Small e Big Data?
Os dados coletados por meio do Big Data vêm de fontes muito abrangentes, sejam elas externas ou internas, enquanto os de Small Data são originários de fontes dentro da própria empresa. O Small Data é normalmente incluído em sistemas de processamento de transações e é coletado com mais cuidado antes de ser adicionado ao banco de dados ou camada de cache. Caso sejam necessárias consultas analíticas imediatas, os bancos de dados terão réplicas de leitura.
Processamento de dados
Como os sistemas de transação criam a maioria dos Small Data, o Analytics criado geralmente é orientado em lotes. Apenas em casos raros, as consultas são executadas diretamente nos sistemas de transações.
Escalabilidade
Os sistemas de Small Data geralmente são dimensionados verticalmente. Essa escala aumenta a capacidade do sistema, adicionando mais recursos à mesma máquina. O dimensionamento vertical tem custo mais elevado, porém possui gerenciamento mais simples.
Ciência de dados
Os algoritmos de machine learning precisam de uma entrada de dados devidamente codificada e bem estruturada, principalmente quando se tratam de dados de entrada que vêm de ambos os sistemas transacionais, como um data warehouse ou data lake. Como o estágio de preparação de dados é estreito, os algoritmos de machine learning que usam Small Data serão simples de implementar.
Segurança de dados
A segurança de pequenos dados, que residem principalmente nos sistemas de transação ou armazenamento de dados corporativos, inclui recursos como criptografia de dados, privilégios de usuário, entre outros. Os provedores de banco de dados correspondentes fornecem esses recursos de segurança.
Por que as empresas estão focando mais nesses tipos de dados?
O Small Data é mais humano, específico da empresa e pode ser efetivamente aproveitado para afetar a tomada de decisões valiosas. A análise de dados, inclusive quando relacionada ao desenvolvimento de IA, precisa contar com dados obtidos recentemente e em quantidades menores. Além disso, a coleta de dados em grande escala, normalmente associada a abordagens de Big Data (incluindo a coleta de grandes quantidades de dados para fins analíticos) é um desafio para muitas organizações.
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Mesmo que o Big Data esteja disponível, os custos, tempo e energia para implementar o aprendizado de máquina supervisionado convencional ainda podem ser muito desafiadores. Além disso, a tomada de decisão por humanos e IA tornou-se mais complexa e exigente, exigindo uma maior variedade de dados para uma melhor consciência situacional.
Informações em tempo real
O Small Data está sempre ao alcance, permitindo a tomada de decisões rápidas ou mesmo em tempo real. Aqui estão algumas ações que podem ser realizadas a partir dessa estratégia:
- Entender os gatilhos que fazem os clientes comprarem;
- Melhorar o processo de geração de leads;
- Mudar a maneira como você comercializa seus produtos;
- Ajustar suas estratégias de marketing em tempo real.
Felizmente, o Small Data também provou sua eficácia em lidar com aplicativos semelhantes de resolução de problemas e tomada de decisão. E o fato de serem mais específicos e gerenciáveis, os torna grandes complementos para uma ampla variedade de informações, incluindo aprendizados fornecidos pelo Big Data.
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