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Quais as diferenças entre Small Data e Big Data?

  • Categoria:

    Big Data

    | Tempo para ler: 4 min

Entenda as especificidades de cada conceito e monte uma estratégia eficiente para otimizar resultados a partir de diferentes análises de dados.

 

Quais as diferenças entre Small Data e Big Data?

 

 

O Big Data é uma tendência já muito utilizada pelas empresas e tem um grande poder de transformação, devido a sua capacidade de coletar, armazenar e processar enormes quantidades de dados, estruturados ou não, para gerar insights poderosos para os negócios.


Em meio ao grande fluxo de informações produzidas pela população, outro conceito tem surgido para lidar com a situação e otimizar a visão dos negócios de forma rápida e lógica é o Small Data. Ele se foca nas informações qualitativas, ou seja, nos detalhes relacionados a opinião, experiência e outras percepções relacionadas aos clientes e usuários.


O Small Data se refere a uma pequena quantidade de dados apreendida por ferramentas de análises. Esse pequeno conjunto de informações é capaz de ajudar pessoas na tomada de decisões.

 

Ambos os conceitos são importante para as empresas que possuem uma cultura de gestão de dados. A mineração feita pela análise de dados permite que elas conheçam melhor seus clientes e o mercado e, assim, otimizem suas oportunidades de negócios.

 

Mas quais são as diferenças entre Big Data e Small Data?

 

Big Data e Small Data são complementares e possuem a mesma finalidade de reforçar a assertividade na tomada de decisões e geração de insights. Quando bem utilizadas e processadas ambas são capazes de trazer bons resultados.


Entretanto, cada uma pode se encaixar melhor em diferentes cenários, por isso, é importante que a empresa escolha aquela que atenda suas especificidades. Com Big Data, os dados podem ser estruturados ou não, enquanto com Small Data, as informações já estão prontas para a análise.

 

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Confira as caracterísitcas de cada uma:

 

1 - A origem

A localização das informações captadas por cada conceito são diferentes. O Big Data é capaz de coletar dados a partir de um universo muito abrangente, como a Nuvem, bancos de dados, dispositivos da empresa, ferramentas CRM, ERP e até de locais externos, como informações da concorrência, se enquadrando melhor para grandes corporações. Enquanto isso, a origem buscada pelo Small Data são apenas os bancos de dados corporativos, sendo uma melhor opção para ser aplicada em pequenas empresas.

 

2 - O volume

Como os nomes já dizem, cada tendência refere-se a quantidade de dados diferentes. Small Data lida com pequenas quantidades que são pontuais para gerar oportunidades, por exemplo, é capaz de extrair informações relevantes do histórico das últimas vendas de uma empresa para otimizar as estratégias de seu time de vendedores. Já o Big Data leva em consideração um volume mais amplo de conteúdos.


Dessa forma, é possível escolher entre as duas opções de acordo com as necessidades, caso a empresa queira descobrir novas oportunidades de mercado, mudanças de tendências, o Big Data é o mais adequado. Agora, se a organização quer identificar uma situação pontual, que esteja acontecendo internamente por exemplo, o Small Data se encaixa melhor.

 

3 - O Formato

Os dois conceitos realizam a mineração de dados, mas de formas diferentes. No Small Data os dados são estruturados e já estão prontos para a análise. O Big Data manipula dados estruturados ou não, originados de múltiplas fontes. Nesta opção é necessário realizar a agregação e interpretação minuciosa das informações.

 

4 - A interpretação

Ao analisar Small Data a empresa lidará com algumas informações limitadas e, portanto, a análise será facilitada. Já o Big Data é gerado de múltiplas fontes que irão necessitar de ferramentas eficientes de análises para se chegar aos resultados esperados.

 

As duas opções são importantes para as corporações e devem ser utilizadas conforme as necessidades do negócio. Para que o resultado seja sempre positivo, a empresa precisa contar em sua equipe com um especialista na mineração de dados. Ao unir as duas estratégias é possível otimizar o potencial das análises.

 

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