Small Data: A Perspectiva Humana na Análise de Dados.

Análise de Dados: Big Data x Small Data

A análise de dados é essencial para o sucesso de qualquer negócio. Ela permite investigar tendências, comportamentos, expectativas e até mesmo erros que precisam ser reparados. Com o Big Data, as organizações conseguem acessar um vasto leque de informações sobre seus clientes, mas muitas vezes os profissionais ainda não têm capacidade para ler aquelas informações da melhor forma possível. É aí que entra o Small Data.

Big Data x Small Data

O Big Data é um conjunto de informações coletadas em grandes quantidades, com velocidade rápida e variedade de formas não conectadas, como cliques, transações, leitores de identificação por radiofrequência (RFID) e dados financeiros, entre outras. Ele é representado em grandes quantidades e requer poder computacional avançado para o seu gerenciamento.

Já o Small Data é composto pelos dados que coletamos por meio da pesquisa primária. Ele permite uma observação mais íntima da sua audiência, suas motivações, atitudes e valores. O volume do Small Data é medido em megabytes e gigabytes, mais fácil de gerenciar e pode ser armazenado e processado em um único computador. Além disso, ele se compõe de detalhes conhecidos e estruturados (numéricos) e não estruturados (texto, imagens e vídeo).

Aprendendo a lidar com Small Data

Antes de colocar em prática essa metodologia, é importante os gestores terem em mente que o trabalho com o Small Data não requer grandes ferramentas como Machine Learning ou Inteligência Artificial. É comum ver empresas investindo pesado em uma grande quantidade de armazenamento de servidor, equipamentos sofisticados de análise, aplicativos de mineração de dados para vasculhar uma rede. Contudo, o mercado está descobrindo que é possível obter resultados semelhantes usando estratégias de mineração de dados muito menos robustas.

O Small Data já é uma realidade defendida por muitos pesquisadores e profissionais da área. Eles acreditam que não é viável ter conjuntos de informações enormes para todo tipo de problema. Essa nova perspectiva de lidar com as informações é o futuro da ciência de dados. Contudo, para o sucesso da estratégia, também é importante que as empresas libertem da dependência de trabalhar com altas tecnologias e foquem primeiramente em dominar o básico.

Andar para depois correr

A maioria dos empreendimentos tem um enorme arsenal de informações, mas não consegue aproveitar todo o seu potencial porque falta o básico. O Small Data representa o primeiro nível nessa escalada de coleta e verificação de dados, sendo o fator humano essencial para o alcance dos melhores resultados.

Os desafios não são simples, mas, com a adoção das diretrizes certas, é possível aproveitar o melhor que um pequeno conjunto de dados pode oferecer. Abaixo, destacamos quatro pontos que são essenciais para um profissional trabalhar com dados em menor escala:

Compreenda o básico das estatísticas
Aprenda as principais estratégias
Realize todas as etapas de limpeza e análise
Conheça as limitações do modelo

A sensibilidade na interpretação do Small Data é um dos principais fatores para que uma empresa se destaque perante os adversários. Saber unir técnicas e informações é um dos pilares para a atuação inteligente de um negócio. Um detalhe que fará toda a diferença nesse momento é a gestão estratégica de pessoas.

Conclusão

O Big Data e o Small Data têm suas diferenças, mas ambos são importantes para o sucesso de um negócio. Enquanto o Big Data oferece um vasto leque de informações, o Small Data permite uma observação mais íntima da sua audiência. O segredo é saber unir essas técnicas e informações de forma inteligente e estratégica, tendo em mente que é preciso dominar o básico antes de investir em tecnologias complexas. A sensibilidade na interpretação do Small Data é um dos principais fatores para que uma empresa se destaque perante os adversários. Saber unir técnicas e informações é um dos pilares para a atuação inteligente de um negócio.

Fonte: Mercado Binário