Cómo llegar a ‘Big Data’ partiendo de ‘Small Data’

Cuando hablamos de analítica avanzada en las pequeñas y medianas empresas, muchas veces se plantea la duda de si es adecuado para ellas, ya que en estas organizaciones no se dispone habitualmente de una gran cantidad de datos (Big Data). Esta confusión sobre la relación entre la analítica avanzada y el ‘Big Data’, viene desde diversas fuentes digamos “básicas”, como puede ser la Wikipedia, hasta ilustres ponencias que nos posicionan en la realidad actual con la cantidad de  datos de los que disponemos y cómo esta gran cantidad de datos nos va a permitir mejorar nuestros procesos y la forma en que interactuamos con las cosas que nos rodean (Internet de las cosas). Pero en las pequeñas y medianas empresas se tiene acceso a datos diarios y con gran poder de predicción en sus propios ‘Small Data’, que pueden servir como base para un futuro ‘Big Data’.

Si su empresa es una PYME, quizá no esté todavía en posición de obtener esa ventaja del ‘Big Data’ pero, realmente, esta cantidad de datos que ya posee, como pueden ser los datos de clientes, ventas, pedidos, producción… que se generan en el día a día de sus propias operaciones, ya suponen un volumen de datos suficiente como para realizar una análisis avanzado que permita la mejora de los procesos y que nos definan una forma de trabajo que nos prepare para cuando realmente estemos en disposición de manejar un volumen mucho mayor de datos.

¿Qué es exactamente ‘Big Data’?

El término ‘Big Data’ hace referencia a aquellos datos que cumplen tres parámetros.

  1. Suponen un gran volumen.
  2. Se adquieren a gran velocidad.
  3. Tienen una variedad de orígenes de datos que pueden ser tanto estructurados como desestructurados.

La gestión y análisis de ‘Big Data’ requiere un cambio en la manera en que se vinculan los objetivos de los equipos de marketing, los objetivos de negocio, la estrategia de la organización y la ejecución de esa estrategia.

¿Y el ‘Small Data’?

Cuando nos referimos a ‘Small Data’, normalmente hablamos de datos estructurados que ya podemos recoger y revisar y que, normalmente, se refieren a:

  1. Datos internos o datos resultantes de procesos de manipulación de datos internos, como pueden ser datos de ventas, estudios de seguimientos, datos de clientes almacenados en sistemas de gestión de clientes (CRM), datos transaccionales de registros de compras…
  2. Datos públicos de nuestros competidores, listas públicas u orígenes de datos en los que estamos sindicados.
  3. Datos que hemos preparado mediante registros o encuestas u otras interacciones de los clientes que nos han suministrado este tipo de dato.

Del ‘Big Data’ al ‘Small Data’

¿Y cómo se puede llegar a la gestión de una gran cantidad de datos? Una buena manera de empezar es utilizando las técnicas de análisis avanzado y predictivo en un conjunto de datos mucho más pequeña (Small Data), que requiere una inversión menor y que prepara a su organización para el cambio, permitiendo asentar las bases de la estructura necesaria para maximizar el ROI de una futura inversión en plataformas de análisis de ‘Big Data’.

Con esto, quiero dejar claro que el análisis avanzado no es sinónimo de ‘Big Data’, sino que es el uso de estadísticas complejas y técnicas matemáticas para la obtención de las ventajas del ‘Big Data’, pero que pueden ser utilizadas en un conjunto más pequeño de datos, ya que nos permiten encontrar patrones en los datos de clientes, nos permiten predecir el impacto de los programas de marketing y, con ello, optimizar las inversiones en marketing de nuestra organización, etc. Con el análisis avanzado se puede identificar no solo qué va a pasar ahora, sino identificar y cuantificar las líneas estratégicas de la organización.

En conclusión…

Para llegar a la obtención de resultados del análisis avanzado y predictivo que nos aporta el ‘Big Data’, debemos empezar paso a paso y esto lo podemos realizar planificando nuestra estrategia mientras utilizamos nuestro ‘Small Data’ de manera que, además del valor añadido que nos aporta, nos sirva como entrenamiento para la definición de esa estrategia.

La parte más interesante del ‘Big Data’ es la capacidad de usar estos datos para predecir el futuro de nuestras organizaciones y tomar decisiones con un rango de error o un umbral de riesgo más pequeño. Y esta parte tan interesante nos permite llevarla a cabo con un análisis de los datos que poseemos, utilizando las mismas técnicas que con el ‘Big Data’y obteniendo el beneficio que nos aporta el análisis predictivo en nuestro entorno de ‘Small Data’.

 

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Iciar Calonge

Licenciada en Informática. En continuo aprendizaje. Optimista por naturaleza y convencida del valor del trabajo en equipo. Me encanta el mar, me encanta mi familia y me encanta compartir mi tiempo con mis amigos.

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