Entender os tipos de dados e como cada um pode influenciar as estratégias que a sua organização desenvolve é uma das premissas do mundo dos negócios hoje em dia. E quando o assunto são dados, também referenciados simplesmente como “data”, é bem provável que a sua empresa tenha uma boa ideia da sua importância e de como eles funcionam. Até porque, atualmente, o termo Big Data está muito presente nas discussões que envolvem as decisões que seu negócio deve tomar. Big Data está em alta, mas quando foi que você ouviu falar da sua versão mais modesta e menos conhecida, a Small Data?

Não é só o Big Data que vale a pena conhecer e utilizar para alavancar seu negócio. Também há muito o que aprender e aproveitar no outro tipo de conjunto de dados, o Small Data. A questão é a seguinte: o que importa são os dados. Algumas vezes, eles podem vir em volumes massivos, e em outras, podem ser produzidos em menor quantidade. Mas ambos têm o poder de influenciar o futuro do seu negócio. E é exatamente por isso que você vai aprender hoje as principais diferenças entre Big e Small Data.

Diferenças entre Big Data e Small Data

Ter uma ideia das diferenças entre Big e Small Data passa, necessariamente, por compreender as características técnicas que existem entre elas. Aqui, você pode se apoiar nos três “V’s” que definem, resumidamente, o significado: velocidade, variedade e volume.

Volume dos dados

O volume faz referência à quantidade de informações que precisam ser processadas. Neste caso, a relação é bastante óbvia: Big Data aplica-se a grandes volumes e Small Data a conjuntos mais reduzidos. Você também pode pensar de outra forma: Big Data é quando temos grandes volumes de informações não estruturadas. Já o Small Data envolve métricas mais precisas, com volumes menores.

Variedade dos dados

Aqui entram em jogo os tipos de dados que a sua amostragem oferece. Para exemplificar, imagine a seguinte situação: digamos que você está analisando o tráfego do site da sua empresa. Quando pensamos em Big Data, isso inclui o número total de visitantes, sem importar como eles chegaram ao seu site nem de que lugar eles acessam. No caso do Small Data, a tendência é que essa modalidade se concentre em um tipo particular de dados. Você pode, por exemplo, fazer uma análise de todo o tráfego que entrou no seu site a partir de links em redes sociais ou campanhas de tráfego pago, entre outras.

Velocidade dos dados

Aqui podemos descrever as diferenças entre Small Data e Big Data observando a rapidez com que os dados são coletados e como são processados. No caso do Big Data, as informações são recolhidas e analisadas em lotes entregues de forma periódica. Basicamente, incluir tudo o que uma amostra de Big Data oferece em um relatório, por exemplo, seria algo humanamente impossível de compreender. Já quando olhamos para o Small Data, temos conjuntos de informações entregues em tempo real ou praticamente na mesma hora. Além do acompanhamento mais próximo, o Small Data “cabe” em um informe, pois é mais restrito e simplificado.

Outras diferenças importantes

Os três “V’s” ajudam a ter uma ideia geral do que muda entre Small Data e Big Data. Mesmo assim, podemos destacar outras características. O Small Data é mais compreensível, são informações acionáveis (por exemplo, dados do seu Customer Relationship Manager – CRM). O Big Data, por sua vez, oferece conjuntos tão grandes e complexos que é impossível compreender. Sobre a veracidade, no Small Data, temos menos ruído e os dados são coletados de forma controlada. O Big Data não tem esse filtro e precisa passar por um processamento antes de ser validado.

Como usar tudo isso ao seu favor?

Quando fazemos análise de dados, usamos as informações que obtemos para apoiar nossa tomada de decisão. Afinal, cada tipo de dado tem um valor intrínseco. Em linhas gerais, o Big Data é melhor para entender as ações e comportamentos humanos. Quando falamos dos cliques na página, somos capazes de visualizar uma informação objetiva: o que as pessoas fizeram. Por outro lado, o Small Data nos dá mais visão sobre questões mais subjetivas, que estão relacionadas às motivações e emoções. Ao contrário do entendimento do “que” foi feito, temos uma janela aberta para os questionamentos.

Quantitativos e qualitativos se complementam

Algo importante é não colocar ambos os tipos como opostos. De fato, eles são complementares. Quando analisamos Small e Big Data de forma independente, temos uma compreensão muito mais completa. Por um lado, com Big Data, o seu negócio pode lidar com informações históricas, compreender padrões e treinar seus algoritmos para, por exemplo, fazer uma previsão de demanda mais consciente. Já com o Small Data, você foca em detalhes. Digamos que seria possível ter uma melhor compreensão de seus usuários ao filtrar quais foram os clientes recorrentes que compraram um determinado produto e tentar oferecer itens relacionados à compra anterior.

Só para citar um caso de uso de Big Data, o setor bancário tem usado esse modelo para monitorar o mercado financeiro. Na análise, o Big Data é aplicado para avaliar ações como frequência de negociações, sentimento do mercado ou mesmo para dar suporte prévio a operações. Ainda em finanças, o Small Data tem aplicações excelentes quando os mesmos bancos querem analisar o comportamento dos clientes. Por exemplo, é possível saber a média de investimentos em um determinado fundo ou quantas pessoas investem de uma vez ou criam posições gradativamente.

As informações que você dispõe são indicadores, e eles são o meio para transformar resultados. O importante é você ter uma visão global de seu negócio (indicadores) e transformar seus resultados por meio da análise de processos e métricas.

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