Datos grandes vs. datos pequeños: Diferencias clave

El combustible que impulsa a muchas de las empresas de hoy en día, de todos los tamaños, es el dato, que es la clave detrás de las transformaciones impulsadas por datos y las estrategias de inteligencia artificial (IA). Es absolutamente necesario en el entorno empresarial actual, y es el foco de muchas conversaciones de alto nivel.

Debido a que los datos son tan fundamentales y están integrados en los procesos empresariales, se han ramificado y ahora abarcan muchos tipos diferentes, lo que puede hacer que parezcan intimidantes para algunos. Mientras que muchas personas han oído hablar de “datos grandes”, es posible que no sepan exactamente en qué consisten o que existen otros tipos de datos, como “datos pequeños”.

Comencemos definiendo los dos:

• Datos pequeños: Los datos pequeños incluyen conjuntos de datos pequeños que a menudo impactan las decisiones en el presente, lo que significa que suelen ser lo suficientemente pequeños como para que los humanos los entiendan en términos de volumen y formato. Los datos pequeños no tienen el mismo nivel de impacto que los datos grandes en cuanto a la empresa en general. En cambio, tienen un mayor impacto en las decisiones a corto plazo y actuales.
• Datos grandes: El término “datos grandes” se ha vuelto muy popular en los últimos años. Se refiere a grandes colecciones de datos estructurados y no estructurados que son demasiado complejos para que los humanos los procesen. Casi 2,5 quintillones de bytes de datos se crean cada día, lo que ha llevado al surgimiento de los datos grandes. Se refiere a los volúmenes masivos de datos producidos digitalmente, incluidos los datos web generados por correos electrónicos, sitios web, sitios de redes sociales, plataformas de streaming y más. Los datos grandes también se refieren a los grandes conjuntos de datos que son demasiado complejos para ser procesados por métodos de procesamiento de datos convencionales, lo que significa que se deben utilizar nuevas técnicas algorítmicas.

Los tres V de los datos grandes

Los datos grandes suelen definirse por expertos utilizando los “tres V”, que son volumen, variedad y velocidad. Estos tres V son una de las principales diferencias entre los datos grandes y los datos pequeños.

• Volumen: El volumen de datos es la cantidad de datos disponibles para el procesamiento. Los datos grandes requieren un gran volumen de información, mientras que los datos pequeños no lo requieren en la misma medida. 
• Variedad: La variedad de datos es el número de tipos de datos. Mientras que los datos se recopilaban anteriormente de un solo lugar y se entregaban en un solo formato, como Excel o CSV, ahora están disponibles en muchas formas no tradicionales, como video, texto, PDF, gráficos de redes sociales, dispositivos wearables y más. Este nivel de variedad requiere más trabajo y poder analítico para hacerlo manejable. 
• Velocidad: La velocidad de los datos es la velocidad a la que se adquiere y procesa la información. Debido a que los datos grandes consisten en grandes cantidades de información, generalmente se analizan periódicamente. Por otro lado, los datos pequeños pueden procesarse mucho más rápido, lo que es por lo que a menudo implican información en tiempo real.

Ventajas de los datos pequeños y grandes

Hay muchas ventajas al utilizar datos pequeños en lugar de datos grandes. Para empezar, están en todas partes. Por ejemplo, las redes sociales están llenas de datos pequeños sobre los usuarios, y los teléfonos inteligentes y las computadoras crean datos pequeños cada vez que se inician las aplicaciones.

Aquí hay algunas de las otras principales ventajas de los datos pequeños:

• Más fáciles y más accionables: Los datos pequeños son más fáciles de comprender y procesar para los humanos. Son más accionables a corto plazo, lo que significa que pueden traducirse en inteligencia empresarial de inmediato.
• Visualización e inspección: Los datos pequeños son mucho más fáciles de visualizar e inspeccionar, ya que es imposible hacerlo manualmente con los datos grandes. 
• Más cercanos al usuario final: Una de las mejores formas de comprender una empresa es centrarse en los usuarios finales, y como los datos pequeños están más cerca del usuario final y a menudo se centran en la experiencia individual, pueden ayudar a lograr esto. 
• Más simples: Los datos pequeños son más simples que los datos grandes, lo que los hace más fáciles de entender para todos, desde los partes interesados hasta los responsables de la toma de decisiones. Casi cualquier persona puede entender los datos pequeños, lo que es útil para las organizaciones que buscan equipar a todos sus empleados con poder de datos.

Con todo esto, es importante reconocer que los datos grandes son una herramienta increíble en los negocios y tienen muchas ventajas sobre los datos pequeños.

Aquí hay algunas de las principales ventajas de los datos grandes:

• Mejor comprensión del cliente: Las fuentes de datos grandes arrojan luz sobre los clientes y ayudan a una empresa moderna a comprenderlos. 
• Mayor inteligencia de mercado: El uso de datos grandes también puede conducir a una comprensión más profunda y amplia de la dinámica del mercado. Además del análisis competitivo, también puede ayudar en el desarrollo de productos al priorizar las diferentes preferencias de los clientes. 
• Gestión de la cadena de suministro: Los sistemas de datos grandes integran datos sobre tendencias de los clientes para permitir análisis predictivos, lo que ayuda a mantener la red global de demanda, producción y distribución funcionando bien. 
• Innovación impulsada por datos: Las herramientas y tecnologías de datos grandes pueden conducir al desarrollo de nuevos productos y servicios. Incluso los datos en sí pueden convertirse en un producto después de ser limpiados y preparados. 
• Mejora de las operaciones comerciales: Los datos grandes pueden mejorar todo tipo de actividad comercial al ayudar a optimizar los procesos comerciales para generar ahorros de costos, aumentar la productividad y aumentar la satisfacción del cliente. También pueden mejorar las operaciones físicas al combinar los datos grandes y la ciencia de datos para informar los horarios de mantenimiento predictivo, por ejemplo.

Los datos grandes no siempre son mejores

Hay mucho revuelo alrededor de los datos grandes, pero no siempre son preferibles. Mientras que los datos grandes han sido los más populares de los dos, los datos pequeños están volviendo a ser reconocidos como un jugador importante en este nuevo entorno empresarial. Una de las principales razones por las que los datos grandes pueden no ser preferibles sobre los datos pequeños tiene que ver con la seguridad y el almacenamiento.

La seguridad es muy importante al tratar con grandes cantidades de datos, pero los datos grandes pueden hacer que esto sea extremadamente desafiante para algunas organizaciones. A medida que crecen los datos grandes, también se vuelve difícil almacenar y gestionar. Las bases de datos tradicionales utilizadas para los datos pequeños no están diseñadas para los datos grandes. Debido a esto, las bases de datos de datos grandes favorecen el rendimiento y la flexibilidad sobre la seguridad.

Futuro de los datos pequeños y grandes

Mientras que los datos grandes seguirán siendo populares entre las empresas de todos los tipos, los datos pequeños probablemente seguirán aumentando en importancia y popularidad. Una de las principales razones detrás de esto es que los datos pequeños están permitiendo que las empresas más pequeñas se involucren en este mundo impulsado por datos.

Algunas de las mismas técnicas utilizadas para los datos grandes se seguirán aplicando a los datos pequeños, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, lo que puede conducir a soluciones de IA más inteligentes pero menos hambrientas de datos.

Aunque es posible analizar los datos pequeños sin computadoras, los métodos de aprendizaje automático y estadísticos ayudan a comprender mejor los datos y a identificar patrones que de otro modo serían imposibles si se hiciera manualmente. Estos patrones pueden proporcionar una comprensión más profunda de una empresa y sus clientes, y cuando se derivan de los datos pequeños, a menudo pueden ser más informativos que los análisis de datos grandes, que a veces son más difíciles de traducir en acciones.

Ya sea que una empresa decida aprovechar el poder de los datos pequeños o los datos grandes, es seguro que la importancia de los datos solo seguirá aumentando. Veremos muchos nuevos tipos de datos en el futuro, y juntos, todos estos tipos componen nuestro mundo impulsado por datos.