Dados Grandes vs. Dados Pequenos: Diferenças Chave

O combustível que impulsiona muitas empresas de hoje, de todos os tamanhos, é o dado, que é a chave por trás das transformações impulsionadas por dados e estratégias de inteligência artificial (IA). É absolutamente necessário no ambiente de negócios de hoje e é o foco de muitas conversas de alto nível.

Como os dados são fundamentais e integrados aos processos de negócios, ramificaram-se e agora abrangem muitos tipos diferentes, o que pode parecer intimidante para alguns. Embora muitas pessoas tenham ouvido falar de “dados grandes”, elas podem não saber exatamente o que isso envolve ou que existem outros tipos de dados, como “dados pequenos”.

Vamos começar definindo os dois:

• Dados Pequenos: Os dados pequenos incluem conjuntos de dados pequenos que frequentemente impactam decisões no presente, o que significa que geralmente são pequenos o suficiente para serem compreendidos por humanos em termos de volume e formato. Os dados pequenos não têm o mesmo nível de impacto que os dados grandes quando se trata do negócio como um todo. Em vez disso, têm um maior impacto em decisões de curto prazo e atuais.
• Dados Grandes: O termo “dados grandes” se tornou muito popular nos últimos anos. São coleções grandes de dados estruturados e não estruturados que são complexos demais para serem processados por humanos. Quase 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados todos os dias, o que levou ao surgimento dos dados grandes. Isso se refere aos volumes maciços de dados produzidos digitalmente, incluindo dados da web gerados por e-mails, sites, redes sociais, plataformas de streaming e muito mais. Os dados grandes também se referem a grandes conjuntos de dados que são complexos demais para serem processados por métodos convencionais de processamento de dados, o que significa que novas técnicas algorítmicas devem ser usadas.

Os Três Vs dos Dados Grandes

Os dados grandes são frequentemente definidos por especialistas usando os “três Vs”, que são volume, variedade e velocidade. Esses três Vs são uma das principais diferenças entre os dados grandes e os dados pequenos.

• Volume: O volume de dados é a quantidade de dados disponíveis para processamento. Os dados grandes exigem um grande volume de informações, enquanto os dados pequenos não o fazem na mesma medida. 
• Variedade: A variedade de dados é o número de tipos de dados. Embora os dados fossem coletados de um lugar e entregues em um formato, como Excel ou CSV, agora estão disponíveis em muitos formatos não tradicionais, como vídeo, texto, PDF, gráficos de mídia social, dispositivos vestíveis e muito mais. Esse nível de variedade exige mais trabalho e poder analítico para torná-lo gerenciável. 
• Velocidade: A velocidade de dados é a velocidade com que as informações são adquiridas e processadas. Como os dados grandes consistem em grandes volumes de informações, geralmente são analisados periodicamente. Por outro lado, os dados pequenos podem ser processados muito mais rapidamente, o que é por que frequentemente envolvem informações em tempo real.

Benefícios dos Dados Pequenos e Grandes

Existem muitos benefícios em usar dados pequenos em vez de dados grandes. Para começar, eles estão por toda parte. Por exemplo, as mídias sociais estão cheias de dados pequenos sobre os usuários, e os smartphones e computadores criam dados pequenos a cada vez que eles entram em aplicativos.

Aqui estão alguns dos principais benefícios dos dados pequenos:

• Mais fáceis e ações: Os dados pequenos são mais fáceis para os humanos compreenderem e processarem. São mais ações no curto prazo, o que significa que podem se traduzir em inteligência de negócios imediatamente.
• Visualização e inspeção: Os dados pequenos são muito mais fáceis de visualizar e inspecionar, pois é impossível fazer isso manualmente com os dados grandes. 
• Mais próximos do usuário final: Uma das melhores maneiras de entender um negócio é se concentrar nos usuários finais, e como os dados pequenos estão mais próximos dos usuários finais e frequentemente se concentram na experiência individual, podem ajudar a alcançar isso. 
• Simpler: Os dados pequenos são mais simples do que os dados grandes, o que os torna mais fáceis de entender para todos, desde stakeholders até tomadores de decisão. Quase qualquer um pode entender os dados pequenos, o que é útil para organizações que buscam equipar todos os seus funcionários com poder de dados.

Com tudo isso, ainda é importante reconhecer que os dados grandes são uma ferramenta incrível nos negócios e têm muitas vantagens sobre os dados pequenos.

Aqui estão alguns dos principais benefícios dos dados grandes:

• Melhor compreensão do cliente: As fontes de dados grandes lançam luz sobre os clientes e ajudam uma empresa moderna a entendê-los. 
• Aumento da inteligência de mercado: O uso dos dados grandes também pode levar a uma compreensão mais profunda e ampla das dinâmicas do mercado. Além da análise competitiva, também pode ajudar no desenvolvimento de produtos, priorizando diferentes preferências dos clientes. 
• Gestão da cadeia de suprimentos: Os sistemas de dados grandes integram dados sobre tendências de clientes para permitir análises preditivas, o que ajuda a manter a rede global de demanda, produção e distribuição funcionando bem. 
• Inovação impulsionada por dados: As ferramentas e tecnologias de dados grandes podem levar ao desenvolvimento de novos produtos e serviços. Até mesmo os dados em si podem se tornar um produto após serem limpos e preparados. 
• Melhoria das operações de negócios: Os dados grandes podem melhorar todos os tipos de atividades de negócios, ajudando a otimizar os processos de negócios para gerar economias de custos, aumentar a produtividade e aumentar a satisfação do cliente. Também podem melhorar as operações físicas, combinando os dados grandes e a ciência de dados para informar cronogramas de manutenção preditiva, por exemplo.

Os Dados Grandes Não São Sempre os Melhores Dados

Há muito hype em torno dos dados grandes, mas eles não são sempre preferíveis. Embora os dados grandes tenham sido os mais populares dos dois, os dados pequenos estão se tornando cada vez mais reconhecidos novamente como um jogador importante neste novo ambiente de negócios. Uma das principais razões pelas quais os dados grandes podem não ser preferidos sobre os dados pequenos tem a ver com segurança e armazenamento.

A segurança é altamente crucial ao lidar com grandes quantidades de dados, mas os dados grandes podem tornar isso extremamente desafiador para algumas organizações. À medida que os dados grandes crescem, também se tornam difíceis de armazenar e gerenciar. Os bancos de dados tradicionais usados para os dados pequenos não são projetados para os dados grandes. Por causa disso, os bancos de dados de dados grandes favorecem o desempenho e a flexibilidade sobre a segurança.

Futuro dos Dados Pequenos e Grandes

Embora os dados grandes continuem a ser populares entre as empresas de todos os tipos, os dados pequenos provavelmente continuarão a aumentar em importância e popularidade. Uma das principais razões por trás disso é que os dados pequenos estão permitindo que empresas menores se envolvam neste mundo impulsionado por dados.

Algumas das mesmas técnicas usadas para os dados grandes continuarão a ser aplicadas aos dados pequenos, como inteligência artificial e aprendizado de máquina, o que pode levar a soluções de IA mais inteligentes, mas menos famintas de dados.

Embora seja possível analisar os dados pequenos sem computadores, os métodos estatísticos e de aprendizado de máquina ajudam a entender melhor os dados e identificar padrões que seriam impossíveis de fazer manualmente. Esses padrões podem então fornecer uma compreensão mais profunda de um negócio e seus clientes, e quando derivados dos dados pequenos, podem ser frequentemente mais informativos do que as análises de dados grandes, que às vezes são mais difíceis de traduzir em ações.

Seja qual for a escolha da empresa em aproveitar o poder dos dados pequenos ou grandes, é certo que a importância dos dados continuará a aumentar. Veremos muitos novos tipos de dados no futuro, e juntos, todos esses tipos compõem nosso mundo impulsionado por dados.