Big Data x Small Data: principais diferenças

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

Como os dados são tão fundamentais e integrados aos processos de negócios, eles se ramificaram e agora abrangem muitos tipos diferentes, o que pode parecer intimidador para alguns. Embora muitas pessoas tenham ouvido falar de “big data”, elas podem não saber exatamente o que isso significa ou que existem outros tipos de dados, como “small data”. 

Vamos começar definindo primeiro os dois: 

• Dados pequenos: Small data inclui pequenos conjuntos de dados que geralmente afetam as decisões no presente, o que significa que geralmente é pequeno o suficiente para os humanos entenderem em termos de volume e formato. Os dados pequenos não têm o mesmo nível de impacto que os dados grandes quando se trata dos negócios em geral. Em vez disso, tem um impacto maior nas decisões atuais e de curto prazo.
  
• Big Data: O termo “big data” tornou-se altamente popular nos últimos anos. São grandes coleções 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 do big data. Refere-se aos enormes volumes de dados produzidos digitalmente, incluindo dados da web gerados por e-mails, websites, sites de redes sociais, plataformas de streaming e muito mais. Big data também se refere 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 do Big Data

Big data geralmente é definido por especialistas usando os “três Vs”, que são volume, variedade e velocidade. Esses três v's são uma das principais diferenças entre big data e small data. 

• Volume: O volume de dados é a quantidade de dados disponíveis para processamento. Big data requer um grande volume de informações, enquanto small data não requer a mesma extensão. 
• Variedade: Variedade de dados é o número de tipos de dados. Embora os dados tenham sido coletados de um local 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 requer mais trabalho e poder analítico para torná-lo gerenciável. 
• Velocidade: A velocidade dos dados é a velocidade com que as informações são adquiridas e processadas. Como o big data consiste em grandes blocos de informações, geralmente é analisado periodicamente. Por outro lado, pequenos dados podem ser processados ​​muito mais rapidamente, razão pela qual muitas vezes envolvem informações em tempo real. 

Benefícios de Small e Big Data

Há muitos benefícios em usar small data em vez de big data. Para começar, está em todos os lugares que você olha. Por exemplo, a mídia social é preenchida com pequenos dados sobre os usuários, e smartphones e computadores criam pequenos dados cada vez que fazem login em aplicativos. 

Aqui estão alguns dos outros principais benefícios do small data: 

• Mais fácil e acionável: Pequenos dados são mais fáceis para os humanos compreenderem e processarem. É mais acionável no curto prazo, o que significa que pode se traduzir em inteligência de negócios imediatamente.
  
• Visualização e inspeção: Dados pequenos são muito mais fáceis de visualizar e inspecionar, pois é impossível fazer isso manualmente com dados grandes. 
• Mais perto do usuário final: Uma das melhores maneiras de entender um negócio é focar nos usuários finais e, como o small data está mais próximo do usuário final e frequentemente focado na experiência individual, pode ajudar a conseguir isso. 
• Mais simples: Small data é mais simples do que big data, o que facilita a compreensão de todos, desde as partes interessadas até os tomadores de decisão. Quase qualquer pessoa pode entender o small data, o que é útil para organizações que buscam equipar todos os seus funcionários com o poder orientado por dados. 

Com tudo isso, ainda é importante reconhecer que o big data é uma ferramenta incrível nos negócios e possui muitas de suas próprias vantagens sobre o small data. 

Aqui estão alguns dos principais benefícios do big data: 

• Melhor percepção do cliente: As fontes de big data esclarecem os clientes e ajudam uma empresa moderna a entendê-los. 
• Maior inteligência de mercado: O uso de big data também pode levar a uma compreensão mais profunda e ampla da dinâmica do mercado. Além da análise competitiva, também pode auxiliar no desenvolvimento de produtos, priorizando as diferentes preferências dos clientes. 
• Gestão da cadeia de abastecimento: Os sistemas de big data integram dados sobre as tendências do cliente para permitir análises preditivas, o que ajuda a manter a rede global de demanda, produção e distribuição funcionando bem. 
• Inovação orientada por dados: As ferramentas e tecnologias de big data podem levar ao desenvolvimento de novos produtos e serviços. Mesmo os próprios dados podem se tornar um produto depois de limpos e preparados. 
• Operações comerciais aprimoradas: Big data pode melhorar todos os tipos de atividades de negócios, ajudando a otimizar os processos de negócios para gerar economia de custos, aumentar a produtividade e aumentar a satisfação do cliente. Ele também pode melhorar as operações físicas combinando big data e ciência de dados para informar cronogramas de manutenção preditiva, por exemplo. 

Big Data nem sempre é um dado melhor

Há muito exagero em torno do big data, mas nem sempre é preferível. Embora o big data tenha sido o mais popular dos dois, o small data está se tornando cada vez mais reconhecido como um participante importante nesse novo ambiente de negócios. Uma das principais razões pelas quais big data pode não ser preferido em vez de small data tem a ver com segurança e armazenamento.

A segurança é altamente crucial ao lidar com grandes quantidades de dados, mas big data pode tornar isso extremamente desafiador para algumas organizações. À medida que o big data cresce, também fica difícil armazená-lo e gerenciá-lo. Os bancos de dados tradicionais usados ​​para small data não são projetados para big data. Por causa disso, os bancos de dados de big data favorecem o desempenho e a flexibilidade em relação à segurança.

Futuro dos pequenos e grandes dados

Embora o big data continue a ser popular entre empresas de todos os tipos, o small data provavelmente continuará aumentando em importância e popularidade. Uma das principais razões por trás disso é que o small data está permitindo que empresas menores se envolvam neste mundo orientado por dados. 

Algumas das mesmas técnicas utilizadas para big data continuarão a ser aplicadas a pequenos dados, como a inteligência artificial e a aprendizagem automática, o que pode levar a soluções de IA mais inteligentes, mas com menor consumo de dados. 

Embora seja possível analisar pequenos dados sem computadores, o aprendizado de máquina e os métodos estatísticos ajudam a entender melhor os dados e a identificar padrões que, de outra forma, seriam impossíveis se fossem feitos manualmente. Esses padrões podem fornecer uma compreensão mais profunda de uma empresa e de seus clientes e, quando derivados de pequenos dados, geralmente podem ser mais informativos do que análises de big data, que às vezes são mais difíceis de traduzir em ações. 

Quer uma empresa decida aproveitar o poder de small data ou big data, 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 orientado por dados.