Big data y small data: definición y diferencias

Big data y small data, definición y diferencias

En no pocas ocasiones, es posible leer diversos artículos sobre dos términos que parecen ser imprescindibles y complementarios: big data y small data. A continuación, definimos en qué consiste cada uno de ellos así como las diferencias existentes entre ambos.

¬ŅQu√© es el¬†big data?

El t√©rmino hace referencia a la¬†cantidad de datos¬†que recibe cualquier tipo de negocio a diario. Este conjunto de datos, sus m√ļltiples combinaciones, su variabilidad y su crecimiento es objeto de an√°lisis por parte de las grandes compa√Ī√≠as del mercado.

Es decir, lo que se¬†investiga es el comportamiento de los clientes¬†al buscar una p√°gina web en un buscador, cu√°ntas personas se inscriben en una p√°gina web determinada, cu√°l es la efectividad de una campa√Īa de¬†email marketing¬†y datos similares que se obtienen tanto en cualquier ordenador como en un dispositivo m√≥vil.

Su importancia es fundamental ya que en empresas que reciben miles de solicitudes al d√≠a es esencial trazar alg√ļn tipo de plan que permita prever el comportamiento de su clientela. Adem√°s, un plan efectivo de¬†big data¬†permite ahorrar costes, acelera la toma de decisiones y ayuda a conocer cu√°l ser√° la reacci√≥n de la clientela potencial ante el lanzamiento de un nuevo producto.

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Small data, definición y características

Aunque no lo parezca, su creaci√≥n fue anterior a la del¬†big data. Fue a principios de este siglo cuando algunas compa√Ī√≠as del sector financiero o de los seguros comenzaron a analizar la reacci√≥n de sus clientes ante la aparici√≥n de nuevas opciones comerciales.

Se basa principalmente en las siguientes características:

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РEl análisis del comportamiento de los clientes en las redes sociales. Se contabiliza el seguimiento positivo de cualquier tipo de entrada y se tiene en cuenta la opinión de cada usuario sobre las novedades ofertadas.

– La¬†interacci√≥n con los clientes¬†gracias, precisamente, a la recopilaci√≥n previa de datos. El objetivo es crear productos y campa√Īas a medida de cada persona. Adem√°s, te permite basarte en los datos y no solo en previsiones optimistas o en estudios de mercado demasiado gen√©ricos.

РEl retorno de la inversión es casi inmediato. Insistimos, siempre trabajarás con datos reales extraídos del comportamiento de tu clientela. Conocer de antemano cómo reaccionará tu cliente-tipo a cualquier producto o servicio que lances al mercado es siempre una garantía de éxito.

–¬†Podr√°s crear perfiles CRM¬†y crear campa√Īas espec√≠ficas para el segmento espec√≠fico al que pertenece la mayor√≠a de tu clientela.

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–¬†Es m√°s asequible que el¬†big data. Cualquier PYME deber√≠a aprovechar la informaci√≥n proveniente del¬†small data¬†para conseguir alcanzar sus objetivos empresariales en menos tiempo.

¬ŅSe recomienda el uso combinado de¬†big data¬†y¬†small data?

Sí y no es tan complicado como puede parecer en un primer momento. De hecho, lo que suele hacerse es convertir el big data en small data gracias a herramientas como Google Analytics. En el fondo, lo interesante es no seguir trabajando a ciegas sino tener las pistas necesarias para prever qué sucederá en el futuro.

No en vano, empresas de sectores como el turismo, la salud, la venta al por mayor o la publicidad, por citar algunos ejemplos, no dejan de apostar por hacer an√°lisis completos en los que se combinan las dos fuentes de datos. Ir de lo general a lo particular siempre resulta efectivo para ir siempre un paso por delante de la competencia.

Sin embargo, hay que tener en cuenta una serie de aspectos imprescindibles:

–¬†La alta volatilidad de los datos. Las tendencias en Internet van variando casi cada d√≠a. El an√°lisis de los datos ha de llevarse a cabo con un plazo m√°ximo de una semana para obtener unos resultados m√°s ligados a la realidad que es, en realidad, la meta a alcanzar tras la puesta en marcha de este tipo de an√°lisis.

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РAunque existen algunas normas ISO, como la ISO 8000, al respecto, no hay unidad alguna de criterios a la hora de leer los datos obtenidos. Es decir, cada experto tiene su manera de interpretar la información por lo que resulta imprescindible apostar solo por profesionales que tengan una experiencia demostrable en este sector.

Lo ideal es hacer un plan general en el que siempre se mantenga la separación entre ambos tipos de datos a pesar de que luego vayan a combinarse. Solo así resultará más sencillo conocer el comportamiento de todos tus clientes potenciales y determinar la forma de proceder de cada grupo de clientes dependiendo de su edad o características.

Esperamos haberte aclarado en qué consiste el big data y el small data. No dudes a la hora de poner en marcha este tipo de análisis para conseguir aumentar la efectividad de tus estrategias de marketing y, sobre todo, para conocer qué piensa exactamente tu cliente potencial de tu oferta comercial. Solo así lograrás convertir tu esfuerzo diario en una posibilidad real de aumentar tus beneficios y de recuperar la inversión fácilmente.

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