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Big data vs Small data son las dos caras de una misma moneda: DATOS, pero los datos no tienen relevancia intrínsecamente, por eso convierte los datos en agentes de cambio (smart data)

Ni Big data, ni small data, sino Smart Data

El hype de la prensa especializada diciendo que el Big Data es el futuro, luego indicar que lleva años en el mundo, y al final diciendo que se acabó; confunde a cualquiera; y ahora aparece Small Data como una mejor solución, pero descuiden que aún existe un lugar más para otro término: Smart Data.  

Big Data es un término que hace referencia a la capacidad de almacenar, agrupar y analizar grandes cantidades de datos estructurados o no estructurados. Posiblemente en Estados Unidos ya no es una tendencia, pero en Perú son pocas las empresas que están trabajando con esta tecnología. Las razones: Cambio organizacional, estructura, procesos y costos ¡Bienvenidos al futuro con el big data! Ya existen cursos para que las nuevas profesiones como el científicos de datos (el superhéroe del futuro) puedan propalarse.

Si uno revisa Amazon e inserta la palabra big data encontrará infinidad de información.  Foster Provost y Tom Fawcett autores del libro “Data science for business” explican claramente cómo el big data es la revolución tecnológica que nos permite entender grandes cantidades de datos para otorgarles un valor.

IBM y otras grandes empresas que siempre se han dedicado al servicio de datos están orientándose al marketing. ¿Por qué? Porque las grandes empresas orientadas a ventas están 100% interesadas en mejorar las ganancias aplicando una mejor lectura de los datos que almacenan constantemente.

Small Data: Hace diez meses escuché con más fuerza este término. Es la contraposición del Big Data donde indican que los datos pequeños son en realidad los más importantes y significativos. Que no es necesario aplicar Big Data porque esto a las finales genera más gastos que una verdadera inversión ¡Bienvenido al verdadero futuro con el small data! Acérquense a ver cómo los verdaderos insight de la vida cotidiana pueden revolucionar la industria.

Martin Lindstrom escritor del libro Small Data está dando varios puntos de vista interesantes sobre cómo el big data está haciéndonos perder el tiempo; y por qué el small data es el responsable de salvar de bancarrotas escandalosas a varias empresas. (El ejemplo Lego)

“Big Data is all about finding correlations, but Small Data is all about finding the causation, the reason why.”

¿Quién tiene razón?

¿Big data es una perdida de tiempo, el small data es la mejor alternativa? Los extremos siempre son malos consejeros. Ninguno es bueno o malo todo depende cómo los aplicamos. Veamos estos puntos importantes.

  1. Objetivos de negocio
    El santo grial de todos los procesos. El objetivo de negocio nos orientará a definir la estrategia de análisis (extracción de datos, modelo de datos, etc). Sin conocer el objetivo estamos perdiendo el tiempo. Piyanka Jain y Puneet Sharma describen en su libro “Behind every good decision” cómo ordenar el trabajo bajo su framework B.A.D.I.R (Business question, Analysis Plan, Data Collection, Insights, Recommendations)badir framework
  2. Primero el contexto luego las herramientas.
    Preocuparse sobre qué software utilizar, qué modelo emplear antes de analizar es uno de los problemas más comunes. Max Shron escribió un libro casi filosófico sobre el análisis de los datos “Thinking with data“. El presenta otra estructura mental llamada C.O.N.v.o (Context, Need, Vision, Outcome)

    El contexto es vital para la orientación de toda la estructura. ¿Para qué hacemos tal cosa? ¿Para qué necesitamos realizar dicho requerimiento?

  1. Big data es un tema tecnológico no de negocio.
    Se habla mucho del Big Data como la solución de marketing, pero es una incoherencia. El big data no es un problema de negocio. Nadie debe poner como solución el big data ante un problema institucional, finanzas, etc. Big data es un problema tecnológico.big data marketoonist
  2. Menos es más
    Los datos quizá no sean tan atractivos como se quieren vender. Muchos científicos de datos trabajan más del 70% de su tiempo en limpiar datos y luego analizar los resultados. Noah Lorang, data scientist de Basecamp explica una gran verdad: La mayoría de científicos de datos aplican solo aritmética.

Smart Data

“Big data is out, small, smart data is in” describe David Lavenda en un artículo publicado en el 2014. Smart Data es importante para encontrar hallazgos sobre los datos. El big data sin lugar a dudas revoluciona la manera cómo procesamos datos inmensurables en tan poco tiempo; pero el small data aterriza procesos con contextos para lograr a una solución más smart.

Para trabajar datos se puede utilizar desde una hoja en blanco con lápiz hasta un datawarehouse con esquema estrella. Como he repetido anteriormente: la solución no es tecnológica, es cómo orientamos los datos a una solución importante de negocio. Depende de nosotros convertir cualquier dato a un dato smart. Un dato a sabiduría.

 

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