Conheça o small data, alternativa para análise de dados que será tendência nos próximos anos

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Considerados verdadeiros tesouros para os negócios, os dados ajudam a nortear decisões estratégicas de diversas maneiras. Não por acaso, sua coleta e  processamento são atividades constantemente aprimoradas, seja em relação às ferramentas ou métodos utilizados, seja no tocante à própria abordagem – como é o caso do Small Data.

Tal como o nome indica, esse novo conceito atua como um contraponto ao Big Data, priorizando a precisão e a qualidade das unidades de informação utilizadas para a obtenção de um determinado conhecimento.

Ao contrário do que possa parecer, no entanto, a novidade não tem o escopo de substituir a análise de dados em grande volume. Para especialistas, inclusive, a complementaridade entre Big Data e Small Data tende a maximizar as possibilidades de aplicação, bem como os resultados que ambos são capazes de oferecer.

É por esse motivo que, mesmo se tratando de uma nova estratégia, os ‘pequenos dados’, como também podem ser chamados, já são vistos como uma tendência tecnológica em ascensão. 

Quer entender como funciona e saber quais podem ser os ganhos proporcionados para o seu negócio? É o que falaremos a seguir. Você verá também:

  • O que é Small Data e por que é capaz de oferecer análises mais robustas
  • Quais são as principais diferenças para Big Data
  • Como os dados são coletados
  • Por que o Wide Data também é uma opção importante
  • Como a tecnologia apoia tudo isso e qual é o papel da inteligência humana

Por que o Small Data conquistou espaço no mercado

Mais enxuto e direcionado, Small Data proporciona insights difíceis de obter com grandes volumes de dados

Não tão famoso quanto o Big Data, o Small Data é mais discreto, porém, igualmente essencial. 

Isso porque a abordagem está relacionada a volumes menores de informação analisável. Ou seja, a preocupação fica centrada na qualidade dos insumos, em vez da quantidade. Segundo relatório publicado pelo Gartner em maio de 2021, tal característica faz deste conceito uma grande tendência para os próximos anos. 

Para se ter uma ideia, a expectativa é de que, até 2025, 70% das companhias transfiram seus esforços de tecnologia analítica para o Small Data. “A maior parte das organizações mudará seu foco, tornando a Inteligência Artificial (IA) menos faminta por dados”, apontou o estudo.

Essa movimentação se deve, em grande parte, à necessidade de atualização frequente imposta pela pandemia. Com a aceleração da transformação digital, as informações que refletem condições e acontecimentos passados tornam-se rapidamente obsoletas. Isso impacta diretamente os modelos de IA e também de Machine Learning.

Por isso, extrair mais valor das bases existentes, mesmo que essas sejam menores, tem permitido resultados mais eficientes, a depender do objetivo em questão. 

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O que é e como o Small Data acontece 

Imagine que você tem um relatório enorme, recheado de informações. Desmembrá-lo pode ser um bom caminho para assegurar uma análise minuciosa de cada etapa. Então, ao invés de volume, teremos qualidade. Essa é a base em que se apoia o Small Data.

Nesse conceito, a busca pelas informações pode ocorrer de diversas maneiras. Para citar alguns exemplos, podem ser pesquisas qualitativas e quantitativas, vendas simuladas, análises de satisfação, redes sociais, focus groups, relatórios gerados por meio de softwares de relacionamento com o cliente (CRM) e tráfego no site.  

Na maioria dos casos, tais estratégias são usadas para extrair informações comportamentais do público – e, muitas vezes, são combinadas para assegurar uma verificação mais ampla.

Mais do que reunir informações em tempo recorde, o que importa aqui é assegurar que esse material coletado esteja organizado, acessível e, sobretudo, que seja de fácil compreensão. 

Dessa forma, inclusive as empresas de pequeno e médio porte conseguem utilizar os insumos coletados para prever comportamentos, segmentar públicos e estimular o uso de recursos inovadores, como a automação.

O Small  Data  é  consideravelmente mais palpável, uma vez que o seu antecessor exigia métodos e equipamentos mais caros, tais como softwares e computadores potentes. 

Além disso, negócios menores costumam ser mais ágeis na tomada de decisões, fazendo um bom uso dos dados que são coletados frequentemente em diferentes esferas e ambientes. Ou seja, dessa outra maneira, estratégias tendem a ser mais eficientes.

Big Data para as máquinas, Small Data para as pessoas

O Big Data revolucionou inúmeras aplicações tecnológicas e, por consequência, indústrias e mercados inteiros. No entanto, os mesmos atributos que permitiram o seu sucesso na compreensão de determinados elementos, a exemplo do comportamento do consumidor online, impedem que a técnica seja plenamente útil para avançar na mesma análise.

Isso ocorre em razão do Big Data se apoiar em alguns preceitos básicos, como:

  • Dados em grande quantidade e de origens variadas;
  • Alocação em data centers conectados à nuvem, uma vez que só esses são capazes de armazenar e processar o volume expressivo de informações

Ao longo dos últimos anos, diversos negócios observaram a possibilidade de aproveitar tais características para entender fenômenos massivos. Um caso ilustrativo é o da própria navegação de internet, responsável pela produção de cada vez mais dados, ano a ano.

Contudo, quando se trata de entender os fatores que levam a um comportamento ou fenômeno, o aspecto da quantidade nem sempre é determinante para obter um resultado satisfatório ou realizar previsões. 

Tal limitação fica ainda mais evidente quando são adicionadas pessoas à essa equação. 

Afinal, muito embora as ações de um indivíduo ou grupo sejam facilmente quantificáveis – e disso seja possível extrair insights importantes, é possível que, para compreender efetivamente os desejos do seu público, seja necessário considerar principalmente as razões que o levaram a tomar determinada conduta.

É neste cenário que o small data se apresenta como uma solução alternativa, capaz de proporcionar uma análise de dados mais enxuta e direcionada.

Primeiramente, as informações aqui são em menor quantidade e de origem bem definida. Da mesma forma, a própria captação dos dados é diferente, direcionada para coletar apenas o que for útil à obtenção dos resultados. 

Wide Data: o que é e como aplicá-lo

Outro conceito que vem ganhando destaque no mercado é o Wide Data que, na tradução literal, significa “dados amplos”. Conforme definição do Gartner, tal abordagem “permite a análise e a sinergia de uma variedade de fontes de informações, pequenas e grandes, não estruturadas ou estruturadas”. 

Ou seja, o trabalho consiste na busca de elos entre as fontes existentes, que costumam ser diversas (imagem, vídeo, áudio e voz são alguns exemplos recorrentes).

De acordo com a consultoria, ambos os caminhos reduzem a dependência do Big Data e permitem uma visão mais ampla do negócio (mesmo com menor volume de recursos).

Como Small Data e Wide Data são utilizados na prática?

Comuns no varejo de bens e serviços, as pesquisas de satisfação são um exemplo ilustrativo de Small Data

Há diferentes aplicações. Entretanto, uma das áreas com maior probabilidade de sucesso é o varejo. É possível, por exemplo, prever demandas específicas, analisar o comportamento do público em tempo real e, assim, oferecer uma experiência mais personalizada ao cliente. São características bastante importantes no setor, capazes de reduzir gastos e ampliar o faturamento.

Outra área na qual as abordagens são bem-vindas, de acordo com a consultoria, é a segurança, sobretudo na detecção de fraudes. O mesmo acontece em sistemas autônomos, uma vez que as máquinas utilizadas aprendem constantemente por meio da análise baseada em correlações.

Em todos esses casos, o Small Data e o Wide Data são apontados como bons caminhos por permitirem uma análise palpável de informações relevantes para os negócios. Os sistemas de IA não precisam, necessariamente, conhecer todos os dados existentes. Apenas os considerados mais úteis são suficientes, possibilitando o uso dessa ciência no dia a dia de negócios de todos os portes e setores. 

Sendo assim, tais informações conseguem alimentar esses modelos, viabilizando, por exemplo, a automação de fluxos de trabalho. É uma forma de produzir mais, otimizar recursos e liberar as equipes para ações mais estratégicas.

O fator humano

A tecnologia é essencial para a coleta dos dados, a exemplo das ferramentas digitais que facilitam a execução dessa tarefa, como formulários eletrônicos, softwares  de relacionamento com o cliente e até mesmo as redes sociais. No entanto, por se tratar de uma análise menor e mais concentrada em assuntos específicos, a percepção humana tem uma presença maior.

Sendo assim, alia-se a inteligência das máquinas às competências de profissionais. Uma combinação importante.

O dono de um negócio, por exemplo, conhece bem o seu público. E esse entendimento aprofundado contribui para a construção de personas bem definidas. Ou seja, ao somar os dados captados à inteligência interpretativa humana, as ações podem ser executadas com um direcionamento melhor estruturado.

Os resultados? Campanhas de marketing mais produtivas, estoque otimizado e redução de custos com logística, entre outras conquistas.


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Conclusão

Os dados continuam valendo ouro para os negócios, mas a forma como são extraídos e avaliados também admite aprimoramentos. 

Para companhias menores, com recursos reduzidos, o Big Data pode ser um limitador. E é aqui que entram em cena o Small Data e o Wide Data, abordagens que possibilitam uma análise mais profunda de informações específicas, igualmente importantes para conhecer o público.

Tais insumos costumam ser utilizados com maior rapidez e eficiência por empresas do gênero, sobretudo devido à necessidade de atender brevemente as demandas do mercado, em constante mudança. 

Daí a importância de criar estratégias específicas para a captura desses insumos, seja com pesquisas de satisfação, análises comportamentais e estudo do tráfego de e-commerces, por exemplo.

Uma coleta eficiente, bem como o estudo do material gerado pelo público, é capaz de sustentar a criação de uma persona bem definida, a realização de campanhas de marketing com excelente direcionamento e até a alimentação de sistemas baseados em IA ou Machine Learning. 

Não por acaso, o último tópico é a base para a automação de tarefas e de fluxos de trabalho em geral, uma das grandes tendências deste e dos próximos anos.

Definitivamente, quem virar as costas para o poder dos dados sairá perdendo. Por isso, é fundamental captá-los e estudá-los com eficiência, optando pelos recursos que melhor atendam a essa estratégia sem esquecer da realidade do seu empreendimento. 

Todavia, graças à evolução de tecnologias como a nuvem, Internet das Coisas (IoT) e conectividade, as opções nesse sentido são numerosas, tais como as soluções oferecidas pela Vivo Empresas

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Até a próxima!

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