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Muitas empresas estão trabalhando com big data atualmente, porém muitas também não têm conhecimento ou entendem completamente os dados que possuem e precisam ser trabalhados.

A análise de dados é uma ferramenta que auxilia o sucesso de um negócio. Através dela é possível investigar tendências, expectativas e quais erros precisam ser reparados.

Empresas estão investindo na análise de big data com um vasto leque de informações a serem filtradas e trabalhadas. Porém, muitas vezes as variáveis são tantas que fica difícil interpretar quais fatores realmente são importantes para aquele tipo de negócio. Mas antes de começar, vou te fazer uma pergunta:

Você sabe a diferença entre Small data e Big data?

Big data é um conjunto de informações que são coletadas em grandes quantidades, são dados adquiridos em uma velocidade muito rápida (através de machine learning) e apresentam uma grande variedade de formas.

É uma ferramenta que diminui o tempo de execução e aumenta a produtividade, pois permite uma visão aprimorada para tomada de decisão e automatização de serviços. Em termos de quantidades de armazenamento o big data chega a terabytes e petabytes. Portanto, requer computadores com alto rendimento/eficiência e armazenamento.

O Small data é composto por dados que são coletados por meio de uma pesquisa primária. É composto de poucos dados. É uma ferramenta que permite ter uma observação mais intima, suas atitudes, valores e motivações.

O small data fornece informações suficientemente pequenas que pode ser compreendido pela inteligência humana. Comparando com o Big data, o small data é medido em megabytes e gigabytes. Portanto, com um gerenciamento bem mais simples. Outro fator é não necessitar de supercomputadores para tratar os dados.

O intuito de utilizar o Small data é que as empresas podem ter resultados mais palpáveis e com uma rapidez maior. Sem precisarem adquirir sistemas complexos, como normalmente são utilizados em Big data. Portanto, é possível analisar dados sem que necessite de conhecimentos como machine learning ou inteligência artificial.

Muitas pessoas estão defendendo essa vertente de aplicação de análise de dados, onde o argumento é que “não seria viável ter conjuntos de informações enormes para todo tipo de problema”. Essa nova perspectiva de manipulação de dados é o futuro da ciência de dados.

Contudo, para que essa estratégia tenha sucesso, é importante também que as empresas se libertem da dependência de trabalhar sempre com altas tecnologias e aprendam a dominar o básico, antes de avançar para analises com um banco de dados mais robusto.