‘Small data’: definición, diferencias con el ‘big data’ y aplicación en la logística

En la era de la información, los datos desempeñan un papel fundamental en el desarrollo y el éxito de las empresas. Aunque el concepto de big data ha sido ampliamente adoptado por las compañías, hay otro término igualmente relevante pero menos conocido: el small data.

En logística, el small data ofrece múltiples aplicaciones que contribuyen a mejorar la eficiencia, la calidad del servicio y la satisfacción de los clientes. Al centrarse en datos específicos y detallados, las empresas pueden tomar decisiones más acertadas, adaptarse rápidamente a las demandas del mercado y lograr una posición competitiva más favorable.

¿Qué es el ‘small data’?

También conocido como microdatos, el small data hace referencia a un conjunto de datos más limitado en tamaño y alcance en comparación con el big data, que alude a una combinación de datos conocida como las tres V: volumen, variedad y velocidad de procesamiento. El small data se caracteriza por ser más manejable, estar altamente enfocado y englobar información específica.

El concepto small data, popularizado por el experto en marketing Martin Lindstrom en su libro Small data: The tiny clues that uncover huge trends, surgió como respuesta al crecimiento exponencial de datos en el mundo digital. A medida que la cantidad de datos disponibles aumentaba, también lo hacía la complejidad a la hora de manejarlos y de transformarlos en información útil. En este contexto, el small data se presenta como una alternativa para obtener información relevante y valiosa sin necesidad de abordar el desafío del big data.

Según Martin Lindstrom, el small data puede proporcionar conocimientos profundos sobre el comportamiento humano y las preferencias de los consumidores, permitiendo a las empresas tomar decisiones más informadas y desarrollar estrategias más efectivas para satisfacer las demandas del mercado. Para Lindstrom, el small data se basa en la idea de que no todo puede ser comprendido a través de enormes conjuntos de datos y análisis masivos. A veces, la clave para desentrañar los hábitos de compra, las emociones y las necesidades del cliente reside en observar los detalles más pequeños y sustanciales de su vida diaria: “Una cantidad pequeña de datos casi nunca es lo suficientemente significativa como para construir un caso o crear una hipótesis, pero combinados con otros conocimientos y observaciones recopiladas de todo el mundo, estos datos pueden ayudar a crear una solución que siente las bases de una futura marca o negocio”, afirma Lindstrom.

Diferencias entre ‘small data’ y ‘big data’

Las diferencias entre small data y big data son apreciables y se basan principalmente en el volumen, el enfoque y la forma de procesar y analizar los conjuntos de datos.

• Volumen de datos. El small data maneja conjuntos de datos mucho más pequeños, por lo que pueden procesarse y analizarse con recursos y herramientas más sencillas. En cambio, el big data trabaja con datos masivos que requieren de tecnologías y herramientas especiales para almacenar, procesar y analizar eficientemente toda la información.
• Enfoque y relevancia. El small data se centra en datos específicos y detallados, con un planteamiento más orientado y preciso. Selecciona información extremadamente pertinente para abordar problemas o necesidades concretas, lo que permite tomar decisiones más ágiles. El enfoque del big data suele ser amplio y abarca una extensa gama de datos, incluyendo información diversa y no siempre relevante para un objetivo específico.
• Herramientas y recursos. El procesamiento y análisis de small data puede llevarse a cabo con herramientas más accesibles y menos costosas: las empresas pueden utilizar un software estándar de análisis de datos para transformar la información en conjuntos de datos más pequeños. Por el contrario, el análisis de big data requiere de infraestructuras tecnológicas y herramientas avanzadas debido al enorme volumen de datos y la necesidad de procesarlos rápidamente.
• Aplicaciones y objetivos. El small data se emplea para obtener información más específica y enfocada a fin de entender mejor a los clientes, personalizar experiencias, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en situaciones que no requieren el análisis de grandes cantidades de datos. El big data, por su parte, sirve para identificar patrones y tendencias en conjuntos de datos masivos, lo que permite tomar decisiones estratégicas, realizar análisis predictivos y mejorar la eficiencia operativa en diversas áreas como el marketing o las finanzas, entre otras.

Beneficios del ‘small data’

El small data ofrece una serie de beneficios significativos, ante todo en contextos en los que grandes conjuntos de datos no son necesarios o prácticos.

• Mayor agilidad en la toma de decisiones. Los conjuntos de datos más pequeños pueden procesarse y analizarse rápidamente, facilitando una toma de decisiones más ágil.
• Enfoque en el cliente. El small data posibilita un análisis más minucioso y personalizado de los datos de los clientes. Al comprender mejor sus preferencias y necesidades individuales, las empresas pueden ofrecer productos y servicios más adaptados, mejorando así la experiencia y satisfacción del cliente.
• Optimización de recursos. Las empresas pueden ahorrar recursos en términos de tiempo y costes porque no necesitan invertir en infraestructuras complejas y costosas para procesar grandes volúmenes de datos.
• Mayor calidad de datos. Al centrarse en datos específicos y relevantes, el small data tiende a ser más confiable y preciso. La información puede recabarse de fuentes selectas y verificadas, lo que reduce la probabilidad de errores y datos redundantes.
• Identificación de oportunidades de negocio. Al enfocarse en detalles específicos, las empresas pueden descubrir nuevos nichos de mercado, tendencias emergentes y áreas de mejora que marquen la diferencia en sus objetivos de negocio.
• Privacidad y seguridad de datos. Las empresas pueden mitigar los riesgos asociados con la privacidad y la seguridad, ya que al reducir la cantidad de información almacenada resulta más fácil implementar medidas de protección de datos.

Aplicaciones del ‘small data’ en logística

El uso del small data en el sector logístico ofrece múltiples aplicaciones y beneficios que mejoran la eficiencia, la toma de decisiones y la satisfacción del cliente.

• Optimización de rutas y entregas. El análisis de datos de tráfico, condiciones climáticas y horarios de entrega permite optimizar las rutas de transporte. Al utilizar información específica y detallada, las empresas pueden mejorar la planificación logística, acortar tiempos y reducir costes de expedición.
• Gestión de inventario. El seguimiento y análisis de datos de inventario en tiempo real evita problemas de escasez o exceso de existencias. Con el small data se mantiene un control más preciso del inventario, reduciendo los costes de almacenamiento y evitando pérdidas por productos obsoletos o vencidos.
• Predicción de demanda. Al analizar datos de ventas históricos y tendencias de compra, el small data ayuda a predecir la demanda futura de productos. Esto hace que las empresas puedan ajustar sus niveles de inventario y satisfacer la demanda de manera efectiva, evitando pérdidas por rotura de stock o exceso de existencias.
• Mejora de la experiencia del cliente. El small data facilita la recopilación y análisis de datos sobre las preferencias y comportamientos de los clientes a fin de personalizar la experiencia de compra, así como ofrecer productos y servicios más adecuados a sus necesidades.
• Análisis de costes logísticos. El small data simplifica el análisis de los costes asociados con diferentes aspectos de la cadena de suministro, como el transporte, el almacenamiento y la manipulación de mercancías. Al obtener información detallada sobre los costes, las empresas pueden identificar áreas de mejora y reducir los gastos innecesarios.
• Detección de anomalías. Mediante el análisis de datos de rendimiento y operaciones logísticas, el small data permite detectar anomalías y problemas potenciales en la cadena de suministro.

‘Small data’, datos más pequeños pero igual de eficientes

Mientras que el big data se caracteriza por el procesamiento masivo de información, el small data apunta a datos específicos y más manejables para resolver problemas concretos y tomar decisiones ágiles y centradas en las necesidades de usuarios o clientes. Este tipo de información resulta particularmente valiosa para empresas más pequeñas o aquellas que buscan soluciones rápidas para clientes o problemas específicos, en entornos donde la cantidad de datos no es un factor determinante.

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