Small Data: qué es y por qué es valiosa para tu empresa

El mundo sigue hablando de Big Data y cómo se puede obtener gran valor con la analítica avanzada para empresas a través del procesamiento de grandes cantidades de información. Esto puede desanimar a muchos que se consideran incapaces de manejar grandes volúmenes, pasando por alto otro aspecto que puede contribuir al desarrollo de la empresa: Small Data.

Small Data es un conjunto de datos con un formato y volumen accesible para todos, y su procesamiento es más sencillo gracias a que utiliza métodos analíticos básicos. Este tipo de información se enfoca en las particularidades del negocio, en su rutina diaria, así las empresas pueden identificar oportunidades para la eficiencia de los procesos y la relación con los clientes.

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De acuerdo con Martin Lindstrom, autor de Small Data: The Tiny Clues That Uncover Huge Trends y catalogado como el gurú del branding y la neurociencia, el Big Data consiste en encontrar correlaciones, mientras que el Small Data se preocupa por las causas y razones detrás de las cosas.

Aunque obtener Small Data no implica la misma cantidad de esfuerzo que el Big Data, reorientar la mentalidad de la organización para priorizar esos datos puede ser complejo; por ello, te comparto estos 4 pasos clave que recomiendan Thomas C. Redman y Roger W. Hoerl en su artículo Most Analytics Projects Don’t Require Much Data:

Participación de toda la organización

Para que tu compañía pueda experimentar el poder del Small Data, al menos debes dirigir un proyecto anual con este tipo de información, de este modo pondrás el ejemplo a tus colaboradores motivándolos a participar en esta iniciativa y empoderándolos para analizar el Small Data de sus respectivas áreas.

Tres áreas que comúnmente representan una oportunidad para obtener valor de este tipo de información son:

1. Eliminar fábricas datos ocultas en la empresa: En ellas la mala calidad de datos es la norma. De ese modo tu compañía no realizará esfuerzos en vano analizando datos que no aportan valor.
2. Reducción de tiempos muertos: podrás detectar en qué áreas se pierde tiempo para aprovecharlo de una mejor forma, por ejemplo, al esperar el arribo de un envío.
3. Simplificar las transferencias de información: a medida que el trabajo avanza, el intercambio de información poco valiosa puede aumentar la complejidad, el costo o el tiempo. El objetivo del Small Data es optimizar estas transferencias.

Enfoque disciplinario

Debido a que los proyectos de Small Data no implican una gran complejidad, resulta muy tentador saltar directamente a la solución; sin embargo, para que realmente produzca información de valor, se debe tener un enfoque disciplinario siguiendo estos pasos:

• Definir el problema comercial
• Recopilar los datos necesarios
• Analizar los datos
• Realizar mejoras
• Asegurar las ganancias
• Identificar las próximas oportunidades

De esta forma este ciclo se podrá repetir las veces que sea necesario.

Capacitación del equipo

Todo el equipo debe estar capacitado sobre la metodología y aplicación del Small Data, y dichas capacitaciones deben centrarse en un tema importante –por ejemplo, la medición–, y estar aterrizadas en cada área: el departamento de finanzas debe tener ejemplos de Small Data en finanzas; el de ventas, ejemplos de Small Data en ventas, etc.

De este modo, tu empresa podrá poner en práctica el análisis de este tipo de información con mayor eficacia y rapidez.

Construir de menor a mayor

Lo ideal es abordar al menos un problema con Small Data para, posteriormente, utilizar todo lo aprendido y forjar un nicho de acción; por ejemplo, puedes empezar con la medición y mejora de la calidad de los datos de un área de trabajo, para después aplicarlo en todo el equipo y luego a toda la empresa.

No obstante, poner en práctica un proyecto de Small Data dentro de tu compañía no significa descartar las iniciativas de Big Data a la par o en un futuro pues, de hecho, ambos pueden complementarse: mientras los grandes volúmenes de datos abordan grandes problemas, analizar la información del día a día hará los procesos más eficientes para que tu compañía tenga una estrategia integral de análisis.

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