Big Data e Small Data: entenda as diferenças e quando se aplicam

Compreender os dados, principalmente Big Data e Small Data e como eles influenciam sua estratégia de negócios é uma necessidade no mundo de hoje, e é provável que você tenha uma boa ideia de como seus dados funcionam.

O big data é um tópico comum de discussão no mundo da inteligência de dados, e você provavelmente já discutiu sobre o assunto e como aproveitá-lo em sua estratégia.

Entretanto, o small data, que veremos com mais detalhes, é um termo um tanto quanto menos utilizado e pensado nas organizações.

A maioria das organizações entende a importância dos dados, mas poucas realmente entendem a diferença entre esses dois tipos: big data e small data.

Para muitas pessoas, os termos “dados” e “big data” têm peso e significado semelhantes, pois pequenos dados podem ser tão importantes quanto.

Tanto os pequenos quanto os grandes volumes de dados conseguem influenciar os resultados financeiros de sua organização. A chave é entender a diferença entre os dois e encontrar valor em ambos.

Os três V’s: volume, variedade e velocidade

Antes que possamos entender como sua empresa pode usar os dois tipos de dados, vamos começar com a diferença técnica fundamental entre os dois.

Normalmente, ao lidar com dados define-se big data pelos “três V’s”: volume, variedade e velocidade.

Na verdade, os três V’s não são apenas características de big data, mas o que define os limites entre esse e o small data.

Volume

Como é possível imaginar, o volume de dados refere-se à quantidade de dados que você precisa processar.

O big data envolve grandes quantidades de informações, enquanto pequenos dados são, não surpreendentemente, menores.

Esta é outra maneira de pensar sobre isso: o big data é frequentemente usado para descrever grandes blocos de informações não estruturadas. Small data, por outro lado, envolve métricas pequenas e mais precisas.

Variedade

A variedade de dados se refere ao número de tipos de dados.

A maneira mais fácil de entender a variedade de dados é por meio de exemplos. Se você estiver analisando o tráfego para o site de sua empresa, “big data” pode se referir a todo o número de visitantes, independentemente de como eles chegaram ao site ou de suas qualidades demográficas.

Small data tendem a se concentrar em um tipo de dados, então seus “pequenos dados” podem ser uma análise de todos os visitantes que encontraram seus negócios por meio de postagens em mídia social.

Velocidade

O último V dos dados descreve a velocidade com que as informações são adquiridas e processadas.

Normalmente, o big data envolve grandes blocos de informações trazidos e analisados em lotes periódicos. Se o big data entrar em seus relatórios em tempo real, você pode acabar com um volume insuperável de informações.

Por outro lado, pequenos dados podem ser processados rapidamente e tendem a envolver conjuntos de informações em tempo real.

Aplicações do Big Data e Small Data

Os três V ‘s são os conceitos básicos nos quais se apoiam os conceitos de big e small data. 

Contudo, podemos distinguir suas aplicações por outros fatores, os quais tornarão ainda mais claro os contrastes entre ambos.

Objetivo

Small Data ajuda a realizar uma única tarefa, específica, analisando os dados.

Já no Big Data, o objetivo consiste em tratar de algumas situações inesperadas ao longo de um período mais extenso. Podemos ter um objetivo específico no início, mas com o tempo, ele muda.

Localização

Small data é normalmente localizada em um único arquivo, em um banco de dados ou em um PC local.

Já o big data é espalhado por vários servidores na nuvem em vários locais.

Estrutura

O big data pode ser estruturado, semi-estruturado ou não estruturado em muitas fontes, em comparação com pequenos dados estruturados que estão disponíveis em uma única fonte.

Preparação dos dados

Small data geralmente é preparado pelos usuários finais para seus próprios objetivos específicos. Portanto, a pessoa que está colocando os dados sabe como usá-los e o que obter dos dados.

Por outro lado, o big data é preparado por um grupo de pessoas que podem não ser os usuários finais. Portanto, a coordenação necessária para processar os dados é muito mais avançada.

Longevidade 

Small data pode ser mantida por um período limitado de tempo ou até que o projeto dure.

Mas o armazenamento por tempo indeterminado e contínuo é um requisito para o big data.

Reprodutibilidade

Se por acaso algum dado se perder ou apresentar alguma falha, poderá ser feito novamente no caso de pequenos dados, mas a replicação em big data não é viável.

Portanto, qualquer dado incorreto a ser removido deve ser cuidadosamente estudado e analisado antes de ser excluído.

Análise

Small data pode ser analisada em um processo em uma máquina, enquanto o big data pode precisar ser dividido, analisado em etapas usando métodos diferentes, como machine learning e inteligência artificial, em ambientes distribuídos.

Conclusão

O big data é uma combinação de imensos volumes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados que são complexos demais para serem analisados e processados por técnicas tradicionais de processamento de dados.

Eles são grandes conjuntos de dados cujo tamanho está além da capacidade de ferramentas de software típicas para processar, armazenar e analisar. O big data é bastante diferente do conceito tradicional de small data em termos de volume, velocidade e variedade.

Small data, ao contrário, são dados pequenos o suficiente para serem convenientemente armazenados em uma única máquina, particularmente em servidores locais ou em um desktop, e são facilmente acessíveis.

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