O número de dados gerados diariamente por pessoas e empresas é impressionante. No mundo inteiro, são mais de 4 bilhões de pessoas conectadas à rede, segundo o relatório Digital in 2018. A cada minuto são mais de 150 milhões de e-mails trocados. De acordo com dados levantados pelo We Are Social e Hootsuite, o Brasil é o terceiro país que mais permanece online (em média, 9h14 por dia). E são esses os fatores que nos levam a enorme quantidade de informações que, hoje, estão sendo consumidas e utilizadas todos os dias.
Porém, a grande dúvida que surge neste momento é: como a sua organização, e até mesmo a sua área de Inteligência, está fazendo uso desses dados? Atualmente, fala-se muito sobre o uso de Big Data, ou seja, de um grande volume de informações que existem disponíveis em rede. Mas você já parou para pensar que, nem sempre, quantidade significa qualidade? E que pode existir uma maneira diferente – mais objetiva e direta – de olhar para os dados pertencentes ao universo do seu negócio? Estamos falando do Small Data. O que você sabe sobre esse conceito?
Confira tudo sobre o assunto neste artigo.
O que é Small Data?
É inegável que a capacidade de coletar grandes volumes de dados gera vantagens competitivas para as empresas, e que essa é uma das principais formas de ter uma visão ampla do seu negócio. Contudo, existe outra poderosa fonte de informação muito útil para melhorar os resultados e a construção de estratégias: o Small Data, conhecido por permitir que as organizações acessem uma gama importante de informações – intrínsecas ao universo Big Data – que levam a geração real de valor, pois reúne peças de dados mais selecionadas e qualificadas.
A chave do Small Data está em decifrar dados específicos que, às vezes, escondem as principais informações para as tomadas de decisão. Eles pertencem a um universo mais enxuto, que engloba uma pequena e significativa proporção de conhecimentos que fazem a verdadeira diferença nos negócios da empresas.
Small Data e Big Data: mineração estreita versus aberta
Para entender a diferença entre Big Data e Small Data basta pensar em quantidade e qualidade ao extrair informações. Enquanto o processamento de dados Big Data foca no cruzamento de dados estruturados e não estruturados, levando em consideração o volume de dados, a variedade de tipos de dados e a velocidade com a qual eles são (ou devem ser) minerados, o Small Data atua focado naquelas informações que respondem a perguntas específicas e contextos singulares e explora detalhes por meio de uma mineração muito estreita.
Pode-se até dizer que o Small Data é uma continuação do próprio Big Data. Em um primeiro momento, você realiza uma coleta de dados em campo aberto (reunindo e peneirando enormes faixas de informações). No entanto, para qualificar esses dados, passa para uma segunda fase em que o seu olhar se volta para questões particulares, que estão relacionadas ao seu objetivo de análise, como as percepções, opiniões e experiências do seu cliente, por exemplo.
Portanto, os dados pequenos são aquelas partes realmente utilizáveis de um campo vasto de informações. Eles direcionam analistas, cientistas de dados e profissionais de inteligência, e suas capacidades de contextualizar cenários e informações dispersas, a observar e perceber as melhores saídas para o cumprimento de metas e atividades cotidianas.
Small Data na prática
Uma das melhores formas de entender o significado de um conceito é enxergando como ele acontece na prática. Por isso, é importante que você conheça a história da Lego, uma das maiores fabricantes de brinquedo do mundo, descrita por Martin Lindstrom no livro Small Data: the tiny clues that uncover huge trends (em português, Small Data: como poucas pistas indicam grandes tendências).
O autor, que atua como consultor de comportamento do consumidor para grandes empresas, entrevistou 2 mil famílias em mais de 77 países para conhecer seus hábitos e auxiliar a Lego a conhecer melhor o seu público-alvo. Lindstrom foi a campo e conversou com os consumidores da empresa com o objetivo de entender o que de fato lhes interessava na sua oferta.
Foi com o uso de Small Data que a Lego conseguiu identificar as informações necessárias para mudar o cenário crítico que enfrentava na época. Isso porque, segundo o consultor, enquanto eles usavam Big Data e o seu enorme volume de dados para relacionar informações, os pontos-chave para o negócio se perdiam. E a lição que tiramos disso é que os verdadeiros resultados somente apareceram com o uso de Small Data, pois é esse o método que tem como preocupação encontrar as causas e motivos de um problema de negócio.
Small Data: uma fonte poderosa para captar dados qualitativos
Se você deseja que a sua empresa se torne mais poderosa na captura de dados é importante que tenha como base o uso de Small Data. Com ele, é possível reunir os dados certos para o seu negócio e, com isso, otimizar os processos operacionais, aumentar o retorno sobre o investimento e promover uma melhor performance na organização como um todo.
No setor marketing, por exemplo, existe uma busca incessante por personalizar, customizar e realizar entregas muito direcionadas para a conquista dos consumidores. Entretanto, quando se tem milhões de dados capazes de serem analisados e qualificados, essas, que são estratégias de fidelização dos leads, não se tornam fáceis. Por isso, para alcançar as informações certas dos seus usuários e realizar melhores tomadas de decisão – principalmente, a curto prazo, diminuindo qualquer tipo de ruído de informação -, é importante dar atenção às pequenas informações, por meio delas se torna menos complexa a tarefa de encontrar os caminhos que dão origem a grandes insights.
Também é possível ganhar vantagens quando o time de vendas trabalha com o Small Data. Além de capturar dados valiosos sobre os consumidores ao fazer uma análise minuciosa de pequenas informações relevantes, é possível aumentar as taxas de conversão, ser mais preciso ao determinar as metas de vendas e garantir que os leads sejam muito bem conduzidos pelo funil de vendas por meio de entregas de valor.
A verdade é que o Small Data é um componente muito importante para aqueles que procuram entender melhor os seus contextos de negócio, conhecer a fundo seus consumidores ou a concorrência e, por isso, deve estar no radar das equipes de inteligência. Mas independentemente de usarmos Big ou Small Data nas nossas projeções, é necessário focar naquelas práticas de análise que vão ajudar a compreender desafios e problemas de negócios e, para isso, é primordial contar com Data Science. A empresa deve priorizar o trabalho dos cientistas de dados, pois combinando a sua expertise com métodos e técnicas que permitem olhar para maiores ou menores volumes de dados é possível dar uma atenção às questões de negócio e conhecer e resolver problemas importantes para a organização.
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