Small Data e Big Data: qual è la differenza?

differenza Small Data e Big Data

Di Small Data e Big Data si sente parlare sempre più spesso. Ma qual è la differenza? Stando alla traduzione letterale, la prima differenza dovrebbe essere quella della quantità, ma in realtà a farla è la qualità. Nei Big Data, si trovano moltissimi dati, ma non tutti risultano utili.

Al contrario, gli Small Data sono in grado di ridurre il campo di ricerca. In questo modo è possibile mettere a punto strategie più mirate. Appare evidente come il miglior approccio possa essere quello misto che sfrutta le potenzialità di entrambe le famiglie.

Ma quali sono le differenze tra Small Data e Big Data? Vediamolo insieme.

Il valore dei dati aziendali

La strategia “data driven” oramai è divenuta una prassi consolidata tra tutte quelle aziende che possiamo definire più lungimiranti. Si tratta di tutte quelle realtà che hanno compreso il valore dei dati, sia quelli a cui sono soggette, che quelli che loro stesse quotidianamente producono. Attraverso differenti combinazioni tecnologiche, ad oggi è possibile raccogliere, filtrare e organizzare la moltitudine di dati con la finalità di trarne informazioni utili per il proprio business.

Alla famiglia dei Big Data però, si è contrapposta quella degli Small Data dopo una serie di interrogativi circa l’effettiva validità dei Big Data, e di quanto potesse in realtà produrre informazioni corrette l’analisi di una mole di dati indifferenziati. Parlando di Small Data si fa riferimento ad un’innovazione piuttosto recente, perché fino a pochissimo tempo fa il trono era solamente dei Big Data. L’aderenza e la verosimiglianza ai modelli reali sembra arrivare però dagli Small Data.

Le fondamenta della strategia Data Driven: Small Data e Big Data

Abbiamo detto che gli Small Data permettono di ottenere informazioni più precise, rivelandosi particolarmente utili in ambito marketing, dal momento che aiutano a identificare con maggior precisione il cliente target. D’altronde “indovinare” quali saranno i prodotti che in futuro tale cliente potrà essere propenso ad acquistare, sarà quello che probabilmente determinerà il successo sul mercato.

Gli Small Data, come intuibile dal nome, sono dati di piccole dimensioni ma ben strutturati. Ovviamente il nodo cruciale non è tanto la capacità di analizzare i dati, quanto piuttosto di farlo in maniera corretta. Solamente in questo modo è possibile diminuire i rischi che nell’analisi possano venire considerati anche dati ininfluenti, o nei casi estremi anche sbagliati.

Si tratta di informazioni che potrebbero condurre ad interpretazioni erronee. Parliamo dunque di un approccio più vantaggioso persino per l’algoritmo, dal momento che lo si mette in condizione di concentrarsi solamente sui dettagli e sui dati più interessanti. In realtà però, sia gli Small Data che i Big Data trovano il loro ruolo primario all’interno di una strategia di Data Driven, che come spiegato in precedenza viene adottata da un numero sempre più gradi di aziende.

Small data: cosa sono?

Come anticipato, un’analisi ristretta ai soli Big Data sembra non essere più sufficiente per definire delle strategie accurate. Sono molti gli esperti di settore che sostengono come i Big Data siano poco fruibili in un’ottica di definizione di azioni future. Al contrario gli Small Data risultano più affidabili e precisi, perché derivano dai dati raccolti “osservando” le persone nella loro quotidianità, quindi nei loro comportamenti abituali.

Chiarmante quello degli Small Data è un tema particolarmente interessante per tutte quelle aziende che si occupano della produzione e della vendita di beni e servizi, che attraverso il loro utilizzo hanno la possibilità di orientare il loro business basandolo sulle abitudini reali mostrate dai soggetti presi in osservazione. Questa tipologia di dati non viene raccolta attraverso una “semplice” analisi e intercorrelazione.

Al contrario la loro raccolta avviene attraverso l’ascolto diretto delle esigenze di panel prospect. Le modalità più ricorrenti consistono ad esempio nelle interviste individuali, in grado di condurre ad analisi che per certi punti di vista sono psicologiche dei comportamenti. Ciò è possibile perché vengono considerati anche gli indici emozionali. Sulla base di tutte queste osservazioni è possibile definire delle strategie accurate

Big Data: cosa sono?

Riassumere un argomento di così vasta portata come quello dei Big Data non è sicuramente semplice, soprattutto se questi vengono comparati con gli small data. Con la definizione Big Data si intende una mole enorme di dati che possono essere sia di tipo strutturato, quindi informazioni raccolte sulla base di criteri definiti dai data base degli ERP aziendali, che non strutturato.

Nel secondo caso si tratta di dati che non vengono raccolti secondo un ordine preciso, o una qualsivoglia forma di schema, e soprattutto che provengono da moltissime fonti differenti tra loro. Tra i principali troviamo le foto, i video, i dati provenienti dai social network, gli audio, e molti altri ancora.

Nel settore dei Big Data rientrano le tecnologie che permettono l’interrelazione dei vari dati raccolti.Anche in questo caso chiaramente, al pari degli small data, il fine ultimo della raccolta e dell’analisi dei Big Data è quello di sfruttarli per la definizione delle strategie legate ai business aziendali. Quando si parla di Big Data, l’aggettivo Big definisce esattamente ciò che sono. Si parla di bacini di dati che possono arrivare allo zettabyte, quindi 10 elevato all’impressionante 21esima potenza.

Perchè integrare Big Data e Small Data ?

Mettendo a confronto Big Data e Small Data si finisce per fare la più classica delle distinzioni, ovvero quella tra le analisi quantitative e chiaramente quelle qualitative. Le prime sostanzialmente forniscono un quadro molto generale dell’ambito preso in esame. Le seconde invece, possono fornire delle interpretazioni dei dati “impersonali” raccolti. Le analisi quantitative solitamente vengono effettuate attraverso tool automatizzati.

Quelle di natura qualitativa invece, prevedono delle interviste, a volte sicuramente dispendiose a seconda del livello di approfondimento, ma di indubbia utilità perché in grado di eliminare eventuali errori derivanti dall’analisi dei dati raccolti. Gli esperti dunque, consigliano di non affidarsi solamente all’una o all’altra tipologia di dati, ma bensì di sfruttare le potenzialità di entrambe.

Strumenti per la raccolta e l’analisi dei dati: i gestionali ERP

Dalla teoria alla pratica. Abbiamo detto come i la raccolta e l’analisi dei dati sia di vitale importanza per qualsiasi business, e di come l’accoppiata Big Data e Small Data sia quella in grado di fornire le maggiori opportunità. Ma come farlo in concreto? La risposta al quesito è molto semplice: attraverso gli ERP. Un gestionale è di fondamentale importanza per consentire alle imprese di combattere ad armi pari sul mercato.

Da diversi anni oramai, i sistemi ERP costituiscono un “plus” essenziale per qualsiasi organizzazione, perché sono in grado di ottimizzare i processi, e per questo motivo vanno a creare una leva strategica per lo sviluppo aziendale. Gli ERP non sono altro che un insieme di software che permettono le gestione in maniera coordinata della quasi totalità delle attività aziendali.

Gli ambiti in cui un gestionale ERP torna utile sono quindi molteplici, e l’evoluzione tecnologica ha reso possibile la loro integrazione anche nella tracciabilità della produzione, nelle soluzioni di business intelligence, nell’interazione con macchinari di produzione, e molti altri processi, fino ad arrivare chiaramente a quello della vendita. Ambito in cui rientra l’utilizzo dei Big Data e degli Small Data.

Dal momento che stiamo parlando dello strumento che permette la raccolta e l’analisi dei suddetti dati, appare evidente come la scelta del gestionale debba essere fatta con accuratezza, magari orientandosi verso una soluzione cloud che a sua volta è in grado di regalare alcuni benefici, come una maggiore scalabilità, ma anche un risparmio economico derivante dal minor costo da sostenere per l’hardware necessario.


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