Small Data: use seus microdados para gerenciar sua PME
Small Data, Big Data... enquanto ouvimos muito sobre o segundo, o primeiro está surgindo mais discretamente.
No entanto, os dois conceitos não estão muito distantes.
O Small Data oferece até mesmo melhores perspectivas para o gerenciamento de VSEs e PMEs.
Além disso, de acordo com a MyDataModels, uma start-up francesa pioneira na área, ele representa 85% dos dados coletados.
Vamos dar uma olhada nessa tendência promissora.
O que é Small Data?
Small Data: definição e objetivos
O Small Data representa todos os microdados, ou microinformações, coletados diariamente em uma empresa, por meio de :
- arquivos :
- planilhas do Excel
- cronogramas da equipe, entregas, projetos,
- estudos e relatórios internos,
- atas,
- arquivos de fotos e vídeos, etc;
- aplicativos:
- diários
- correio eletrônico,
- mensagens instantâneas
- redes sociais ;
- software operacional, como CRM (bancos de dados de clientes);
- sensores físicos ou digitais.
Verdadeiras ferramentas de tomada de decisão baseadas em critérios objetivos, quantificáveis e mensuráveis, esses dados acessíveis podem ser usados para estudar e otimizar a produtividade e a eficiência de todos os departamentos, em especial
- recursos humanos
- vendas
- marketing
- logística, etc.
Small Data vs Big Data
Qual é a diferença entre Big Data e Small Data?
Com a explosão da Internet, os usuários nunca pararam de criar dados digitais (vídeos, fotos, textos etc.), compartilhá-los por meio de diferentes canais e armazená-los na nuvem.
É essa explosão em volume, mas também na variedade de conteúdo e na necessidade de velocidade, que levou os pesquisadores a encontrar uma nova maneira de armazenar e analisar esses dados em uma base digital: esse é o fenômeno do Big Data.
Ele se aplica principalmente aos setores financeiro e de vendas, mas também aos setores de telecomunicações, saúde, indústria, governo etc.
Com o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), as grandes empresas, em especial as GAFAMs, e seus cientistas de dados podem explorar esses dados públicos e privados em massa para orientar suas estratégias.
O Small Data, por outro lado, vai na contramão dessa tendência de "folie de grandeur": às vezes, a pequena quantidade de dados em posse das menores estruturas pode ser suficiente para melhorar seu desempenho.
Melhor ainda, se forem adequadamente selecionadas e reduzidas ao mínimo, as análises preditivas derivadas delas podem, às vezes, ser mais precisas do que as produzidas pelos algoritmos mais complexos.
É por isso que ele se destina mais a especialistas em negócios que se deparam com uma grande variedade de dados, mas não sabem como usá-los no dia a dia. Estamos pensando, por exemplo, em :
- gerentes de produto
- gerentes de marketing
- gerentes financeiros.
No vídeo a seguir, Olivier Sibony, professor da HEC, resume e ilustra muito bem esse fenômeno:
E quanto aos dados inteligentes?
Não se trata dos dados em si, mas da maneira como eles são usados: ao se concentrarem em dados interessantes, os tomadores de decisão não estão mais se afogando em uma massa de informações inúteis e estão usando apenas os dados que são relevantes e utilizáveis no contexto de uma questão específica.
De certa forma, os dados inteligentes são o resultado de uma classificação inicial dos dados:
- do Big Data
- gerados pela própria empresa, quando os dados são substanciais.
Essa tarefa é cada vez mais responsabilidade do Chief Data Officer.
Small Data: exemplos de aplicativos
O Small Data pode ser usado pelos departamentos de recursos humanos para gerenciar talentos ou melhorar a qualidade de vida no trabalho (QWL).
Por exemplo, a ManPower planeja analisar a frequência de uso das ferramentas de comunicação interna para detectar funcionários influentes ou qualquer queda na motivação, o que exige a implantação de uma estratégia de retenção.
Outro caso em questão: como parte da otimização da jornada do cliente, o gerente de vendas e marketing pode usar os Small Data à sua disposição, em particular os dados transacionais, como a cesta média e o local de compra - físico ou na Web - para :
- Entender os pontos problemáticos,
- saber onde concentrar seus esforços.
Como você pode aproveitar ao máximo seu Small Data?
Ferramentas analíticas
Os pré-requisitos para fazer bom uso de seus dados são
- coleta de dados padronizada
- centralização em uma única ferramenta.
As plataformas de gerenciamento e análise de dados incluem :
- Plataformas de gerenciamento de dados ou DMPs, soluções de análise de dados para coletar, reconciliar e unificar dados de clientes, a fim de realizar ações de marketing personalizadas;
- painéis de controle gerados por :
- ERP, marketing, CRM e software HRIS,
- ferramentas de Business Intelligence (BI), que se conectam a todas essas diferentes fontes de dados,
para coletar e monitorar alterações em vários indicadores de desempenho (KPIs), selecionados antecipadamente de acordo com seus objetivos (olá, dados inteligentes!).
Mas, além da análise de dados, essas ferramentas não podem fazer previsões com base nos dados. Daí o surgimento das seguintes soluções.
Ferramentas preditivas
O aprendizado de máquina pode ser muito útil aqui.
Esse conceito é baseado em abordagens matemáticas e estatísticas que dão aos computadores a capacidade de aprender automaticamente com os dados coletados e, assim, resolver tarefas de forma autônoma.
Com isso em mente, o MyDataModels desbloqueou a tecnologia dos algoritmos em evolução do Big Data para torná-los utilizáveis em uma escala menor.
Mesmo com pequenos conjuntos de dados, a InteligênciaArtificial pode :
- extrair valor dos dados, transformando sua experiência em dados relevantes e interpretáveis, de forma simples e direta por especialistas em negócios;
- produzir modelos preditivos automáticos para ajudar as empresas a aprimorar seus processos.
O resultado: a solução TADA by MyDataModels "faz os dados pequenos falarem" com pesquisadores, especialistas médicos e fabricantes, para ajudá-los a fazer previsões com base em modelos de aprendizado automático.
Small Data + Big Data?
Se você tiver os recursos necessários, usar os dois pode ser uma medida inteligente.
O Big Data fornece tendências gerais sobre o seu setor de atividade, hábitos de consumo ou o comportamento do seu cliente típico, enquanto o Small Data coloca essas tendências em perspectiva com o seu conhecimento especializado, os dados da sua empresa e a sua própria experiência no negócio.
Em resumo, com o Small Data, os dados são explorados por meio da tecnologia, sem negligenciar a visão humana.
Artigo traduzido do francês