Small Data: cuando el Big Data le queda "big" a tu empresa

Rios de tinta corren últimamente en todos los medios en referencia al Big Data y lo maravilloso que es, asi como todo lo que este puede hacer por tu empresa. A modo de resumen, el big data consiste, a partir de brutales cantidades de datos sin tratar, en extraer los datos necesarios para tus propósitos (lo que antes se llamaba "data mining").

El Small Data, en cambio, consiste en analizar los escasos datos obtenidos en tu empresa de clientes. De forma pausada pero metódica y exhaustiva. Cliente por cliente. Incluso preguntando directamente al cliente qué es lo que quiere, qué es lo que le gustaria que se le ofreciera.

Un ejemplo del Small Data, de hecho debe ser el ejemplo más llamativo, porque es el que se encuentra siempre que buscas sobre Small Data, el caso Lego: Lego en el año 2002 estaba en crisis. Recurrieron al Big Data, y llegaron a la conclusión que los niños no querian juegos de construccion, sino que querian diversión más inmediata, como las consolas. Para realizar construcciones más rápidas, hicieron piezas más grandes. En el 2003 casi se declaran en quiebra. Entonces recurrieron al Small Data, o como antes se conocia, "preguntar al consumidor". Y se dieron cuenta que los niños lo que querian era todo lo contrario a lo que estaban haciendo...piezas más pequeñas, pero más versátiles, que les permitieran hacer más cosas, ser más creativos. Y boom. Acertaron con la fórmula, incrementaron las ventas, y empezaron a crear marca con cosas como la legopelícula, o su clon de minecraft en videojuegos. Pero eso ya es otra historia.

En definitiva, el Small Data se basa en, a partir de un profundo conocimiento de las necesidades de tu publico, hacer un ejercicio de brainstorming para localizar aquellos puntos no trabajados por ningún otro producto y que a la vez podrian ser de interés para el consumidor. De buscar ese pequeño porcentaje que el Big Data de hecho desecharía por su escaso impacto en gráficas más globales. De abordar unas bases de datos mucho más pequeñas, más simples, pero más enfocadas a las necesidades concretas de tu empresa.

Según este articulo de Laura Gurski publicado en el World Economic Forum, el Small Data podria resolver estas preguntas:

• ¿Dónde existe diversidad en la demanda de los consumidores?
• Es el mercado de este nuevo producto lo suficientemente grande? Con demasiada frecuencia, el fracaso es el resultado de la focalización de un mercado que es demasiado pequeño y nunca crecerá para sostener el negocio.
• ¿Cómo se puede o bien desarrollar o expandir un mercado? Al hacerlo, se puede crear un producto que sea lo suficientemente grande como para alterar el status quo y ganar cuota de mercado, en sustitución de algún otro producto existente?
• ¿Qué precios son los consumidores dispuestos a pagar por este producto? ¿Cómo llegar al mercado sin sobreprecio?
• ¿Cuáles son los costos de distribución? Esto ayudará a la fijación de precios conjunto desde el principio.
• ¿Cuáles son los mejores canales de distribución para el producto? Los datos pueden ser utilizados para comprender las redes de distribuidores, el potencial y la distribución de bienes.
• ¿Qué ajustes regionales podrían mejorar un producto, y / o de sus ventas?
• ¿Qué materiales de abastecimiento y productos están disponibles y cuándo? ¿A qué precio?

Ademas, y para poner el punto final, los datos obtenidos por medio de Small Data pueden convertirse rápidamente en datos procesables para un sistema de BI (Business Intelligence), también más fácilmente aplicable a pequeños entornos que el Big Data (Steven LaFevers, en FoodManufacturings).

En conclusión, El 2016 es el año donde se pone de moda el Small Data. Y es de más lógica aplicación en la mayoria de las empresas. A ver cuanto dura...