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Small data: la alternativa al Big Data para las pequeñas y medianas empresas

El Big Data está de moda. Según T-System Iberia, el 2020 será el año en el que la Inteligencia Artificial ...

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Small data: la alternativa al Big Data para las pequeñas y medianas empresas - La Viña
Small data: la alternativa al Big Data para las pequeñas y medianas empresas - La Viña

28 Feb

Small data: la alternativa al Big Data para las pequeñas y medianas empresas

Por Redacción

El Big Data está de moda. Según T-System Iberia, el 2020 será el año en el que la Inteligencia Artificial y el Big Data entren de lleno en la pequeña y mediana empresa. Esto, en parte, gracias a la tecnología de 5G y a la aparición de aplicativos gestionados por terceros, que permiten el manejo e interpretación de datos, sin necesidad de contratar personal especializado e incrementar los gastos fijos.

Pese a todos estos adelantos, muchas empresas como restaurantes, bares y cafeterías, temen que la inversión en estos sistemas no se rentable para sus negocios. Sin embargo, “lo que no se mide no se puede mejorar”; es ahí cuando entra en el escenario la Small Data, que incluye una serie de herramientas para la gestión de datos en las PYMES.

¿En qué consiste?

El Big Data consiste en el análisis de grandes bases de datos utilizando tecnologías especializadas e Inteligencia Artificial para hacer predicciones de riesgos y perfiles de clientes potenciales. El gran tamaño de la información (en muchos casos medida en petabytes, exabytes y zetabytes) hace que los modelos creados sean extremadamente exactos.

La Small Data consiste en el mismo proceso solo que el tamaño de la base de datos es sustancialmente más pequeño y los mecanismos para hacer mediciones y análisis son más económicos, en muchos casos gratuitos.  Mientras el Big Data atiende las 3 uves: volumen de datos, variedad de los tipos de datos y velocidad a la que se procesan, la Small Data se enfoca en un porcentaje más reducido de datos, en un conjunto de métricas más reducidas y los tiempos son menos inmediatos.

Aplicación:

  • El primer paso es recopilar información pertinente a través de varios sistemas de análisis. Los datos pueden provenir de herramientas gratuitas como Google Analytics, MailChimp, HeatMap, Survey Monkey y sistemas de medición de la RRSS.
  • La información debe recopilarse periódicamente y descargarse en una tabla de Excell.
  • Se deben elegir el tipo de métricas necesarias para la empresa y enfocarse en ellas.
  • Calificar la información. Por ejemplo, lead scoring (otorgarle una puntuación a cada cliente potencial para realizar campañas de remarketing o retargeting). Se pueden gestionar de forma interna o contratar a alguna de las empresas del mercado que clusterizan este tipo de información.

Lo importante es usar las métricas de forma constante e inteligente para hacer un dibujo de tus clientes y saber determinar cuáles son los pequeños cambios de tendencia que tendrán un impacto en el futuro del negocio de la hostelería.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


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