{"id":14690,"date":"2021-10-29T00:00:00","date_gmt":"2021-10-29T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isdi.education\/es\/del-big-data-al-small-data-el-futuro-que-ya-esta-aqui\/"},"modified":"2024-04-02T10:37:27","modified_gmt":"2024-04-02T10:37:27","slug":"del-big-data-al-small-data-el-futuro-que-ya-esta-aqui","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.isdi.education\/es\/blog\/del-big-data-al-small-data-el-futuro-que-ya-esta-aqui","title":{"rendered":"Del \u2018big data\u2019 al small data: el futuro que ya est\u00e1 aqu\u00ed"},"content":{"rendered":"<div id=\"07M-wysiwyg-1\" class=\"07M-wysiwyg anchor--link \" data-anchor-content=\"\">\n<section class=\"wysiwyg mb-xl\">\n<div class=\"wrapper wrapper--small\">\n<div class=\"wysiwyg__content\">\n<div>\n<p>El tratamiento de datos masivos o <i>big data<\/i> ha irrumpido en las organizaciones de todo el mundo en los \u00faltimos a\u00f1os. Un concepto que ha sido clave en la creaci\u00f3n de estrategias y en la toma de decisiones, que ha creado nuevos puestos de trabajo y que ha convertido a los <a href=\"https:\/\/www.isdi.education\/es\/programas\/mda-master-data-analysis\"><u>especialistas analistas de datos<\/u><\/a> en un perfil clave en muchas compa\u00f1\u00edas. Pero las empresas empiezan a buscar formas <strong>m\u00e1s efectivas<\/strong> de tratar la informaci\u00f3n, y tambi\u00e9n m\u00e1s accesibles para sus empleados.<\/p>\n<p>Los cambios se producen cada vez m\u00e1s r\u00e1pido, y situaciones como la pandemia global causada por la COVID-19 han demostrado que algunas tendencias tomadas como inmutables pueden evolucionar r\u00e1pidamente en muy poco tiempo. Tambi\u00e9n los datos. Los analistas de informaci\u00f3n han comprobado c\u00f3mo el tratamiento masivo de esta no es siempre la v\u00eda \u00f3ptima a implementar en los sistemas de inteligencia artificial (IA), y son muchas las compa\u00f1\u00edas que exploran ya nuevos caminos.<\/p>\n<p>Y es que, en este sentido, el 70 % de las organizaciones empresariales reenfocar\u00e1n sus estructuras de an\u00e1lisis hacia la miner\u00eda de precisi\u00f3n, seg\u00fan las \u00a0<a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2021-05-19-gartner-says-70-percent-of-organizations-will-shift-their-focus-from-big-to-small-and-wide-data-by-2025\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">predicciones de Gartner<\/a> para 2025. En su informe, la prestigiosa consultora estadounidense apunta a un importante cambio de tendencia en el pr\u00f3ximo lustro. Esto implica que la gran mayor\u00eda de empresas reorientar\u00e1n su an\u00e1lisis de datos desde los macrodatos hacia el wide y small <i>data<\/i>, conjuntos de informaci\u00f3n m\u00e1s peque\u00f1os y combinados para un filtrado m\u00e1s preciso.<\/p>\n<p>Esta forma de tratar los datos potencia que la IA aplicada a partir de lo extra\u00eddo sea m\u00e1s s\u00f3lida y tarde m\u00e1s en quedarse obsoleta. Adem\u00e1s, permite una interpretaci\u00f3n m\u00e1s fina y acertada de la informaci\u00f3n, as\u00ed como m\u00e1s eficiente, ya que las aplicaciones tecnol\u00f3gicas no necesitar\u00e1n recibir tanto volumen de conocimiento para arrojar resultados.<\/p>\n<h3><strong>\u2018Wide data\u2019 y \u2018small data\u2019<\/strong><\/h3>\n<p>La miner\u00eda de datos se ha establecido como un proceso de <strong>extracci\u00f3n de conjuntos de informaci\u00f3n muy grandes<\/strong> para su posterior examen en busca de patrones que permitan <strong>planificar estrategias<\/strong> por parte de las organizaciones. El problema es que la informaci\u00f3n extra\u00edda, adem\u00e1s de muy amplia, contiene datos demasiado heterog\u00e9neos para realizar an\u00e1lisis efectivos en algunos casos. Esto complica la ejecuci\u00f3n de tareas como la creaci\u00f3n de bases de datos, el uso del <i>big data <\/i>en procesos de optimizaci\u00f3n o en tecnolog\u00edas de aprendizaje autom\u00e1tico o <i>machine learning<\/i>.<\/p>\n<p>As\u00ed, la obsolescencia provocada por los cambios \u201cest\u00e1 rompiendo muchos modelos de producci\u00f3n basados en IA y <i>machine learning\u201d<\/i>, tal y como afirma Jim Hare, vicepresidente de Gartner, quien adem\u00e1s indica que \u201cla toma de decisiones tanto por parte de humanos como de la IA se ha vuelto <strong>m\u00e1s compleja y exigente\u201d. Esto ha llevado a muchos especialistas en an\u00e1lisis de informaci\u00f3n a poner la vista en nuevas t\u00e9cnicas conocidas como <\/strong><i><strong>small<\/strong><\/i><strong> y <\/strong><i><strong>wide data<\/strong><\/i>.<\/p>\n<p>El uso combinado de estos dos conjuntos de datos<i> <\/i>permite la utilizaci\u00f3n m\u00e1s eficiente de la informaci\u00f3n recogida. Adem\u00e1s, al tratarse de paquetes m\u00e1s peque\u00f1os, reduce la cantidad necesaria de informaci\u00f3n a extraer para la posterior evaluaci\u00f3n.<\/p>\n<h3><strong>\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre \u2018small data\u2019\u00a0 y \u2018big data\u2019?<\/strong><\/h3>\n<p>Por definici\u00f3n, <strong>el <\/strong><i><strong>small data <\/strong><\/i><strong>es una t\u00e9cnica avanzada en el an\u00e1lisis de datos que maneja conjuntos m\u00e1s limitados de informaci\u00f3n para predecir el comportamiento de usuarios y clientes<\/strong>. Mientras que<strong> el <\/strong><i><strong>big data <\/strong><\/i><strong>nos permite conocer a grandes rasgos la conducta de consumidores o mercados<\/strong>, el <i>small data<\/i> posibilita ahondar en ciertas actitudes concretas y analizar estrategias muy definidas.<\/p>\n<p>Siguiendo con el s\u00edmil de la miner\u00eda de datos,<strong> el <\/strong><i><strong>small data<\/strong><\/i><strong> nos permite extraer con mayor precisi\u00f3n informaci\u00f3n m\u00e1s refinada<\/strong> en base a los objetivos planteados. A pesar de la relevancia que est\u00e1 empezando a cobrar actualmente, esta manera de agrupar los datos lleva ya muchos a\u00f1os entre nosotros y es ampliamente utilizado en algunos sectores. En realidad, se trata de usar la base del <i>big data, <\/i>una forma de tratar la informaci\u00f3n masiva que se generaliz\u00f3 gracias al aumento de las fuentes y a nuevas tecnolog\u00edas que permitieron a las compa\u00f1\u00edas abordar y procesar mayores cantidades de datos en diversos \u00e1mbitos de actuaci\u00f3n.<\/p>\n<p>En ese marem\u00e1gnum de informaci\u00f3n masiva, muchas organizaciones han vuelto a poner la vista en el <i>small data <\/i>por diversos motivos. Por un lado, permite afinar la informaci\u00f3n extra\u00edda mediante el <i>big data<\/i> y convertirlos en <i>small <\/i>para tratar conjuntos m\u00e1s peque\u00f1os y m\u00e1s manejables tanto por aplicaciones tecnol\u00f3gicas como por las personas encargadas de analizar e interpretar esos datos. Por otro lado, es m\u00e1s asequible y permite su empleo a muchos otros roles dentro de la empresa, como \u00e1reas de negocio y marketing, y no solo a trabajadores exclusivamente del \u00e1rea tecnol\u00f3gica.<\/p>\n<h3><strong>Y entonces, \u00bfqu\u00e9 es el \u2018<\/strong><i><strong>wide data<\/strong><\/i><strong>\u2019?<\/strong><\/h3>\n<p>Por su parte, el <i>wide data <\/i>es uno de los conceptos m\u00e1s novedosos aparecidos en la ciencia de datos. <strong>Responde a la necesidad de las organizaciones de conocer cada vez una variedad m\u00e1s amplia en la informaci\u00f3n para entender a sus clientes<\/strong>. Las t\u00e9cnicas basadas en estos conjuntos de datos<i> <\/i>permiten el <strong>an\u00e1lisis combinado de diversas fuentes de informaci\u00f3n y buscan las relaciones entre ellas y los diferentes formatos en los que se han obtenido los datos<\/strong>, algo que Gartner llama X Analytics.<\/p>\n<p>Es en la<strong> conjugaci\u00f3n de ambas t\u00e9cnicas<\/strong> donde se desarrolla su mayor potencial, haciendo m\u00e1s robusto el trabajo anal\u00edtico y facilitando una IA m\u00e1s capaz y destilada. Esto facilita procesos <strong>menos dependientes de grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n<\/strong><i> <\/i>y m\u00e1s centrados en aplicaciones espec\u00edficas. Una combinaci\u00f3n que, seg\u00fan Gartner, ser\u00e1 aplicable en \u00e1mbitos como la atenci\u00f3n al cliente mediante el uso de inteligencia emocional en tiempo real para facilitar la hiperpersonalizaci\u00f3n y la mejora de su experiencia.<\/p>\n<p>Habr\u00e1 que ver c\u00f3mo se adaptan las organizaciones en los pr\u00f3ximos a\u00f1os a estos nuevos cambios y tendencias. Pero si algo ha demostrado el an\u00e1lisis de datos hasta el d\u00eda de hoy es la importancia para las compa\u00f1\u00edas de renovarse y adelantarse al futuro para prevalecer en un mercado globalizado.<\/p>\n<p><i>Fotos: Sigmund &#8211; Unsplash<\/i>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El tratamiento de datos masivos o big data ha irrumpido en las organizaciones de todo el mundo en los \u00faltimos a\u00f1os. 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