¿Qué es Big Data?
Big Data es lo que las grandes organizaciones saben acerca de sus clientes, empleados, ciudadanos. Es información que obtienen mediante sistemas que manejan grandes conjuntos de datos. En Big Data todo es grande: se habla de millones de casos o clientes (petabytes o zettabytes).
Big Data busca establecer patrones de comportamiento para hacer mejorespredicciones, dirigir atinadas comunicaciones y crear servicios máspersonalizados para targets específicos.
Cuando deslizas una tarjeta de crédito para pagar en una tienda, se genera gran cantidad de información sobre tus esquemas de compra actuales y pasados, por lo que sirve para evitar fraudes.
Los grandes detallistas estudian las compras de sus artículos para enfocarmejor sus promociones. En redes sociales analiza interacciones.
Quizás el mejor ejemplo de un Big Data exitoso nos lo da Amazon.com. En tiempo real proporciona evaluaciones, críticas y recomendaciones de productos. Con éstos y más datos va diseñando sus futuras acciones.
¿Qué es Little Data?
Es lo que sabemos sobre nosotros. Lo que compramos, adónde vamos, quéhacemos con nuestro tiempo. Aunque lo podemos intuir como consumidores, con frecuencia no estamos consientes de lo que hacemos o cómo hacemos lascosas.
A diferencia de Big Data que nos dice lo que piensa o acostumbra un grupo,
Little Data se enfoca en el individuo, dejando éste de ser un número o parte de un ente anónimo.
Gracias a las sincronías entre smartphones, redes sociales y tecnologías de nubes, ahora se nos facilita aprender más sobre
nuestras conductas.
Dejamos de imaginarnos qué quiere y no-quiere el Cliente. Por ejemplo, hay aplicaciones de smartphones que dan seguimiento a una persona en particular para que baje de peso y esté en forma. Esto se hace midiendo susniveles de actividad; también se le anima y recompensa con base en susdesempeños.
El futuro de Little Data: nuestro asistente.
Imaginemos a un asistente en la tienda que nos diga sobre nuestros patrones personales de compra; que no olvidemos considerar comprar leche, o que nos señale si hay ofertas de nuestras marcas preferidas.
¿Tienes alguna alergia o padecimiento crónico? ¿Quieres bajar de peso? Pronto, nuestros ‘asistentes’ nos ayudarán a lograr los objetivos que nos fijemos, le darán seguimiento a las acciones que tomemos y controlarán nuestros desempeños. Sólo necesitas un smartphone con su correspondiente dispositivo de enlace. El futuro de Little Data promete ser enorme.
Big Brother. Potencialización.
Big Data y Little Data son hermanos. Pero Big Data puede llegar a ser el ‘Big Brother‘ debido a sus altos volúmenes y enfoque predictivo.
El buen manejo y control de Big Data facilita la detección de grupos clave con los que se puede aplicar Little Data efectivos. Juntos potencializan esfuerzos y resultados. Y combinaciones exitosas pueden aplicarse en cualquier tipo de organización privada, pública, detallista, hospitalaria, etc.
Inteligencia de mercados vis-à-vis Big Data y Little Data.
Big Data y Little Data son información de directa competencia para Inteligencia de Mercados dado que ambos investigan al cliente final y quieren saber más de él.
La divergencia básica entre las dos es el tipo de personal que las maneja: por su inmensidad de datos, Big Data es manejada por personal de corte científico, en especial matemático, y fuerte en programación. Se trata de un nuevo tipo de investigador (Data Scientist), el cual no tiene –ni tendrá a mediano plazo– presencia en las agencias de investigación (a menos que sean muy grandes).
Little Data, es más cercana a las funciones tradicionales del
investigador, en tanto que ‘excarva’ información de consumidores en lo particular (aunque a fin de cuentas distingue asociaciones, agrupa respuestas y las extrapola).
Tal cercanía también se da porque el investigador típico se caracteriza pormanejar variadas metodologías y disciplinas, y por su curiosidad por temasdiversos.
A largo plazo.
Seguramente el manejo de Big Data será menos difícil con el uso de programaciones preconfiguradas que facilitarán la administración de datos. Esto, deberá traducirse en que su alcance llegue a organizaciones de menortamaño (no tan ‘Big’). Así, Big Data podrá ser dirigida por personal menoscientífico y más cercano al investigador y al personal de Marketing en general.
Little Data es un acelerador de la época actual en la que clientes y consumidores tienen cada vez mayor poder individual, con más conocimientosobre ellos mismos (aunque también con menos lealtad relativa). Así como el targeting será cada vez más directo, también deberán serlo las mediciones y evaluaciones que realice el investigador.