Trabajar con la analítica web no sólo es una necesidad en la actualidad, sino que también es una exigencia para que una empresa o una marca se vuelva competititva. Hay dos herramientas principales con las que se trabajan en este campo: big y small data. Como su nombre lo dice, mientras que el primero maneja “grandes” volúmenes de información, el segundo lo hace con “pequeñas” cantidades. Sin embargo, ¿qué número de registros marca la diferencia entre una técnica y otra? Revisemos algunos datos.
Uno de los campos más recurrentes en los cuales se hace uso de small data es en las interacciones que se tienen en redes sociales. El número de MG, la cantidad de compartidos, los comentarios positivos y negativos se analizan y estudiar. Sin embargo, cada vez son más las personas que utilizan diariamente este tipo de canal. Por lo que el número de acciones que se hacen por estos medios son cada día más, de tal modo que pueden llegar hasta los miles o millones en tan sólo en una publicación.
Tomando esto como marco de referencia, en la actualidad, y por la cantidad de datos que se generan todo el día todos los días, hay un punto donde lo “pequeño” y “grande” de big y small data han empatado, de tal modo que no hay una cantidad específica que marque el límite entre ambas herramientas.
Si realmente el número de datos no ayudan a delinear el límite entre big y small data, ¿cuál es la verdadera distinción entre uno y otro? La respuesta es que la distinción radica en los métodos y fines con los que cuentan.
Mientras que big data busca determinar tendencias e incluso realizar análisis predictivos, tareas que logran por medio de algoritmos programados con lenguajes como R o Python.
Por su parte, small data, busca determinar ciertos comportamientos y para lograrlo puede utilizar herramientas como Google Analytics, Tweet Deck o Hootsuite.
