Con el desarrollo de la tecnología y el mundo digital, el análisis de datos se ha convertido en una de las tareas fundamentales para las empresas que quieren entender mejor el mercado y diseñar soluciones eficientes a los problemas actuales.
En este contexto, el Big Data ha sido una de las tecnologías más utilizadas para procesar grandes cantidades de datos. Sin embargo, el Smart Data empieza a surgir como una alternativa más eficiente y actualizada a los millones de variables en tiempo real que computan a día de hoy en casi cualquier operación, digital o física.
Desde Kraz, consultora analítica de datos, explican cuáles son las diferencias entre ambas tecnologías y las ventajas e inconvenientes de cada una de ellas.
Big Data vs. Smart Data
Tanto el Big Data como el Smart Data son tecnologías de almacenamiento, análisis y gestión de datos orientadas a identificar patrones, encontrar problemas, ofrecer soluciones y responder a preguntas clave dentro de un área específica.
Como su nombre indica, el Big Data trata el análisis de grandes volúmenes de datos mientras que el Smart Data se enfoca en muestras de menor tamaño. Como consecuencia, la principal diferencia entre ambas tecnologías es que, en la primera, la posibilidad de que existan datos incorrectos, también conocido como “Dirty Data”, es mucho más elevada.
Por su parte, al enfocarse en la calidad en lugar de en la cantidad, el Smart Data es una tecnología mucho más eficiente. Pero, ¿qué otras ventajas posee el Smart Data frente al Big Data?
Ventajas del Smart Data
El planteamiento del Smart Data es relativamente nuevo, pero responde a los principales problemas del Big Data.
Los datos inteligentes se verifican en el punto de recopilación, lo que hace que su uso sea más eficiente y tengan menor margen de error que en el Big Data.
El Smart Data abre camino a que las empresas de menor tamaño pueden utilizar sus propios datos para implementar modelos de IA en sus organizaciones. No todas las empresas tienen la capacidad de generar el volumen de datos que necesitan y, si se atreven a comprar bases de datos para realizar un proyecto de Big Data, no están exentas de tener un alto margen de error. En este sentido, el Smart Data ofrece una solución más precisa y eficiente para las empresas de todos los tamaños, especialmente las pequeñas, las cuales pueden utilizar sus propios datos para implementar modelos de IA de acuerdo a sus necesidades.
El Smart Data permite obtener información más contextualizada y personalizada, obteniendo así muchísimo más conocimiento de mercado. Además, esta capacidad para contextualizar la información permite a las empresas diseñar segmentos de audiencia más específicos que permiten adaptar la oferta gracias a personalización de los mensajes, productos y servicios.
Optimización del presupuesto e incremento del ROI: al enfocarse en menor cantidad de data, pero más precisa y contextualizada, el ROI que proporciona el Smart Data es mucho mayor que el del Big Data. Las empresas dedican menos esfuerzo a analizar y verificar la información y pueden centrar los esfuerzos en las áreas que mejor se alinean con sus objetivos.
Por último, es conveniente recordar que la recopilación de datos no es el objetivo en sí, sino un medio para conseguir implementar acciones estratégicas que ayuden a mejorar diferentes áreas de la organización. En este sentido, a la hora de usar el Smart Data en una organización, conviene apoyarse en modelos de IA como el Marketing Mix Modeling (MMM) que midan la eficacia de cada una de las palancas de marketing que se están utilizando para propiciar la venta del producto o servicio. Como resultado, las empresas obtendrán mejores resultados al ser capaces de optimizar el presupuesto para maximizar la eficacia de las campañas.
Kraz, la agencia MMM especializada en análisis de datos
Como consultora especializada en el análisis de datos, Kraz crea modelos de inteligencia artificial basados en Smart Data cuyos resultados permiten a las empresas obtener mejoras significativas en distintas áreas de desarrollo como el marketing, atención al cliente, producción, logística o recursos humanos, entre otros. Para contactar con ellos se puede hacer a través de su página web.
