Small Data, el paso previo al Big Data
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Big data. Seguro que cada vez lo oís con mayor frecuencia en los círculos de marketing online y analítica digital. Raro es el día que no sale un post sobre el tema.
Esta claro que es una tendencia que va a llegar, y que, bien aplicada, se convertirá en una fuente de conocimiento e insights muy importante para las estrategias de las empresas (tanto online, como offline, por supuesto).
Pero ¿no os pasa que os suena muy lejano? En mi opinión la gran mayoría de las empresas no están en condiciones, ni de acercarse a esta etapa. Empezando porque todavía no controlan los datos que tienen cerca.
Por eso, no como contraposición al big data, sino como paso previo, me gustaría hablaros del small data.
Big data implica datos complejos, capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos, filtrado, análisis,… el objetivo del small data, es organizar toda esta información para hacerla comprensible y accionable.
El small data se centra en convertir en conocimiento aquellos datos más accionables y el big data es la investigación a gran escala de donde salen esos datos.
Si nos centramos en el small data obtenemos lo más accionable, pero nos perdemos los posibles descubrimientos resultantes de esa investigación a gran escala.
Del Small Data al Big Data
Creo que el camino al big data debe ser una evolución natural de la empresa.
“Según se vaya evolucionando nuestra estrategia, vamos a necesitar cada vez mayor volumen de datos para poder optimizarla.”
Por eso antes de lanzarnos a tratar de analizar el big data, tenemos que pasar por varias etapas. Voy a tratar de explicar estas etapas usando como base el modelo de madurez de la analítica digital del que he hablado en alguna ocasión.
En el siguiente gráfico podéis ver las etapas de la evolución hacia el big data, con la evolución que sigue la analítica digital en una empresa.
1. Basic data
Es la fase en la que se encuentran la mayor parte de las empresas. Abarca desde aquellas que:
- Tienen una herramienta de medición con una implementación básica y cuyos datos prácticamente no consultan, hasta
- Aquellas empresas que ya han creado su sistema de medición básico: tienen un dasboard estratégico, analizan el retorno de sus campañas y tienen una implementación de analytics algo más avanzada. Pero todavía los procesos de extracción y análisis de datos son básicamente manuales.
Están en el momento de apostar de verdad por el canal online y de decidirse a utilizar tecnología para optimizar su estrategia.
En la siguiente imagen podéis ver un ejemplo de como podría ser ese dashboard
2. Small data
El inicio de esta etapa se da cuando se pasa del retargeting/remarketing, y se empiezan a plantear el RTB (Real Time Bidding), el ‘semillado de cookies', el clustering, etc. y se hace necesaria una optimización del canal online.
Esta evolución hacia el small data requiere enfocarse en tres puntos:
- Generación de audiencias (captación de tráfico) y optimización de campañas.
- Optimización del canal online.
- Inicio de la integración con el CRM de la empresa que dará paso al uso de herramientas de business intelligence (BI), para personalizar la experiencia del usuario.
Como podéis imaginar cuánto más se avanza en esta etapa, mayor es el volumen de datos y más intensivo es el uso de herramientas. Herramientas que lo que realmente hacen es convertir el big data, en small data. Es decir, lo complejo en accionable.
Un buen ejemplo es la plataforma de RTB de Rocket Fuel. Es una plataforma que combina la inteligencia artificial y el big data, para optimizar la puja.
Lo impresionante es que, en milisegundos, toma decisiones sobre cuanto pujar para “llevarse” al usuario, en función de su probabilidad de convertir (que a su vez se basa en decenas de parámetros). Además utiliza toda la información que procesa para seguir aprendiendo y continuar optimizando los resultados.
Os dejo otro ejemplo de un dashboard estratégico más evolucionado en el que se empieza a incorporar small data (haz clic en la imagen para verlo a tamaño completo).
3. Big data
Una vez optimizada la captación de tráfico y el canal web, el paso siguiente es la integración del CRM y el uso de herramientas de business intelligence que aprovechen toda la información externa (campañas, redes sociales, etc.), la navegación y conversión en el site y la combinen con los perfiles de los clientes en el CRM para ofrecer una experiencia personalizada a cada usuario.
Es la máxima expresión de la trazabiliad de un cliente. Sabemos lo que pasa desde el primer clic. Conocemos el ciclo de vida completo del cliente. Desde el awareness hasta advocacy.
Esta transición hacia el CRM y las herramientas de BI es la que marca el inicio de la etapa del big data.
A partir de aquí la optimización de la estrategia de la empresa pasa por aprovechar el conocimiento que se puede obtener de grandes fuentes de datos (big data), aparentemente ajenas a la empresa.
Empiezan los cruces de grandes bases de datos y la búsqueda de insights que permitan continuar la optimización del entorno digital estratégico de la empresa.
Dejo para un siguiente post la explicación en detalle (y el dashboard) sobre Big Data, para no alargarme demasiado.
Actualización: aquí os dejo el post sobre Big Data.
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Eugenio
Muy buen artículo Tristan!!
Como tú bien comentas “Empiezan los cruces de grandes bases de datos y la búsqueda de insights que permitan continuar la optimización del entorno digital estratégico de la empresa.”, una vez conseguido esos insights le sigue una buena interpretación de los datos y toma de decisiones (el no va más).
A por tu siguiente Post “BIG DATA ANALYTICS: EL FUTURO DE LA ANALÍTICA DIGITAL”
Salu2!!
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Tristán Elósegui
Muchas gracias Eugenio!!
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David Heras
Muy buen artículo Tristán. Llevas razón en lo que comentas. Muchas empresas están inmersas en proyectos de Big Data y se olvidan de lo más importante. Para poder tener un sistema de Big Data, primero hay que ordenase y controlar nuestros propios datos, por muchas razones, pero, entreellas, porque el conocimiento propio es una herramientas ta muy valiosade cara a la gestión y difusión de datos, ya sean nuestros o ajenos.
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Tristán Elósegui
muchas gracias por el comentario David!
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