Ogni giorno, quando navighiamo sul web lasciamo dietro di noi una serie di tracce digitali che includono importanti informazioni pronte per essere raccolte ed analizzate per diversi fini. In un contesto come quello attuale sempre più connesso i dati rappresentano un elemento essenziale tanto da rivoluzionare il modo in cui operano le aziende in termini decisionali e in termini di offerta dei servizi. In questo articolo esploreremo l’importanza dei dati, indagando le differenze che intercorrono tra Small e Big data e sull’importanza che questi rivestono nel mondo del business.
Big Data e Small Data: cosa sono e quali sono le differenze
Con il termine Big Data si fa riferimento a risorse informative di grandi dimensioni, insiemi di dati complessi strutturati, semi-strutturati e non strutturati, caratterizzati da grande volume, grande varietà e spesso prodotti a velocità elevata. Fattori che richiedono forme innovative di elaborazione dei dati tali da garantire una migliore comprensione delle informazioni. A partire dal 2001 con il modello delle 3V descritto dall’analista Gartner Doug Laney si ricostruisce lo scenario in cui i Big Data stavano prendendo forma: Volume, Varietà e Velocità. Il Volume equivale alle quantità dei Big Data, è caratterizzato da una mole di informazioni che va oltre ciò che può essere analizzato con metodi tradizionali; la varietà concerne l’eterogeneità dei dati, ovvero la diversità di formati e fonti dalle quali i dati provengono e, infine, per velocità si intende la velocità con cui i dati si rendono disponibili in termini di generazione e acquisizione. Modello ampliato in seguito con altri due parametri, ovvero veridicità e variabilità, arrivando a parlare di modello delle 5V, a cui poi si sono aggiunte valore, validità, variabilità, volatilità, e visibilità.
Tutte queste caratteristiche hanno contribuito nel tempo a rendere i Big Data elementi centrali per strategie aziendali soprattutto grazie alla possibilità che offrono di mettere in relazione tra loro una notevole quantità di informazioni. Possibilità che consente di prendere decisioni dettate dalla consapevolezza guidata dai dati e quindi individuare tendenze di mercato e canali di distribuzione di prodotti o servizi ma anche identificare i canali utilizzati da utenti e potenziali utenti.
Gli Small Data, invece, sono dati di dimensioni più piccole, relativamente limitate e gestibili. Diversamente dai Big Data, gli Small Data rappresentano quantità di dati più contenute che possono essere compresi ed elaborati più facilmente da una persona o da sistemi meno complessi. Martin Lindstrom, uno dei principali esperti mondiali di branding, marketing e neuromarketing, li ha definiti come “piccoli indizi che svelano grandi tendenze”. Partendo da questo presupposto, se da un lato i Big data hanno rappresentato negli utlimi anni un punto di riferimento centrale per le strategie aziendali, non sono da meno gli Small data in quanto rappresentano un tesoro nascosto in grado di offrire vantaggi significativi in ambito business. Sempre Lindstrom ha teorizzato un modello sul quale questi dati si basano, definito delle 7C che stanno per Collecting, Clues, Connecting, Causation, Correlation, Compensation e Concept.
Volendo fornire un quadro a questi concetti diremmo che il primo dei principi consiste nell’importanza di osservare tutto, da diverse prospettive, con l’obiettivo di raccogliere quanti più dati possibile distaccandosi da un contesto abituale; con clues, l’obiettivo è raccogliere indizi che riguardano più da vicino la sfera privata delle persone raccogliendo elementi circa le reazioni emotive. Con connecting, invece, una volta identificati i dati, il fine è analizzare il risultato delle precedenti fasi individuando punti in comune, come ad esempio le conseguenze del comportamento emotivo. Causation, invece, rintraccia quella che è la relazione causa-effetto. Correlazione risponde alla domanda “quando è apparso per la prima volta il comportamento o l'emozione?”, mentre nel caso della compensazione bisogna focalizzarsi su qual è il desiderio non soddisfatto o insoddisfatto; infine, con concetto occorre individuare qual è la "grande idea" di compensazione per il desiderio del consumatore identificato.
Small Data vs Big Data: differenze, vantaggi e integrazione
Le caratteristiche dei Big data sottolineano la differenza principale che intercorre con gli Small data in termini di approccio: mentre i primi richiedono sistemi in grado di acquisire, elaborare e analizzare dati finalizzati a identificare trend globali e modelli di comportamento dei consumatori su vasta scala, gli small data sono più semplici da comprendere, meno dispendiosi e si “affidano’’ all’aspetto emozionale per comprendere la realtà e giungere a nuove intuizioni. Mentre i primi riguardano le macchine i secondi hanno a che fare con le persone, tuttavia, entrambi sono efficaci per il successo delle aziende.
Mentre gli Small Data offrono la possibilità di reperire informazioni più precise in termini di comportamento dei consumatori entrando nel dettaglio dei bisogni di quest’utlimi, consentendo quindi alle imprese di garantire un servizio più personalizzato e richiedendo meno risorse rispetto ai Big data, questi ultimi, invece, consentono di sviluppare modelli di analisi predittiva che anticipano i cambiamenti del mercato ottenendo insight significativi e a lungo termine. L’integrazione di entrambi in una strategia di business aziendale permetterebbe inoltre, di avere informazioni più complete, ottenendo benefici sia a breve che a lungo termine.
Le imprese che sfruttano appieno il potenziale dei dati dalla cui combinazione emerge una visione specifica dei clienti, informazioni dettagliate per le decisioni aziendali, opportunità nel migliorare l’esperienza ed una maggiore gestione dei rischi, avranno più possibilità di massimizzare i risultati derivanti dall’integrazione.
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