Small Data de Martin Lindstrom
Small Data de Martin Lindstrom es una guía práctica para ayudar a las empresas a aprovechar al máximo el poder de los datos pequeños, conocidos como «small data». El autor explora cómo las empresas pueden usar la información disponible en pequeñas cantidades para generar resultados significativos. El objetivo es mostrar cómo los datos pequeños pueden ser una herramienta práctica para mejorar la toma de decisiones de la empresa.
El libro ofrece diversas estrategias, como la observación, el análisis y el uso de pequeños datos para identificar nuevas oportunidades de mercado. Además, el libro explica cómo recopilar, analizar y usar los datos para mejorar la innovación, el marketing y la eficiencia operativa.
Lindstrom aborda temas como la toma de decisiones basada en datos, el uso de la tecnología para permitir el análisis de datos y cómo la información puede ayudar a las empresas a mejorar. El libro también ofrece consejos prácticos sobre cómo recopilar, procesar y analizar los datos para obtener información útil.
¿Qué es el Small Data y por qué dicen que es el nuevo Big Data?
El Small Data es un enfoque para la recopilación y análisis de datos que se centra en la calidad, en lugar de la cantidad. Se enfoca en recopilar datos de una manera significativa, que permita a los investigadores y analistas obtener resultados útiles. Esta forma de trabajar con los datos se está volviendo cada vez más popular, ya que se pueden obtener resultados confiables incluso con una cantidad limitada de datos. Los datos pequeños son también más fáciles de manejar, ya que se pueden recopilar y analizar con herramientas y recursos existentes.
Se dice que el Small Data es el nuevo Big Data debido a que los datos pequeños ofrecen una mayor profundidad y significado. Esto significa que el Small Data puede llevar a resultados más relevantes y precisos que el Big Data.
La única forma de comprender Big data es reducir los datos en pequeños objetos visualmente atractivos que representen varios aspectos de grandes conjuntos de datos (como histogramas , gráficos y diagramas de dispersión). Big Data se trata de encontrar correlaciones, pero Small Data se trata de encontrar la causalidad, la razón por la cual.
Cómo puede el Small Data ayudar a tu negocio
El Small Data puede ayudar a tu negocio al proporcionar información más precisa y detallada. Esto significa que los datos recopilados pueden ser utilizados para tomar decisiones mejor informadas sobre la estrategia de la empresa.
Los datos pequeños también pueden ser una herramienta útil para comprender mejor a la clientela y cómo interactúan con la marca. Esto puede ayudar a los negocios a ofrecer un mejor servicio al cliente y una mejor experiencia de compra. Además, el Small Data puede ayudar a identificar nuevas áreas de oportunidad para la innovación y la expansión.
Small Data como herramienta en la toma de decisiones
El Small Data es una herramienta útil para la toma de decisiones en una empresa. Los datos recopilados pueden ser usados para comprender mejor el comportamiento de los clientes y cómo interactúan con la marca. Esto puede ayudar a los gerentes a tomar decisiones mejor informadas sobre la estrategia de la empresa.
También puede ayudar a identificar áreas de mejora y a identificar nuevas oportunidades para innovar y expandirse. Los datos pequeños también pueden ser una herramienta útil para comprender mejor el contexto en el que se toman las decisiones, así como para identificar posibles tendencias y patrones. Esto puede ayudar a los gerentes a tomar decisiones más informadas y precisas.
¿Qué herramientas se utilizan para analizar Small Data?
Las herramientas más comunes para analizar los datos pequeños son el análisis de datos cuantitativos, el análisis de datos cualitativos, la minería de datos y la visualización de datos. El análisis de datos cuantitativos se utiliza para analizar patrones numéricos y estadísticos.
El análisis de datos cualitativos se utiliza para recopilar información no estructurada y para comprender mejor los comportamientos y contextos. La minería de datos se utiliza para encontrar patrones ocultos en los datos, mientras que la visualización de datos se utiliza para crear gráficos y diagramas que ayudan a comprender mejor los datos.
Algunas herramientas destacadas en el análisis de Small Data son:
1. Tableau (www.tableau.com)
2. Microsoft Power BI (powerbi.microsoft.com)
3. Google Data Studio (datastudio.google.com)
4. IBM Cognos Analytics (www.ibm.com/analytics/cognos-analytics)
5. Looker (looker.com)
6. Sisense (www.sisense.com)
7. SAS Visual Analytics (www.sas.com/en_us/software/visual-analytics.html)
8. Microsoft Excel (office.microsoft.com/en-us/excel/)
9. Alteryx (www.alteryx.com)
10. Qlik Sense (www.qlik.com/us/products/qlik-sense)
Bibliografía y Recursos
Resumen del libro ‘Small Data’, de Martin Lindstrom <https://pocketbook4you.com/es/read/small-data>
Small Data: Las pequeñas pistas que nos advierten de las grandes tendencias <https://www.amazon.es/Small-Data-advierten-tendencias-colecci%C3%B3n/dp/842342538X>
Small data – Wikipedia <https://en.wikipedia.org/wiki/Small_data>
Data shouldn’t drive all of your decisions <https://work.qz.com/1154075/big-data-shouldnt-drive-all-of-your-decisions/>