Tabla de contenido:
- ¿Qué son los datos pequeños?
- Grandes beneficios de Small Data
- Cómo se capturan los datos pequeños
- Donde se utilizan datos pequeños
¿Le gustaría aumentar su productividad en 30 minutos al día? Si pudiera concentrarse en las actividades que aportan el mayor valor a su equipo y organización, ¿qué haría eso por usted? Piénsalo. ¿Qué es realmente importante en su jornada laboral y cuánto tiempo pasa teniendo que hacer las tareas necesarias pero otras tareas urgentes? ¿Interesado? Entonces, ¿cómo se puede lograr? Bueno, a través del uso de pequeños datos.
¿Esperar lo? ¿No son los grandes datos los datos de los que todos hablan? Lo es, pero tal vez los datos pequeños merecen una parte más importante de la conversación. Aquí veremos qué son los datos pequeños y cómo a menudo pueden tener un impacto mayor que los datos grandes.
¿Qué son los datos pequeños?
Los datos pequeños son datos capturados que son lo suficientemente discretos y precisos como para ser comprendidos por el cerebro humano. Por lo general, se recopila con un propósito específico para una unidad singular de una organización, como registrar cuánto esfuerzo real está gastando en diferentes actividades las personas en un equipo. La razón para recopilar datos pequeños se establece desde el principio. En este caso, se recopilaría con el objetivo de optimizar cómo un equipo entrega su valor.
En comparación, el enfoque de Big Data es recopilar tanta información relacionada en la organización como sea posible y luego analizarla para determinar cómo puede ayudar a responder preguntas. ¿Qué nos dicen nuestras estadísticas de ventas sobre las tendencias del mercado y otras oportunidades de ventas? ¿Qué tan bueno es nuestro equipo de soporte para manejar las consultas de los clientes? ¿Dónde necesitamos mejorar nuestro proceso de entrega de proyectos para reducir el exceso en el presupuesto estimado?
Puede parecer obvio, pero Big Data necesita datos como entrada, y muchos. Muy a menudo, se requieren datos pequeños adicionales para admitir datos grandes, ya que las respuestas a las preguntas iniciales plantean otras más. Además, para realizar el análisis de esta información, hay una gran cantidad de herramientas de nivel empresarial que ofrecen los proveedores, herramientas que requieren una inversión considerable y tiempo para llevarlas, configurarlas y configurarlas internamente para comenzar a dar resultados. Es un proyecto de integración de sistemas desde el principio para conectarse con todas las fuentes de datos, y puede llevar varios meses antes de que se entreguen los beneficios comerciales.
Por el contrario, los datos pequeños requieren poco análisis, se pueden capturar de muchas maneras ad hoc, como hojas de cálculo, herramientas de seguimiento de tareas y tiempo, e incluso libros de registro manuales, y se pueden analizar de forma rápida y fácil. He visto beneficios de pequeños datos dentro de una semana o dos desde el comienzo de un compromiso de productividad. Y eso es solo porque toma un poco de tiempo capturar la información en bruto. Por lo general, los cambios y los beneficios se hacen evidentes rápidamente debido al enfoque de los datos recopilados.
Grandes beneficios de Small Data
Según mi experiencia en coaching y gestión de equipos, los siguientes beneficios resultan de pequeños datos para individuos y equipos:- Conciencia
Los datos pequeños pueden dar a conocer dónde los individuos realmente están centrando su tiempo y energía en comparación con lo que daría un valor aún mayor. A menudo, cuando las personas comienzan a capturar datos pequeños, rápidamente se dan cuenta de la importancia de lo que descubren.
- Empoderamiento
A través de datos pequeños, los individuos pueden identificar cambios que pueden poner en acción y recibir apoyo de otros miembros del equipo. Los miembros del equipo se hacen responsables e impulsan su propio cambio.
- Compromiso
Medir y ser reconocido por los cambios positivos logrados puede crear un mayor sentido de comprensión mutua, valor y conexión.
Cómo se capturan los datos pequeños
A través de un departamento de desarrollo de software, Big Data puede analizar la información del plan del proyecto, lo que permite analizar la cantidad de personas, la duración y el esfuerzo necesarios para entregar diferentes tipos de proyectos. Lo que falta es cómo cada individuo realmente realiza sus tareas de proyecto en el día a día. Al capturar estos pequeños datos, podemos comenzar a aprender cómo estructurar mejor el proyecto, sus equipos y su jornada laboral. ¿Qué tipos de tareas disfruta y hace bien cada persona? ¿Qué les gustaría delegar o dejar? ¿Qué tipos de comunicación funcionan mejor con quién? ¿Qué nivel de dirección y tutoría necesitan las personas?
Al cambiar el cómo, obtenemos beneficios que son visibles en el nivel de big data, pero no los cambios que llevaron a esto. El análisis de big data a menudo puede dar como resultado un modelo generalizado, por ejemplo, suponiendo que cada persona tenga una habilidad y un nivel de experiencia similares. Solo observando los pequeños datos específicos de cómo cada persona trabaja y contribuye al proyecto (en su forma única), se pueden lograr estos tipos de beneficios.
Donde se utilizan datos pequeños
Definitivamente, se puede obtener un valor al utilizar big data, pero las revisiones recientes del mercado y las ofertas de productos están encontrando confusión sobre las mejores prácticas y cómo obtener el mejor valor de una implementación. Una revisión reciente de Gartner encontró que solo el 8% de las empresas encuestadas han implementado análisis de big data y el 57% aún se encuentran en etapas de investigación y planificación.
Para cualquier análisis de datos, la clave es no extraer todos los datos que tiene y luego tratar de buscar valor, es usar datos que puedan ayudar a responder preguntas particulares. Y aquí es donde los datos pequeños ganan por dos razones clave:
- El valor deseado y la razón para recopilar los datos deben entenderse por adelantado.
- Los datos pequeños brindan respuestas tanto cualitativas como cuantitativas, lo que permite realizar cambios precisos. En otras palabras, hay menos suposiciones generalistas hechas en datos pequeños.
En última instancia, los datos pequeños no reemplazarán a los datos grandes, pero hay muchas cosas que un compromiso de datos pequeños puede enseñar a los datos grandes sobre cómo obtener lo mejor de ambos enfoques. Al considerar cualquier implementación de Big Data, pregúntese qué preguntas de datos pequeños lo ayudarían a ganar valor. Puede ayudar a lograr ese mayor impacto en su estrategia resultante. (Lea otra perspectiva sobre el valor de Big Data en los negocios en ¿Puede Big Data Analytics cerrar la brecha de Business Intelligence?)
