Contente
- O que são dados pequenos?
- Pequenos dados Grandes benefícios
- Como os dados pequenos são capturados
- Onde dados pequenos são usados
Fonte: Sayhmog / Dreamstime.com
Leve embora:
Dados pequenos são muito mais fáceis e rápidos de analisar do que dados grandes, mas ainda podem produzir grandes resultados. Então, por que não existem mais empresas usando isso?
Deseja aumentar sua produtividade em 30 minutos por dia? Se você pudesse se concentrar apenas nas atividades que agregam mais valor à sua equipe e organização, o que isso faria por você? Pense nisso. O que é realmente importante no seu dia de trabalho e quanto tempo você gasta para realizar as tarefas necessárias, mas outras, urgentes? Interessado? Então, como isso pode ser alcançado? Bem, através do uso de pequenos dados.Espere o que? O big data não é o que todos estão falando? É verdade, mas talvez pequenos dados mereçam uma parte maior da conversa. Aqui, dê uma olhada no que são dados pequenos e como eles costumam ter um impacto maior do que os dados grandes.
O que são dados pequenos?
Dados pequenos são dados capturados que são discretos e precisos o suficiente para serem compreendidos pelo cérebro humano. Normalmente, ele é coletado para um propósito específico para uma unidade singular de uma organização, como registrar quanto esforço real está sendo gasto em atividades diferentes por indivíduos em uma equipe. O motivo da coleta de pequenos dados é estabelecido desde o início. Nesse caso, seria coletado com o objetivo de otimizar como uma equipe entrega seu valor.Por comparação, o foco do big data é coletar o máximo possível de informações relacionadas em toda a organização e analisá-las para determinar como ele pode ajudar a responder perguntas. O que nossas estatísticas de vendas nos dizem sobre as tendências do mercado e outras oportunidades de vendas? Quão boa é a nossa equipe de suporte no tratamento de consultas de clientes? Onde precisamos melhorar nosso processo de entrega do projeto para reduzir o excedente em relação ao orçamento estimado?
Pode parecer óbvio, mas o big data precisa de dados como entrada e muitos deles. Muitas vezes, são necessários pequenos dados adicionais para dar suporte ao big data, pois as respostas às perguntas iniciais levantam outras. Além disso, para realizar a análise dessas informações, há uma infinidade de ferramentas de nível corporativo oferecidas pelos fornecedores, ferramentas que requerem investimento e tempo significativos para serem incorporadas, instaladas e configuradas para começar a gerar resultados. É um projeto de integração de sistemas desde o início para conectar-se a todas as fontes de dados e pode levar alguns meses até que o benefício comercial seja entregue.
Por outro lado, pequenos dados requerem pouca análise, podem ser capturados de várias maneiras ad hoc - como em planilhas, ferramentas de controle de tarefas e horas e até livros de registros manuais - e podem ser analisados de maneira rápida e fácil. Vi benefícios serem obtidos a partir de pequenos dados dentro de uma semana ou duas desde o início de um compromisso de produtividade. E isso é apenas porque leva um pouco de tempo para capturar as informações brutas. Normalmente, as mudanças e os benefícios tornam-se evidentes rapidamente devido ao foco dos dados coletados.
Pequenos dados Grandes benefícios
Da minha experiência em treinar e gerenciar equipes, os seguintes benefícios resultam de pequenos dados para indivíduos e equipes:- Consciência
Os dados pequenos podem fornecer conhecimento de onde os indivíduos estão realmente concentrando seu tempo e energia em relação ao que daria valor ainda maior. Frequentemente, quando os indivíduos começam a capturar pequenos dados, eles rapidamente percebem o significado do que descobrem. - Fortalecimento
Através de pequenos dados, os indivíduos podem identificar as mudanças que podem colocar em ação e receber apoio de outros membros da equipe. Os membros da equipe se tornam responsáveis e conduzem suas próprias mudanças. - noivado
Medir e ser reconhecido pelas mudanças positivas alcançadas pode criar um maior senso de entendimento, valor e conexão mútuos.
Como os dados pequenos são capturados
Em um departamento de desenvolvimento de software, o big data pode analisar as informações do plano do projeto, possibilitando a análise do número de pessoas, duração e esforço necessários para a entrega de diferentes tipos de projetos. O que falta é como cada indivíduo realmente executa suas tarefas de projeto no dia-a-dia. Ao capturar esses pequenos dados, podemos começar a aprender a melhor forma de estruturar o projeto, suas equipes e seu dia de trabalho. Que tipos de tarefas cada pessoa gosta e faz bem? O que eles gostariam de delegar ou largar? Que tipos de comunicação funcionam melhor com quem? De que nível de orientação e orientação os indivíduos precisam?Ao alterar o como, obtemos benefícios visíveis no nível de big data, mas não as mudanças que levaram a isso. A análise de big data geralmente pode resultar em um modelo generalizado, por exemplo, supondo que cada pessoa tenha um nível de habilidade e experiência semelhante. Somente olhando para os pequenos dados específicos de como cada pessoa trabalha e contribui para o projeto (de maneira única), é que esses tipos de benefícios podem ser alcançados.
Onde dados pequenos são usados
Definitivamente, há valor a ser obtido com o uso de big data, mas as análises recentes do mercado e das ofertas de produtos estão encontrando confusão sobre as melhores práticas e como obter o melhor valor de uma implementação. Uma análise recente do Gartner constatou que apenas 8% das empresas pesquisadas implementaram análise de big data e 57% ainda estão em estágios de pesquisa e planejamento.Para qualquer análise de dados, a chave é não extrair todos os dados que você possui e, em seguida, tentar buscar valor, é usar dados que podem ajudar a responder a perguntas específicas. E é aí que pequenos dados vencem por dois motivos principais:
- O valor e o motivo desejados para a coleta dos dados devem ser entendidos com antecedência.
- Dados pequenos fornecem respostas qualitativas e quantitativas, permitindo que sejam feitas alterações precisas. Em outras palavras, há menos suposições generalistas feitas em pequenos dados.
Por fim, os dados pequenos não substituirão os dados grandes, mas há muito que um envolvimento com dados pequenos pode ensinar aos dados importantes para obter o melhor de ambas as abordagens. Ao considerar qualquer implementação de big data, pergunte a si mesmo que questões de pequenos dados ajudariam você a obter valor. Isso pode ajudar a incluir mais força na estratégia resultante. (Leia outra perspectiva sobre o valor do big data nos negócios no Can Big Data Analytics pode fechar a lacuna de inteligência de negócios?)