--- title: Small Data, el Big Data para pymes description: .. image: https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/iStock_000035489106_Small.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Small Data, el Big Data para pymes Publicado el 8/02/16 8:00 En otras ocasiones te hemos hablado del[**big data**](https://recursos.es.logicalis.com/blog/big-data), de sus características y sobre todo de sus ventajas y beneficios para las empresas. Normalmente, este tipo de tecnología se usa para **analizar grandes cantidades de datos**, por eso es perfecto para compañías con una mayor carga de trabajo o más necesidades, lo que no significa que las pymes no puedan contar con estas técnicas para mejorar su modelo de negocio. De hecho, las necesidades propias de estos modelos de negocio han hecho que **surjan alternativas más adaptadas a las carencias y objetivos de este tipo de empresa**, por eso hoy hablamos del llamado small data. **¿En qué se caracteriza el small data?** ![iStock_000035489106_Small.jpg](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hubfs/iStock_000035489106_Small.jpg?width=620&height=465&name=iStock_000035489106_Small.jpg "iStock_000035489106_Small.jpg") Créditos fotográficos [iStock](http://www.istockphoto.com/photo/search-gm476894795-35489106?st=3670adc) [![Descarga la Guía sobre el Cuadro de Mando Integral Aquí.](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/09c5ed85-4b2c-4def-81ac-a117e7a6aa02.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/09c5ed85-4b2c-4def-81ac-a117e7a6aa02) Su principal ventaja es que **requiere menos capacidad y recursos que el big data**, en parte porque así lo requieren las necesidades de las empresas. Para las grandes compañías, el big data ha supuesto un **cambio sustancial en su forma de trabajar**, ya que ha impulsado una toma de decisiones basada en la [**analítica avanzada de todo tipo de datos**](https://recursos.es.logicalis.com/blog/analitica-predictiva-una-nueva-generacion-bi-para-fidelizar-clientes). Para los negocios más pequeños, conocer toda esta información también podría ser una buena oportunidad para mejorar sus procesos, por eso el small data es una forma de adaptar estas técnicas a unas necesidades mucho más limitadas. Sin embargo, no solo hay que destacar que este concepto hace referencia a un uso más limitado de los recursos de analítica, ya que también **se enfoca de una forma más detallada y personalizada**. Así, las empresas que utilicen el small data podrán conocer en detalle información la edad, el nivel económico o social de sus posibles compradores, información crucial en los procesos de inteligencia de negocio. Por si fuese poco, la información en el caso del small data **se genera en tiempo real**, lo que permite una toma de decisiones mucho más rápida. Los pequeños negocios tienen la oportunidad de cambiar sus acciones de forma más ágil, por eso necesitan soluciones eficientes en este sentido. En definitiva, **el big data es muy útil para hacer informes predictivos** y se enfoca principalmente a empresas con unas necesidades mayores, pero ha propiciado el nacimiento de su “hermano pequeño”, que orienta sus técnicas a realizar un análisis mucho más exhaustivo de los datos. Normalmente, se suele utilizar en la toma de decisiones en los proceso de venta, porque logra mucha información sobre las características y gustos de los consumidores, que se puede traducir en estrategias mucho más rentables. Aunque muchas empresas piensan que **el big data es compatible solo con grandes compañías,** lo cierto es que realizando una adaptación de estas técnicas se pueden lograr grandes resultados para empresas más pequeñas. Así, **el small data pretende dar una solución de calidad a aquellos negocios a los que les interesa utilizar la analítica predictiva** pero de una forma más ajustada, trabajando en tiempo real sobre datos concretos. Así, podemos considerar que el small data ofrece **información más práctica para aquellas empresas con necesidades más concretas**, y sin duda está adquiriendo mucha relevancia en diferentes compañías que buscan sacar todo el partido posible a la información que generan.   **Post relacionados:** - [**Minería de datos: un servicio cada vez más necesario**](http://www.lantares.com/blog/mineria-de-datos-un-servicio-cada-vez-mas-necesario) - [**Tendencias de business intelligence para 2016**](http://www.lantares.com/blog/tendencias-de-business-intelligence-para-2016) - [**Tendencias de social media analytics en 2016**](http://www.lantares.com/blog/tendencias-de-social-media-analytics-para-2016)   **[![Dashboards: Una visión de gran alcance](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/039d3712-e485-4468-9434-32c16a58bdd2.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/039d3712-e485-4468-9434-32c16a58bdd2)** Categoría: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - 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