Si te costó acostumbrarte al boom del Big Data, ahora tendrás que familiarizarte con dos nuevos conceptos: Small and Wide Data. Según la consultora Gartner, para 2025 se estima que el 70% de las organizaciones cambien su enfoque sobre el análisis de datos hacia esta nueva tendencia.
En el contexto de la pandemia del Covid-19, se han producido muchos cambios en el comportamiento de los consumidores. Esto ha supuesto un cambio drástico para los algoritmos de Big Data que, de repente, se han visto obsoletos, ya que se alimentaban de datos históricos.
En otras palabras: cuanto más antiguos sean tus datos, menos sentido tienen las predicciones si existe un cambio de contexto abrupto que varíe el comportamiento del consumidor.
Es por eso que tanto el Small como el Wide Data son la solución perfecta para sectores como el retail, ya que sus modelos predictivos se basan en la inteligencia emocional y el comportamiento del cliente en tiempo real con el objetivo de mejorar la hiperpersonalización.
Ante toda esta información, seguro que te estás preguntando: ¿Cuáles son las diferencias entre el Small and Wide Data?
Como su propio nombre indica, el Small Data se basa en la recopilación de una menor cantidad de datos para obtener valor comercial. Por su parte, el Wide Data tiene en cuenta datos ambientales que pueden potenciar el consumo. Debido a esto, maneja mayores bases de datos que el Small Data sin llegar a remontarse históricamente tanto como el Big Data.
Con toda esta información ahora solo has de plantearte que tipo de IA es la más indicada para tu negocio. ¡Únete al progreso!
