{"id":7881,"date":"2022-07-19T09:30:07","date_gmt":"2022-07-19T08:30:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sage.com\/pt-pt\/blog\/?p=7881"},"modified":"2025-12-03T14:46:04","modified_gmt":"2025-12-03T14:46:04","slug":"big-data-ou-small-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sage.com\/pt-pt\/blog\/big-data-ou-small-data\/","title":{"rendered":"Big Data ou Small Data?"},"content":{"rendered":"
\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\tCrescimento de Neg\u00f3cio e Clientes<\/a>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\tBig Data ou Small Data?\t\t\t\t\t<\/h1>\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t
\n\t\t\tPublicado em
\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t
\n\t\t\t\n\t\t\t\t\"\"\t\t\t\tMaria Caldeira<\/span>\n\t\t\t<\/a>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\n

Diz-se que informa\u00e7\u00e3o \u00e9 poder e a verdade \u00e9 que nunca, como agora, tal assenta, \u2018como uma luva\u2019, no mundo dos neg\u00f3cios. Com a evolu\u00e7\u00e3o digital e tecnol\u00f3gica e a exist\u00eancia de recursos como os smartphones<\/em> e a Internet, a cada segundo que passa \u00e9 gerado um volume astron\u00f3mico de dados em todo o mundo<\/strong>. Para as empresas, esta torrente de \u2018data\u2019 pode, se bem gerida e trabalhada, resultar em excelentes oportunidades de neg\u00f3cio e de crescimento.<\/p>\n\n\n\n

Neste mundo n\u00e3o isento de pol\u00e9mica, a forma e a dimens\u00e3o dos dados com que se trabalha permite identificar dois grandes grupos: Big Data e Small Data<\/strong>. Nesta altura, s\u00e3o j\u00e1 muitos os que advogam que as empresas devem progressivamente abandonar a l\u00f3gica dos Big Data e apostarem em Small Data.<\/p>\n\n\n\n

Big Data vs Small Data<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Quando falamos em Big Data<\/a>, em causa est\u00e3o grandes volumes de dados, estruturados ou n\u00e3o, a partir dos quais podem resultar informa\u00e7\u00f5es geradoras de valor para os neg\u00f3cios. Quanto maior a conectividade entre diferentes hardwares<\/em>, maior o n\u00famero de dados potencialmente gerados.<\/p>\n\n\n\n

A gera\u00e7\u00e3o de valor para as empresas<\/strong> obt\u00e9m-se atrav\u00e9s da recolha e an\u00e1lise dos dados<\/a> e, com a informa\u00e7\u00e3o obtida, em teoria \u00e9 poss\u00edvel uma tomada de decis\u00f5es mais direcionada e informada, a realiza\u00e7\u00e3o de ajustes de estrat\u00e9gia e um melhor conhecimento dos mercados em que se atua. A informa\u00e7\u00e3o prov\u00e9m de diferentes origens, caso dos bancos de dados, da \u2018cloud\u2019, do hist\u00f3rico de opera\u00e7\u00f5es realizadas pelos clientes, entre outras<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Pelo facto de estarem em causa grandes volumes de dados, de diferentes naturezas, e de ser necess\u00e1ria uma grande expertise e velocidade para os trabalhar, n\u00e3o raras vezes s\u00f3 as empresas com mais poder de investimento conseguem tirar partido dos Big Data.<\/p>\n\n\n\n

J\u00e1 no que diz respeito aos Small Data<\/strong>, trata-se da an\u00e1lise de um conjunto de dados de volume e formato bem mais reduzido.<\/strong>Tais dados resultam sobretudo das pequenas pistas que utilizadores e consumidores deixam atrav\u00e9s dos seus comportamentos e que, para muitos marketeers<\/em>, podem ser o ponto de partida para se detetar valiosas oportunidades de neg\u00f3cio<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o implica a gest\u00e3o de grandes quantidades de informa\u00e7\u00e3o, o uso de grandes sistemas tecnol\u00f3gicos ou o recurso a sofisticados algoritmos, sendo poss\u00edvel, utilizando ferramentas acess\u00edveis, processar e analisar dados que trar\u00e3o grandes vantagens. Nomeadamente para empresas de menor dimens\u00e3o, ou seja, PME<\/a>. De forma mais simples, \u00e9 poss\u00edvel retirar informa\u00e7\u00f5es precisas e de qualidade sobre o comportamento dos consumidores<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Se nos Big Data<\/strong> se analisa comportamentos para extrair padr\u00f5es preditivos de novas necessidades e tend\u00eancias<\/strong>, nos Small Data n\u00e3o \u00e9 de quantidade que se trata, mas sim de uma an\u00e1lise predominantemente qualitativa. Neste \u00faltimo caso, os dados j\u00e1 est\u00e3o estruturados e prontos para serem analisados, em Big Data trata-se de interpretar informa\u00e7\u00f5es que podem, ou n\u00e3o, estar estruturadas e arrumadas.<\/p>\n\n\n\n

Dos Big Data extraem-se correla\u00e7\u00f5es entre dados e eventos, enquanto em Small Data se estudam as causas e contextos de determinados comportamentos.<\/p>\n\n\n\n

Deve a aposta ser cada vez mais em Small Data?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Diferentes especialistas nesta \u00e1rea t\u00eam vindo a defender que as empresas \u2018abandonem\u2019 o modelo Big Data e passem a apostar em Small Data, argumentando que este \u00faltimo permite an\u00e1lises mais cir\u00fargicas – pass\u00edveis, portanto de resultar em mais valor -, ao mesmo tempo que reduz consideravelmente a depend\u00eancia de grandes volumes de dados. Esta menor complexidade permite uma certa \u2018democratiza\u00e7\u00e3o\u2019 do estudo dos dados.<\/p>\n\n\n\n

Acresce que, para os peritos, eventos como a pandemia s\u00f3 comprovam que grandes volumes de dados, referentes a circunst\u00e2ncias passadas, rapidamente se podem tornar obsoletos, afetando a qualidade do trabalho da Intelig\u00eancia Artificial<\/a> e do Machine Learning<\/em><\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Com a abordagem Small Data, trabalha-se com menores volumes de dados e pode vir a obter-se informa\u00e7\u00e3o sobre aspetos como as necessidades dos clientes e a antecipa\u00e7\u00e3o de tend\u00eancias, sobre a dimens\u00e3o de um determinado mercado onde se quer atuar, sobre como melhorar a experi\u00eancia dos consumidores ou para averiguar quanto est\u00e3o dispostos a pagar.<\/p>\n\n\n\n

Com Big Data ou Small Data, v\u00e1rios analistas identificam ainda grandes fragilidades nas empresas relacionadas com o correto tratamento de dados. A maioria das empresas, referem, n\u00e3o obt\u00eam ainda o retorno poss\u00edvel do uso deste recurso, por n\u00e3o saberem nem como faz\u00ea-lo de forma eficiente nem a quem compete essa responsabilidade. E h\u00e1 ainda muita informa\u00e7\u00e3o que se \u2018perde\u2019 por n\u00e3o existirem bons sistemas e abordagens sobre como trabalhar os dados com efici\u00eancia e resultados<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Por mais que todas apregoem os enormes m\u00e9ritos da exist\u00eancia de um grande volume de dados, muitas empresas t\u00eam ainda um longo caminho a percorrer at\u00e9 que os benef\u00edcios ambicionados sejam efetivamente uma realidade.<\/p>\n\n\n

\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t

Receba a newsletter Sage Advice<\/h2>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t

Inscreva-se para receber o boletim do Sage\u00a0Advice e receba os conselhos mais recentes diretamente no seu e-mail.<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tSubscrever<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\"Rapaz\t\t\t<\/div>\n<\/div>\n\n

\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t

Saiba mais sobre os t\u00f3picos mencionados neste artigo<\/h3>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t
\n\t\t\t\t