Small data: definizione, differenze con i big data e applicazione nella logistica

Nell’era dell’informazione, i dati giocano un ruolo fondamentale nello sviluppo e nel successo delle aziende. Sebbene il concetto di big data sia stato ampiamente adottato dalle imprese, esiste un altro termine altrettanto rilevante ma meno conosciuto: small data.

Nella logistica, gli small data offrono molteplici applicazioni che contribuiscono a migliorare l’efficienza, la qualità del servizio e la soddisfazione del cliente. Concentrandosi su dati specifici e dettagliati, le aziende possono prendere migliori decisioni, adattarsi rapidamente alle richieste del mercato e ottenere una posizione competitiva più favorevole.

Cosa sono gli small data?

Conosciuti anche come microdati, gli small data si riferiscono a un insieme di dati di dimensioni e portata più limitate rispetto ai big data, che rimandano a una combinazione di dati nota come le tre V: volume, varietà e velocità di elaborazione. Gli small data si caratterizzano per essere più gestibili, altamente focalizzati e includere informazioni specifiche.

Il concetto di small data, reso popolare dall’esperto in marketing Martin Lindstrom nel suo libro Small data: The tiny clues that uncover huge trends, è sorto in risposta alla crescita esponenziale dei dati nel mondo digitale. Nella misura in cui la quantità di dati disponibili aumentava, lo faceva anche la complessità della loro gestione e trasformazione in informazioni utili. In questo contesto, gli small data si presentano come un’alternativa per ottenere informazioni rilevanti e preziose senza dover affrontare la sfida dei big data.

Secondo Martin Lindstrom, gli small data possono apportare informazioni approfondite sul comportamento umano e sulle preferenze dei consumatori, dando la possibilità alle società di prendere decisioni più aggiornate e sviluppare strategie più efficaci per soddisfare le richieste del mercato. Secondo Lindstrom, gli small data si basano sull’idea che non tutto può essere compreso attraverso grandi insiemi di dati e analisi di massa. A volte, la chiave per svelare le abitudini di acquisto, le emozioni e i bisogni dei clienti sta nell'osservare i dettagli più piccoli, ma allo stesso tempo più significativi della loro vita quotidiana: “Una piccola quantità di dati non è quasi mai abbastanza significativa per costruire un caso o creare un'ipotesi, ma combinati con altre conoscenze e osservazioni raccolte in tutto il mondo, questi dati possono aiutare a creare una soluzione che getta le basi per un futuro marchio o attività”, afferma Lindstrom.

Differenze tra small data e big data

Le differenze tra small data e big data sono considerevoli e si fondano principalmente sul volume, sull’approccio e sulla modalità di elaborazione e analisi dell’insieme dei dati.

• Volume di dati. Gli small data gestiscono un insieme di dati molto più piccoli che possono quindi essere elaborati e analizzati con risorse e strumenti più semplici. I big data, invece, lavorano con enormi quantità di dati che richiedono tecnologie e strumenti speciali per immagazzinare, elaborare e analizzare in modo efficiente tutte le informazioni.
• Approccio e importanza. Gli small data si concentrano su dati specifici e dettagliati, con un’ottica più mirata e precisa. Selezionano informazioni estremamente rilevanti per affrontare problemi o esigenze specifiche, permettendo di prendere decisioni più velocemente. L’approccio dei big data è di solito ampio e copre una vasta gamma di dati, comprese diverse informazioni che non sono sempre rilevanti per un obiettivo specifico.
• Strumenti e risorse. L’elaborazione e l’analisi degli small data possono essere effettuate con strumenti più accessibili e meno costosi: le imprese possono utilizzare un software di analisi dati standard per trasformare le informazioni in insiemi di dati più piccoli. Al contrario, l’analisi dei big data richiede impianti tecnologici e strumenti avanzati a causa dell’enorme volume di dati e della necessità di elaborarli rapidamente.
• Applicazioni e obiettivi. Gli small data vengono utilizzati per ottenere informazioni più specifiche e mirate per comprendere meglio i clienti, personalizzare le esperienze, ottimizzare le operazioni e migliorare il processo decisionale in situazioni che non richiedono l'analisi di grandi quantità di dati. I big data, da parte loro, servono a identificare modelli e tendenze in insiemi di dati massivi, il che consente di prendere decisioni strategiche, eseguire analisi predittive e incrementare l’efficienza operativa in vari settori come, ad esempio, il marketing o la finanza.

Vantaggi degli small data

Gli small data presentano una serie di vantaggi significativi, soprattutto in contesti in cui non sono necessari o pratici grandi insiemi di dati.

• Maggiore velocità nei processi decisionali. Insiemi di dati più piccoli possono essere elaborati e analizzati rapidamente, facilitando un processo decisionale più veloce.
• Attenzione al cliente. Gli small data permettono un'analisi più dettagliata e personalizzata dei dati dei clienti. Comprendendo meglio le preferenze e le esigenze individuali, le aziende possono offrire prodotti e servizi più personalizzati, migliorando così l’esperienza e la soddisfazione del cliente.
• Ottimizzazione delle risorse. Le imprese possono risparmiare risorse in termini di tempo e costi perché non hanno bisogno di investire in infrastrutture complesse e costose per elaborare grandi volumi di dati.
• Maggiore qualità dei dati. Concentrandosi su dati specifici e rilavanti, gli small data tendono a essere più affidabili e precisi. Le informazioni possono essere ricavate da fonti selezionate e verificate, diminuendo la probabilità di errori e dati ridondanti.
• Identificazione di opportunità di business. Concentrandosi su dettagli specifici, le società possono scoprire nuove nicchie di mercato, tendenze emergenti e aree di miglioramento che fanno la differenza nei loro obiettivi aziendali.
• Privacy e sicurezza dei dati. Le imprese possono mitigare i rischi associati alla privacy e alla sicurezza riducendo la quantità di informazioni archiviate e semplificando l’implementazione di misure di protezione dei dati.

Applicazioni degli small data nella logistica

L’uso degli small data nel settore logistico mette a disposizione molteplici applicazioni e vantaggi che migliorano l’efficienza, il processo decisionale e la soddisfazione del cliente.

• Ottimizzazione dei percorsi e delle consegne. L'analisi dati del traffico, delle condizioni meteorologiche e degli orari di consegna consente di ottimizzare i tragitti di trasporto. Utilizzando informazioni specifiche e dettagliate, le società possono migliorare la pianificazione logistica, abbreviare i tempi e ridurre i costi di spedizione.
• Gestione dell’inventario. Il monitoraggio e l'analisi dei dati di inventario in tempo reale evita problemi di carenza o di eccesso di scorte. Con gli small data è possibile mantenere un controllo più preciso dell’inventario, abbassando i costi di stoccaggio ed evitando perdite a causa di prodotti obsoleti o scaduti.
• Previsione della domanda. Analizzando i dati di vendita storici e le tendenze di acquisto, gli small data aiutano a prevedere la futura domanda dei prodotti. Ciò consente alle imprese di adeguare i propri livelli di inventario e soddisfare la domanda in maniera effettiva, evitando perdite dovute a rotture di stock o a un eccesso di scorte.
• Miglioramento dell'esperienza del cliente. Gli small data facilitano la raccolta e l'analisi dei dati sulle preferenze e sui comportamenti dei clienti al fine di personalizzare l'esperienza di acquisto, nonché fornire prodotti e servizi più conformi alle loro esigenze.
• Analisi dei costi logistici. Gli small data semplificano l’analisi dei costi associati a diversi aspetti della supply chain, come il trasporto, lo stoccaggio e la movimentazione delle merci. Ottenendo informazioni dettagliate sui costi, le aziende possono identificare le aree di miglioramento e ridurre le spese non necessarie.
• Rilevamento di anomalie. Mediante l’analisi dei dati relativi alle performance e alle operazioni logistiche, gli small data danno la possibilità di rilevare anomalie ed eventuali problemi nella supply chain.

Small data, dati più piccoli ma altrettanto efficienti

Mentre i big data sono caratterizzati dall’elaborazione massiva di informazioni, gli small data puntano su dati specifici e più gestibili per risolvere problemi specifici e prendere decisioni veloci focalizzate sulle esigenze di utenti o clienti. Questo tipo di informazioni è di particolare importanza per le aziende più piccole o per quelle che cercano soluzioni rapide per i clienti o per problemi specifici, in ambienti in cui la quantità di dati non è un fattore determinante.

Nel campo della logistica, dove il monitoraggio delle performance basato sui dati generati nel magazzino è sempre più comune, i software di gestione magazzino (WMS) come Easy WMS svolgono un ruolo chiave nell'ottimizzazione dei cicli operativi. Se desideri convertire il considerevole volume di dati generati nel tuo magazzino in informazioni preziose, non esitare a contattarci. Un nostro esperto saprà consigliarti la soluzione digitale più adatta per migliorare i processi logistici della tua società.