Small data a big data – definicja i zastosowania w logistyce

W erze informacji odpowiednio gromadzone i analizowane dane odgrywają kluczową rolę w rozwoju firm i stanowią o ich sukcesie. Mimo że big data jest już szeroko stosowane w biznesie, warto zwrócić uwagę na jeszcze jedną technologię, mniej znaną, która może okazać się równie przydatną – small data.

Small data znajduje liczne zastosowania w logistyce, które pozwalają podnieść wydajność pracy, jakość usług oraz poziom satysfakcji klientów. Technologia ta skupia się na szczegółowych danych, co pozwala podejmować lepsze decyzje, szybciej dostosowywać się do wymagań rynku, a także osiągnąć przewagę konkurencyjną.

Co to jest small data?

Pojęcie small data odnosi się do bardziej ograniczonego wielkością i zasięgiem zbioru danych w porównaniu ze zbiorami big data, które definiuje się często z wykorzystaniem modelu 3V: duża ilość danych (volume), duża prędkość przetwarzania (velocity) i duża różnorodność (variety). Small data to łatwiejsze w obsłudze zbiory danych skupiające się na konkretnym zagadnieniu, zawierające informacje szczegółowe.

Termin small data, który pojawił się w odpowiedzi na gwałtowny wzrost ilości generowanych na świecie danych, rozpropagował światowej sławy specjalista od marketingu Martin Lindstrom w swojej książce Small data: The tiny clues that uncover huge trends. W miarę jak rosła ilość dostępnych danych, coraz trudniejsza stawała się ich obsługa oraz zamiana na przydatne informacje. W tym kontekście small data okazuje się skuteczną alternatywą pozyskiwania istotnych i cennych informacji bez konieczności mierzenia się z technologią big data.

Według Martina Lindstroma small data może być źródłem głębokiej wiedzy na temat zachowań ludzkich i preferencji konsumentów, pozwalając firmom podejmować bardziej świadome decyzje oraz opracowywać skuteczniejsze strategie, aby spełniać wymagania rynku. Zdaniem Lindstroma small data opiera się na założeniu, że nie wszystko można zrozumieć poprzez olbrzymie zbiory danych i analizy danych masowych. Czasami kluczem do zgłębienia zwyczajów zakupowych, emocji i potrzeb klientów jest obserwacja drobnych, lecz ważnych detali z ich życia codziennego: „Mała ilość danych nigdy nie jest wystarczająca, aby stworzyć kazus lub zbudować hipotezę, jednak w połączeniu z wiedzą i obserwacjami zebranymi z całego świata dane te mogą pomóc stworzyć rozwiązanie, które będzie fundamentem dla przyszłego biznesu”, twierdzi Lindstrom.

Różnice między small data a big data

Różnice między small data a big data dotyczą przede wszystkim ilości gromadzonych informacji, obszaru analizy oraz sposobu przetwarzania zbiorów danych.

• Wolumen danych. Small data to znacznie mniejsze zbiory danych, dlatego można je przetwarzać i analizować przy pomocy prostszych zasobów i narzędzi. Z kolei big data to zbiory danych masowych, które do magazynowania, przetwarzania i wydajnego analizowania wymagają specjalistycznych technologii i narzędzi.
• Obszar zainteresowania. Small data skupia się na danych szczegółowych w dokładnie ustalonym celu. Aby rozwiązać problem lub zaradzić konkretnym potrzebom, dokonuje selekcji jedynie najistotniejszych informacji, co pozwala sprawniej podejmować decyzje. Obszar zainteresowania big data jest zwykle szeroki i obejmuje ogromny przekrój danych, włącznie z bardzo zróżnicowanymi informacjami, nie zawsze istotnymi dla wyznaczonego celu.
• Narzędzia i zasoby. Przetwarzanie i analiza small data może być prowadzona przy użyciu bardziej dostępnych i tańszych narzędzi: wystarczy standardowe oprogramowanie do analizy danych, aby przekształcać informacje w mniejsze zbiory danych. Z kolei analiza big data wymaga zaawansowanej infrastruktury informatycznej ze względu na gigantyczny wolumen danych i konieczność jego szybkiego przetwarzania.
• Zastosowania i cele. Small data stosuje się, aby uzyskać bardziej szczegółowe i precyzyjne informacje w celu lepszego poznania klientów, spersonalizowania doświadczeń, zoptymalizowania procesów i usprawnienia podejmowania decyzji w sytuacjach niewymagających analizy wielkich ilości danych. Big data, natomiast, służy do odnajdywania wzorców i trendów w zbiorach danych masowych, co pomaga podejmować decyzje o znaczeniu strategicznym, wykonywać analizy predykcyjne i poprawiać wydajność operacyjną w różnych obszarach, np. w marketingu lub finansach.

Zalety small data

Small data oferuje całą gamę istotnych korzyści szczególnie w środowisku, w którym duże zbiory danych są niepotrzebne lub niepraktyczne.

• Szybsze tempo podejmowania decyzji. Mniejsze zbiory danych można szybciej przetwarzać i analizować, co usprawnia proces decyzyjny.
• Orientacja na klienta. Small data umożliwia dokładniejszą i bardziej spersonalizowaną analizę danych klientów. Dysponując lepszą wiedzą o preferencjach i indywidualnych potrzebach klientów, firmy mogą tak dostosowywać swoje produkty i usługi, aby podnosić poziom doświadczenia zakupowego.
• Optymalizacja zasobów. Dzięki analizie small data firmy mają możliwość zaoszczędzić czas i koszty, gdyż nie muszą inwestować w drogą i skomplikowaną infrastrukturę do przetwarzania wielkich zbiorów danych.
• Większa jakość danych. Analiza small data skupia się na szczegółowych, istotnych danych, dlatego jest zwykle dokładniejsza i wiarygodniejsza. Informacje są pozyskiwane z wybranych i sprawdzonych źródeł, co ogranicza ryzyko pojawienia się błędnych lub redundantnych danych.
• Rozpoznawanie nowych szans biznesowych. Dzięki zorientowaniu na detale firmy mogą odkrywać nisze rynkowe, pojawiające się tendencje czy obszary wymagające ulepszenia i tak zdobywać przewagę konkurencyjną.
• Prywatność i bezpieczeństwo danych. Istnieje możliwość złagodzenia ryzyka związanego z zachowaniem prywatności i bezpieczeństwa poprzez ograniczanie wielkości przechowywanych informacji. W przypadku mniejszych zbiorów łatwiej stosować środki ochrony danych.

Zastosowania small data w logistyce

Small data znajduje wiele zastosowań w sektorze logistycznym, gdzie służy poprawie wydajności, usprawnianiu podejmowania decyzji i zwiększaniu satysfakcji klientów.

• Optymalizacja tras i doręczeń. Analiza danych dotyczących ruchu, warunków pogodowych i godzin doręczeń pozwala zoptymalizować trasy transportowe. Dzięki wykorzystaniu szczegółowych informacji można poprawić planowanie logistyczne, skrócić czasy dostaw i ograniczyć koszty wysyłek.
• Zarządzanie zapasami. Poprzez śledzenie i analizowanie w czasie rzeczywistym danych dotyczących stanu magazynowego można uniknąć problemów wynikających z niedoboru lub nadmiaru zapasów. Small data można wykorzystać do ściślejszej kontroli nad zapasami przy jednoczesnym ograniczeniu kosztów magazynowania i uniknięciu strat wynikających z utraty ważności lub zestarzenia się produktów.
• Prognozowanie popytu. Dzięki analizie danych historycznych dotyczących tendencji zakupowych small data pomaga przewidywać zapotrzebowanie na oferowane produkty. W konsekwencji można dostosowywać poziomy stanów magazynowych i efektywnie zaspokajać popyt, unikając strat na skutek braku zapasów w magazynie lub jego nadmiaru.
• Poprawa doświadczenia klienta. Small data ułatwia zbieranie i analizę informacji o preferencjach i zachowaniach klientów w celu spersonalizowania doświadczenia zakupowego oraz oferowania produktów i usług bardziej dostosowanych do ich potrzeb.
• Analiza kosztów logistycznych. Small data upraszcza analizę kosztów związanych z różnymi aspektami łańcucha dostaw takimi jak transport, magazynowanie czy manipulowanie ładunkami. Dysponując szczegółowymi danymi na temat kosztów, firmy mogą szukać obszarów wymagających poprawy, aby ograniczyć zbędne wydatki.
• Wykrywanie nieprawidłowości. Wykorzystując analizę danych z obszaru wydajności operacji logistycznych, small data umożliwia identyfikowanie nieprawidłowości i potencjalnych źródeł problemów w łańcuchu dostaw.

Small data – zbiory danych mniejsze, ale nie mniej wydajne

Podczas gdy big data koncentruje się na przetwarzaniu danych masowych, small data skupia się na danych szczegółowych, których zbiory są dostępne i zrozumiałe dla człowieka. Służą one rozwiązywaniu konkretnych problemów oraz sprawnemu podejmowaniu decyzji dotyczących potrzeb użytkowników lub klientów. Tego rodzaju informacje są szczególnie ważne dla mniejszych firm lub takich, które poszukują szybkich rozwiązań dla swoich klientów lub konkretnych problemów, gdzie ilość danych nie jest czynnikiem decydującym.

W kontekście coraz częstszego monitorowania wydajności na podstawie danych generowanych w obiekcie logistycznym system zarządzania magazynem (WMS) taki jak Easy WMS odgrywa kluczową rolę w optymalizacji operacji magazynowych. Jeśli chcesz zamienić wielkie ilości danych powstających w magazynie w informacje przydatne dla Twojej działalności, skontaktuj się z nami. Nasi eksperci doradzą Ci najlepsze rozwiązania informatyczne, dzięki którym poprawisz wydajność operacji logistycznych w Twojej firmie.