Nell’epoca dell’information technology, i dati giocano un ruolo cruciale nello sviluppo e nel successo delle aziende. Nonostante il concetto di big data sia ormai ampiamente diffuso, esiste un elemento altrettanto importante ma meno noto. Sono gli small data che, nel campo della logistica, offrono diverse applicazioni in grado di migliorare significativamente l’efficienza, la qualità del servizio e la soddisfazione del cliente. 

Focalizzando le strategie su informazioni più specifiche e dettagliate di quelle che sono in grado di fornire i big data, le aziende possono assumere, attraverso i dati “small”, decisioni più informate, adattarsi rapidamente alle richieste del mercato e ottenere una posizione competitiva più favorevole. 

Ma cosa sono esattamente gli small data? 

I cosiddetti “microdati” sono set di informazioni più limitate in termini di dimensioni e portata rispetto ai big data. Contrariamente alle “tre V” dei big data (volume, velocità e varietà), i dati di piccole dimensioni sono gestibili, altamente focalizzati e comprendono informazioni molto dettagliate e specifiche.

Il concetto di small data è emerso recentemente, come risposta alla crescente complessità nell’elaborazione dei dati prodotti dai processi digitali, sempre più interconnessi e imponenti. Con l’aumento esponenziale dei dati disponibili, gli small data offrono alle aziende un’alternativa per ottenere informazioni preziose, senza dover affrontare le sfide critiche dei big data. Secondo l’esperto di marketing Martin Lindstrom, autore di “Small Data: The Tiny Clues that Uncover Huge Trends”, i dati “piccoli” forniscono approfondimenti ben focalizzati sul comportamento umano e sulle preferenze dei consumatori. Questo consente alle aziende di prendere decisioni informate e sviluppare strategie più efficaci, per soddisfare le richieste del mercato.

Le differenze tra small data e big data si basano soprattutto sul volume, sul focus e sulle modalità di elaborazione e analisi delle informazioni finali. 

I vantaggi degli small data sono molteplici, soprattutto in contesti in cui set di dati di grandi dimensioni non risultano facili da gestire. 

Gli small data consentono infatti un processo decisionale più rapido, un’analisi dettagliata delle preferenze dei clienti, un’ottimizzazione delle risorse e una maggiore qualità dei dati. Nel settore logistico, gli small data migliorano l’efficienza ottimizzando percorsi e consegne, gestendo in maniera ottimale le scorte, prevedendo la domanda e migliorando l’esperienza complessiva del cliente.

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