Na prática, ambos os conceitos são complementares e ajudam na hora da geração de resultados e de insights. O importante é entender suas aplicações práticas: o uso das soluções de Big Data são necessárias para minerar e automatizar os fluxos de dados, sendo esses estruturados ou não. Já o Small Data lida com quantidades menores de informação, e conecta os profissionais com materiais mais significativos, de maneira acessível e compreensível, facilitando as tarefas diárias.
“Não é uma questão de qual é melhor, mas é importante entendermos em qual momento cada uma dessas soluções vai ser mais útil dentro da sua organização. As empresas precisam de uma combinação de Big Data, com tecnologias e algoritmos de machine learning, e Small Data, por meio de pessoas preparadas com o perfil analítico para tomada de decisões baseadas em dados.”, reflete Paulucci, cofundador da triggo.ai, startup focada em desenvolver produtos e soluções personalizadas voltadas para Data Analytics e Inteligência Artificial.