Según explica Forbes, hay que olvidarse del Big Data, puesto que el Small Data del Internet de las Cosas se va a imponer, puesto que sólo requiere poca capacidad, y no conjuntos de datos del tamaño de un petabyte, como algunos podrían pensar.

Así pues, el Small Data contiene pequeños datos, pero con atributos muy específicos y que se utilizan para determinar los estados y las condiciones actuales o puede ser generado mediante el análisis de grandes conjuntos de datos. Esto guarda relación con el hecho de que en dispositivos inteligentes se usan pequeños conjuntos de datos en tiempo real, que nos indican la ubicación, temperatura, humedad, presión, vibración, o incluso si un elemento se ha abierto o no a través de pequeños sensores.

De esta forma estos datos pequeños (Small Data) pueden desencadenar eventos en base a lo que está sucediendo en ese preciso momento, y pueden combinarse con la información del comportamiento o tendencia derivada de algoritmos de aprendizaje automático dirigidos contra los conjuntos de datos de grandes datos. Por ello, estos pequeños datos obtenidos del Internet de las Cosas son derivados de un conjunto mayor de datos, donde los algoritmos de aprendizaje automático comienzan a entender los patrones y revelar el rendimiento de ciertos mecanismos o actividades.

Por todo ello, el Big Data no es un requisito para todos los casos, puesto que en muchas ocasiones analizar una serie de datos específicos es suficiente para conocer el resultado deseado. Por tanto, a través de la optimización de los procesos de negocio, las empresas pueden ahorrar millones de euros a través del análisis de los relativamente pequeños conjuntos de datos, diseñados para revelar detalles específicos buscados. Por todo ello, a la hora de embarcarse en una iniciativa modernización tecnológica de una empresa, habrá que estudiar si conviene más invertir en Big Data o en el Internet de las Cosas, dependiendo de los resultados que realmente se busquen.