La semana pasada -en plena Big Data Week-,  Rufus Pollock, fundador y co-director de la Fundación Open Knowledge, publicó Forget Big Data, Small Data is the Real Revolution, el primero de una serie de post dedicados al Small Data. El texto, que también fue publicado en The Guardian Datablog, advertía acerca de cómo el creciente interés generado alrededor del concepto de Big Data no debería hacernos perder el foco respecto a la importancia del Small Data, pequeños datasets que pueden ser almacenados y procesados a través de un simple ordenador personal.

Hablar a estas alturas del valor del Big Data –entendido como los grandes conjuntos de datos, en general poco o nada estructurados, que por su volumen, velocidad de transformación y variabilidad no pueden ser gestionados mediante herramientas convencionales- es casi un lugar común. Empresas como Google, Oracle o IBM llevan ya bastante tiempo tratando de jerarquizar estos grandes conjuntos de datos, separando la información relevante de la que no lo es, y favoreciendo su interpretación y puesta en valor.

Sin embargo, tal vez la verdadera revolución en torno a la gestión de información no resida tanto en el Big Data como en el potencial que ofrece la democratización masiva de los medios de acceso, almacenamiento y procesamiento de pequeños conjuntos de datos. Un área en la que los avances tecnológicos tienen implicaciones mucho mayores que en el terreno de los «grandes datos”, y en la que, frente a las estructuras fuertemente centralizadas que caracterizan al Big Data, se favorecen modelos de gestión colaborativos y distribuidos.

Al margen del tamaño y de la naturaleza estructurada o no de los datos, Big Data y Small Data plantean dos modos de relacionarnos con la información muy diferentes. Trataré de explicarlo mediante un par de ejemplos. Uno de los casos más comentados acerca de la capacidad del Big Data para poner en valor la información, es el análisis de datos dirigido por Nate Silver durante la campaña Obama 2012. A través del cruce de grandes volúmenes de información procedente de fuentes muy heterogéneas (desde datos públicos y datos de consumo, a conversaciones en redes sociales) Silver y su equipo fueron capaces de segmentar su target de manera muy precisa y, de este modo, adecuar los mensajes del candidato a las necesidades y expectativas de los electores.

Frente a este modelo, desde hace ya algún tiempo, vienen desarrollándose propuestas de visibilización y mapeo de iniciativas ciudadanas, que partiendo de un registro de información hiperlocal, favorecen la creación de comunidades dotadas de identidad e intereses comunes. Una de las últimas que ha llegado hasta mi, es Mappe, una propuesta surgida en Madrid a partir de La Mesa Ciudadana de Proyectos de Gestión de lo Público, que plantea georeferenciar de manera abierta y adaptativa pequeñas iniciativas sociales que actúan como nodos de una estructura resilente y distribuida.

Es evidente que ambos modelos no son excluyentes. De hecho, comienza a hablarse del Small Data como la última fase de los procesos de Big Data, el tramo en el que la gestión de los grandes volúmenes de datos se traduce en aplicaciones concretas, generalmente asociadas al consumo. Sin embargo, junto a este enfoque, también es posible entender el Small Data como un instrumento de visibilización y empoderamiento colectivo, dotado de objetivos, intereses y estructuras de valor propios.

Si te interesa el tema, puedes seguir el blog de la Open Knowledge Foundation, o unirte al debate a través de #SmallData en Twitter.