大数据时代的大数据和小数据之间，有什么本质的区别？

如果说互联网的浪潮改变了人们的生活，那么大数据将再一次改变整个世界，只有拥有数据的人才有最终话语权，众多互联网公司的巨头们都纷纷追逐这梦想成为时代的弄潮儿，在原本近乎生疏的名词“大数据”摇身一变，成了我们耳熟能详的词汇，无论是传统企业或是互联网公司都在迈开步伐向着大数据领域加速前进，然而现阶段大数据的火热程度如同盛夏的温度一样，大数据时髦，但非万能，不必事事、时时与之相连。因此我们需要认清企业本身实际情况，不要盲目一味追求大数据，而忽略了小数据所带来更精准、精确的数据分析。

《美国计算机学会通讯》几次刊文谈到了小数据，第一位意识到“小数据”重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔・艾斯汀。他的父亲去世之前几个月，这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同，他不再发送电子邮件，不去超市买菜，散步的距离也越来越短。这种逐渐衰弱的状态，到医院检查时，不管是测脉搏还是查病历，这位90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可事实上，追踪他每时每刻的个体化数据，他的生活其实已经明显与之前不同。这种日常小数据带来的生命讯息的警示和洞察，启发了这位计算机科学教授，小数据可以看作是一种新的医学证据，它是“your row of their data”。

一、大数据与小数据的对比

大数据技术（Big Data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料两规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营更积极目的的资讯。大数据的特点，简单总结为高容量、多元化、持续性、高价值。

小数据（iData），并不是指数据量小，而是围绕个人为中心全方位的数据，及其配套的收集、处理、分析和对外交互的综合系统。人产生的数据，包括生活习惯、社交、财务、行为等，全部被收集和利用进行分析，并对外形成一个富有个人色彩的数据系统，小数据的特点在于以单个人为对象，重点在于深度，对个人数据全方位全天候的挖掘利用。

大数据和小数据有些本质的区别，虽然以创造数据价值为目的思维和大数据是相似的，但是在具体方式上，还是有些不同的区别：

1.数据处理方式：大数据强调标准化，只有数据标准化，才能大规模采集，以后的数据处理概率统计才有了可能。可是数据一标准化，就失去了其数据产生时的特性和背景。而小数据的用户数据的最大特点就是来源和使用者是同一人，只不过存和取时间和背景不一样。

2.人的作用：在大数据模式下，数据从人身上产生被收集后，接下来的数据处理分析，就再也跟数据的主人无关了。而在小数据里，所有数据都围绕一个人产生，所以人在系统发挥中心作用。

3.其他数据性质的区别：比如小数据的数据量相对大数据的数据量小。小数据对数据不需要全部快速反应，相反大数据对数据需要做出快速反应。小数据更加注重非结构化数据之间的关联，重视深度挖掘，而大数据重在包容所有个体的数据，数据覆盖面广。

二、利用大数据中的小数据分析

Amazon（亚马逊）的一句名言“最成功书籍应该只有一本书，就是用户要买的下一本书”，即使大数据的先行者Amazon，预测用户要买的下一本数也并不容易。然而Amazon一向敢于尝试新的商业模式，Amazon正利用其数据优势，基于各种小数据分析，通过了解客户平时关注商品、新闻、爱好等信息，提前预测客户需求，可以在顾客购物确定下单前预先发货。

北京朝阳大悦城也有类似研究结果，信息研策部发现，平均每个驾车用户一次可为商场贡献约700元的收入，销售变化与车流变化幅度的相关性接近92%。这都是小数据的魅力，相比电商背后的云数据，朝阳大悦城10万人的数据样本只算是小数据，但对于一家要自我革命的购物中心而言足够了。这对于任何一个可进行数据分析的企业来说，极具借鉴意义。

三、小数据时代的发展未来

1.小数据的未来趋势

通过数据分析提高销售水平和服务质量，是任何公司未来发展的重要手段。目前国内对于小数据的分析和利用仍处于起步阶段，企业可利用现有数据进行全面分析，并对数据中变量的全面把握，充分利用小数据分析结果对公司进行发展预测；考虑小数据的人文因素，在数据分析日益完善的基础上，引入社会、心里、人文等因素，能够多方位、多维度的进行分析，使分析结果更加准确。

2.小数据预测对人才的要求

为了使得数据分析的结果更加精准、精确，从而做出有预测性、有价值的分析。小数据分析人员要求具有统计学、商业分析和自然语言处理能力，能够对数学、统计学、计算机等多方面知识的全方位掌握。

3.小数据的大服务

小数据作为数据时代的重要组成部分，任何销售、服务、金融企业可以充分利用数据资源，在做好大数据的基础上，提取具有鲜明特征且具有价值的小数据，挖掘可利用的客户个人信息，获取有价值的客户信息，降低公司成本，提高运行效率，曾加销量，更好地为客户提供量身订做的优质服务。

一切数据存在的根本在于人。人的需求是所有科技变革发展的动力。不远的将来，数据变革下一步将从大数据时代进入以人为本的小数据时代。

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