如果說互聯網改變人們的生活，那麼大數據時代可以改變整個世界，現在無論是傳統企業或是互聯網公司，都在邁向大數據領域方向，但是我們在朝大方向發展的同時，也不能忽略小數據所帶來更精準、精確的數據分析，那就是“小數據”，那麼，大數據和小數據有什麼區別呢?
首先，我們先來了解弄一下什麼是大數據，什麼是小數據。
大數據技術，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料兩規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營更積極目的的資訊。大數據的特點，簡單總結為高容量、多元化、持續性、高價值。
小數據，並不是指數據量小，而是圍繞個人為中心全方位的數據，及其配套的收集、處理、分析和對外交互的綜合系統。人產生的數據，包括生活習慣、社交、財務、行為等，全部被收集和利用進行分析，並對外形成一個富有個人色彩的數據系統，小數據的特點在於以單個人為對象，重點在於深度，對個人數據全方位全天候的挖掘利用。
從應用的角度來說，大數據和小數據具有以下幾個主要的區別：
第一：大數據重預測，小數據重決定。大數據的分析方式是自下而上的知識發現和預測過程，通過在一堆雜亂無章的數據中找到其背後的規律，所以大數據是從不確定性中找確定性。小數據分析通常會採用統計學方法，分析方式是自上而下。
第二：大數據重感知，小數據重精準。大數據可以做整體上的感知，影響的範圍更廣，比如輿情監測、流感監測、網絡營銷、智慧城市等應用。小數據通常更關注數據的真實性和代表性，小數據更聚焦。大數據往往包含了眾多真假難辨的數據，而小數據通常對於數據來源有嚴格的甄別，所以小數據更精準。
第三：大數據重相關，小數據重因果。大數據通常更注重是什麼而不糾結於為什麼，通過相關性來給出問題的解決方案。小數據是結果導向，更注重現象背後的內在機理，更關注於為什麼。
第四：大數據重群體，小數據重個體。大數據的應用通常更注重群體性行為的分析結果，比如網絡消費的大數據分析等，小數據往往更注重於個體的行為分析結果，個性化是小數據的重要特點。
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