無論是針對哪個個別要素品牌的網站建設剖析，一個顯見的事實是這些品牌常常並不只是與一個單一的產品聯絡起來，一個品牌常常能隨同著多種各具特徵的產品而呈現。這一規律在汽車行業和計算機行業最為突出。不是每一個企業都有大數據資源。除了國內的百度、阿里巴巴、騰訊，國外的谷歌、亞馬遜、Facebook等互聯網巨頭企業也具有豐厚的大數據資源，而大局部普通的企業缺乏大數據資源，具有的數據只能算得上是“小數據”。
大數據、小數據都是數據環境下的產物。我們腰要運用小數據設計個性化的效勞，必需學會辨別面對的數據是大數據還是小數據。辨別大數據還是小數據有一個簡單的準繩，即經過數據的量、數據的品種和格式、數據的處置速度、數據的複雜水平四個方面來確認。小數據的量少、品種少、格式少處置速度快、複雜水平低，反之則為大數據。在實踐運用中，大數據能夠合成成小數據，小數據到達一定的量就會變成大數據。能被大多數人應用的，就是那些量少、品種少、處置速度快、複雜水平低的小數據。對大數據的利
用還要依賴數據科技的進一步開展。大數據時期的預言家維克托·邁耶，舍恩伯格曾經說：“在現代商業範疇，大數據的力氣其實體如今個性化的小數據上一無論是互聯網時期的電商還是傳統的店商，勝負的關鍵都將是數據剖析，精準營銷的、情感維護。
弦外之音就是，小數據關於普通的餘業來說，比大數據更適用。此言也提示商家，在面對互聯網的海量數據的時分，不要糾結於數據，小數據，要把關注的焦點放在那些能為商家的決策提供根據的數據上。而對那些還沒有任何數據積聚的企業，擺在眼前的首要任務就是把自已的數據認識建立起來。只要具備了數據認識，才幹挖據個性化的小數據，才幹經過發掘小數據的價值，為用戶提供個性化的效勞。
在商業經首中，實力雄厚的商家應用大數據無可厚非，面對人力、財力相對單薄的商家，在數據時期要追求開展，選擇個性化的小數據是明智之舉，根本上能處理企業當前的實踐問題。證券公司在互聯網浪潮中追求開展，發掘小數據的價值，能夠為用戶提供個性化的效勞和個性化的精準營銷，從而取得開展的動力。
在大數據時期，證公司挖據大數據的時分，面臨很多艱難，為了發掘大數據的價值，需求破費宏大的財力購置設備與軟件，培育大數人才。
小數據容易處置，容易操作，很多企業都能夠發掘小數據的價值，為自已的客戶提供個性化的效勞。小數據也被很多學校採用。例如，某大學的餐飲管理中心的飯卡系統記載了很多學生的就餐消費狀況。學校勤工助學中心剖析學生的就餐小數據，發現某同窗最近的餐飲消費金額很低，揣測他可能遇到了經濟艱難，於是就給該同窗發了一條關心備至的短信：“同窗你好，你上個月的餐飲消費支出急劇降落，能否遇到經濟艱難？如需援助，請打電話，發短信或郵件。”該同窗打動之餘把此短信上傳到網上與大家分享，有人回覆：“中國好大學，讓冰冷的小數據有了人性之美。”原來該同窗由於那個月減肥，所以減少了餐飲支出。可見，餐飲的小數據，能夠讓勤工助學工作人員為學生提供個性化的效勞，也提升了學校的品牌形象。
小數據的價值被越來越多的商家所注重，由於小數據既能夠輕鬆獲取又容易處置和操作，能處理普通企業當下的實踐問題。特別是經過挖據已有的小數據的價值，能夠為目的用戶提供個性化的精準營銷，最大限度地滿足用戶的需求，培育出用戶對企業的忠實度，從而為企業完成持續穩定的開展奠定堅實的根底。
在大數據時期，我們不可小覷小數據，發掘小數據背後的價值，既能用戶的個性化需求提供計劃，又能進步企業的競爭才能。
