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大数据与小数据
前几年大数据这个概念开始兴起，所有企业当然也包含我们传统行业，也在都想借助大数据抓住机会再次腾飞，一有机会言必称“大数据”，而真正把大数据弄懂的企业并没有多少，更谈不上去应用，创造价值。
前几天看了一本书，里面提到了“小数据”这个概念，让我对传统行业应用数据有了一个全新的认识。
大数据这个概念是互联网企业提出的，所以这个概念是基于互联网行业特性而产生的，互联网有一个特点是其他行业很难做到的，就是所有用户的动作都会留下痕迹，你点击了哪个按钮，你在这个页面停留了多长时间，你有没有点赞，有没有评论，你的用的什么手机，你去过哪，甚至你赚多少钱互联网企业都很容易知晓，他们可以根据这些数据采用人工或AI进行分析，只要数据量足够大，就会挖掘出非常有价值的信息，而传统行业的信息获取内容极其有限，交易数据，CRM数据、做商业的可能还有一些区域热力图啥的，而且只有在与客户产生线下互动时才会有新的数据产生，而且数据的噪声也很严重，很难还原出有价值的信息点。
“小数据”是对一个或一类客户的深度调研产生的结果，它大数据正好相反，大数据可以抓出很多事实，小数据可以帮助洞察用户底层需求，做线下企业，我们拥有的能力是可以与用户进行深度的沟通，洞察用户的个性化需求，进而创新产品，优化服务。
如果只通过大数据进行分析，冰山之上的数据都是同质化的，看不出任何个性需求。
只有层层挖掘“冰山下”隐性的、潜在的小数据，才能理解用户深层次的需求。
冰山之下，才是服务设计的起点，用以转化新的机会点和服务战略，定制出触动人心的服务。
大数据和小数据有什么区别吗？
大数据和小数据的区别主要体现在数据规模、数据来源、数据处理和数据分析方法方面。
数据规模：大数据通常指的是海量的数据，无法在一定时间内用常规软件工具进行处理。
小数据则指的是数据规模相对较小的数据，可以使用常规软件工具进行处理。
数据来源：大数据可以来源于各种来源，包括传统数据源（如数据库、企业信息系统等）和非传统数据源（如社交媒体、卫星图像、互联网日志等）。
小数据通常来源于传统数据源。
数据处理：大数据需要使用特殊的数据处理技术（如分布式计算、数据挖掘等）来进行处理。
小数据可以使用常规软件工具进行处理。
数据分析方法：大数据分析通常需要使用机器学习、人工智能和数据挖掘等方法，以便从海量数据中提取有价值的信息。
而小数据则可以使用常规的统计分析方法进行分析。
大数据与小数据到底有哪些不同之处?
1. 大数据与小数据的主要区别在于对因果关系的追求。
大数据分析更侧重于相关关系，即关注“是什么”而非“为什么”。
这一转变挑战了人类传统的认知模式和与世界互动的方式。
2. 在应用方面，传统数据主要用于描述过去的状态，而大数据的核心在于预测。
大数据为人类生活创造了前所未有的可量化维度，使数据从描述过去转变为影响现在，为企业提供了预测趋势和个性化精准营销的可能性。
3. 从数据结构来看，大数据强调的是对海量非结构化数据及其处理方法的整合。
判断大数据与小数据的标准包括数据量、种类和格式、处理速度以及数据复杂度。
4. 分析的基础不同，大数据依赖于大规模数据的积累来实现质的变化。
这种变化源于科技创新，它让信息积累到足以引发变革的程度。
相比之下，小规模数据无法完成许多大数据能够实现的任务。
因此，数据驱动企业是一个数据积累的过程，而非仅仅依赖于工具。
5. 大数据带来的改变是多方面的，包括新认知的获得、新价值的创造，以及市场、组织结构、政府与企业等方面的变革。
它的影响已经体现在天文学、基因学等多个领域，并将继续改变各行业的商业模式和运营模式。
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