大数据与小数据

我们所说的大数据是什么意思？

是的，实际上是从多个渠道收集的大量信息。但是大数据不仅仅是规模——它是一个 心态和方法论。

• 以数据为中心的方法。
• 由专业平台、软件和专业知识提供支持。
• 我们坚信，一旦建立和整合了数据管道，就会出现隐藏的见解和相关性。

还有小数据？

小数据不只是 “不那么重要”。这是一个 以客户为中心的方法。

• 侧重于有目的地识别的个人群体。
• 提取的细节可以推断到更广泛的市场趋势中。
• 将人置于中心，而不仅仅是数字。

它们重叠的地方

大数据和小型数据在以下方面有共同点：

• 分析态度和行为趋势。
• 解释这些趋势对业务意味着什么。
• 通过可视化、讲故事和商业激活来实现见解。

这个 良好分析的基础 — 提炼、解释、沟通 — 早于大数据，仍然适用于两者。

它们的不同之处

大数据由 四个 Vs: 体积、多样性、速度、真实性。

• 规模带来复杂性。
• 大型数据集揭示了小型研究无法揭示的相关性。
• 现代工具使实时识别和测试这些关系成为可能。

相比之下，小数据依靠的是蓬勃发展 深度胜于广度 — 深入研究人类经历，解释行为背后的 “原因”。

需要注意的陷阱

大数据并不总是那么容易：

• 规模可能令人望而生畏，有时甚至会陷入瘫痪。
• 处理既耗时又占用大量资源。
• 收益可能需要一段时间才能实现，在投资高额时会产生压力。

无论是大数据还是小型数据，都有一条规则成立： 不采取行动的数据毫无意义。仅仅收集它无济于事；它的价值在于哪些组织 做 随之而来。

不是二元选择

这不是 David vs Goliath。最强的洞察策略 合并大数据和小数据。

• 大数据提供广度、规模和预测能力。
• 小数据带来了人类背景、细微差别和情感驱动力。
• 它们共同提供了对客户的全方位了解。

现代技术（人工智能、机器学习、DMP、高级可视化）使这种集成比以往任何时候都更容易。例如：

• 社交客户关系管理 利用小数据（态度、细分市场、影响者）。
• 将其与大数据（网络分析、交易）相结合。
• 结果：一款强大的参与和计划工具，融合了 人类 还有 统计。

外卖

这与 “大与小” 无关。是关于 知道何时使用它们，以及如何将它们组合在一起。保持正确的平衡，回报是指数级的——更丰富的洞察力、更明智的战略和更强的业务成果。

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