大数据和小数据有哪些区别呢？

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来一下这个问题。

首先在谈大数据和小数据的区别之前，首先应该明确一下大数据和小数据的概念，从广义上来讲，大数据通常指的是大量结构化数据与非结构化数据的集合体，小数据通常指的是结构化数据，针对的目标用户也比较明确。

从应用的角度来说，大数据和小数据具有以下几个主要的区别：

第一：大数据重预测，小数据重决定。大数据的分析方式是自下而上的知识发现和预测过程，通过在一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律，所以大数据是从不确定性中找确定性。小数据分析通常会采用统计学方法，分析方式是自上而下。

第二：大数据重感知，小数据重精准。大数据可以做整体上的感知，影响的范围更广，比如舆情监测、流感监测、网络营销、智慧城市等应用。小数据通常更关注数据的真实性和代表性，小数据更聚焦。大数据往往包含了众多真假难辨的数据，而小数据通常对于数据来源有严格的甄别，所以小数据更精准。

首先，从名称上可以看出，就是数量的差别。大数据，一般指几百万甚至几亿的数据量，数据越多，提取指定的数据所需要的计算机量难度也呈指数级的增加，为了客户良好的体验，就需要更高处理效率的计算机，这期间的成本非常高昂。小数据就恰恰相反了。