“小資料”一詞與“大資料”形成對比，後者指的是每秒生成的大量結構化、半結構化和非結構化資料。大資料也可以用三個資料變數來定義：體積、速度和多樣性。體積是指每秒生成的資料量；速度是指接收和處理資料的速率；多樣性是指資料的不同格式。

什麼是大資料(big data)？

大資料指的是非常大的結構化和非結構化資料塊，它們太複雜了，人類無法理解。資料過去指的是檔案和檔案，也許還有一些照片或影片，但現在它的意義遠不止這些。估計我們每天產生的資料量幾乎是不可能的。據信，由於數字裝置數量的增加和物聯網的發展，每天產生的資料量大約為25億位元組。此外，社交網站以影象、影片和圖形的形式逐分鐘生成大量資料。大資料是指數字時代產生的大量資料，包括電子郵件、網站、流媒體平臺和社交網站產生的所有網路資料。大資料不僅指以電子方式生成和儲存的資料量，還指那些過於複雜而無法用傳統資料處理方法處理的大資料集，這些資料集需要新的演算法技術。

什麼是小資料(a **all data)？

小資料指的是在體積和格式上都足夠小到人類能夠理解的資料。資料量是指要處理的資料量。當涉及到小資料時，資料量驚人地小，這可能涉及到更精確的、小規模的度量。“小資料”一詞與“大資料”形成鮮明對比，而“大資料”則是指資料太大、太複雜，無法用傳統的資料處理技術進行分析和處理的資料。小資料可以定義為能夠影響當前決策的小資料集。與大資料不同，小資料到達處理的速度是穩定和可控的，資料的積累也相對緩慢，這使得它們易於處理和訪問。最棒的是，小資料無處不在，人們很容易理解，事實上，它可以轉化為商業智慧。

大資料與小資料的區別

意思

–大資料指的是大量資料，這些資料過於龐大和複雜，無法用傳統的資料處理技術進行分析和處理。大資料是數字時代產生的大量資料，包括電子郵件、網站、流媒體平臺和社交網站產生的所有網路資料。相反，小資料指的是足夠小的資料，無論是從體積上還是從格式上都能讓人理解。

體積

–大資料是每秒生成的大量結構化、半結構化和非結構化資料的組合，每天都會淹沒企業。社交網路、實時分析、流媒體平臺或電子商務網站等Web應用程式處理大量資料，其資料量超過了傳統資料庫系統的限制。當涉及到小資料時，資料量會出人意料地小，這可能涉及到更精確、小規模的度量，這使得資料易於訪問和理解。

速度

–速度是資料到達、分析和處理的速率，以滿足特定標準。大量的資料可以在短時間內積累，資料流是海量的、連續的。確定大資料速度的最佳方法是實時檢查使用者點選產生的資料速度。另一方面，小資料處理的是一種型別的資料，因此當涉及到小資料時，資料的積累相對較慢，並且資料流是穩定和可控的。

品種

–大資料的多樣性是指不同型別的資料，包括結構化、半結構化和非結構化資料，以及這些資料的組合。資料可以是文件、電子郵件、文字、音訊和影片檔案、圖形和其他形式。大資料有多種格式，從電子郵件到推特，再到社交媒體和感測器資料。傳統應用程式中的資料來源主要是與金融、旅遊、保險、醫療保健、零售以及**和司法處理相關的事務。資料來源的型別已經急劇擴充套件，包括社會資料、機器資料和事務資料。

大資料與小資料：對比圖

總結 - 大資料時代(of big data) vs. 小資料(**all data)

大資料是大量結構化、半結構化和非結構化資料的組合，這些資料太複雜，無法用傳統的資料處理技術進行分析和處理。它們是大型資料集，其大小超出了典型軟體工具處理、儲存和分析的能力。大資料在體積、速度、多樣性和準確性方面與傳統的小資料概念有很大不同。相反，小資料是指資料小到可以方便地儲存在一臺機器上，特別是本地伺服器或膝上型電腦上，並且易於訪問的資料。