无论是针对哪个个别要素品牌的分析,一个显见的事实是这些品牌往往并不只是与一个单一的产品联系起来,一个品牌往往能伴随着多种各具特色的产品而出现。这一规律在汽车行业和计算机行业最为突出。不是每一个企业都有大数据资源。除了国内的百度、阿里巴巴、腾讯,国外的谷歌、亚马逊、Facebook等互联网巨头企业也拥有丰富的大数据资源,而大部分普通的企业缺乏大数据资源,拥有的数据只能算得上是“小数据”。

　　大数据、小数据都是数据环境下的产物。我们腰要运用小数据设计个性化的服务,必须学会区分面对的数据是大数据还是小数据。区分大数据还是小数据有一个简单的原则,即通过数据的量、数据的种类和格式、数据的处理速度、数据的复杂程度四个方面来确认。小数据的量少、种类少、格式少处理速度快、复杂程度低,反之则为大数据。在实际运用中,大数据可以分解成小数据,小数据达到一定的量就会变成大数据。能被大多数人利用的,就是那些量少、种类少、处理速度快、复杂程度低的小数据。对大数据的利

　　用还要依赖数据科技的进一步发展。大数据时代的预言家维克托·迈耶,舍恩伯格曾经说:“在现代商业领域,大数据的力量其实体现在个性化的小数据上一无论是互联网时代的电商还是传统的店商,输赢的关键都将是数据分析,精准营销的、情感维护。

　　言外之意就是,小数据对于普通的余业来说,比大数据更实用。此言也提醒商家,在面对互联网的海量数据的时候,不要纠结于数据,小数据,要把关注的焦点放在那些能为商家的决策提供依据的数据上。而对那些还没有任何数据积累的企业，摆在眼前的首要任务就是把自已的数据意识建设起来。只有具备了数据意识,才能挖据个性化的小数据,才能通过挖掘小数据的价值,为用户提供个性化的服务。

　　在商业经首中,实力雄厚的商家利用大数据无可厚非,面对人力、财力相对薄弱的商家,在数据时代要谋求发展,选择个性化的小数据是明智之举，基本上能解决企业当前的实际问题。证券公司在互联网浪潮中谋求发展,挖掘小数据的价值,可以为用户提供个性化的服务和个性化的精准营销,从而获得发展的动力。

　　在大数据时代,证公司挖据大数据的时候,面临很多困难,为了挖掘大数据的价值,需要花费巨大的财力购买设备与软件,培养大数人才。

　　小数据容易处理,容易操作,很多企业都可以挖掘小数据的价值,为自已的客户提供个性化的服务。小数据也被很多学校采用。例如,某大学的餐饮管理中心的饭卡系统记录了很多学生的就餐消费情况。学校勤工助学中心分析学生的就餐小数据,发现某同学最近的餐饮消费金额很低,推测他可能遇到了经济困难,于是就给该同学发了一条关怀备至的短信:“同学你好,你上个月的餐饮消费支出急剧下降,是否遇到经济困难?如需援助,请打电话,发短信或邮件。”该同学感动之余把此短信上传到网上与大家分享,有人回复:“中国好大学,让冰冷的小数据有了人性之美。”原来该同学因为那个月减肥,所以减少了餐饮支出。可见,餐饮的小数据,可以让勤工助学工作人员为学生提供个性化的服务,也提升了学校的品牌形象。

　　小数据的价值被越来越多的商家所重视,因为小数据既可以轻松获取又容易处理和操作,能解决普通企业当下的实际问题。特别是通过挖据已有的小数据的价值,可以为目标用户提供个性化的精准营销,最大限度地满足用户的需求,培养出用户对企业的忠诚度,从而为企业实现持续稳定的发展奠定坚实的基础。

　　在大数据时代,我们不可小觑小数据,挖掘小数据背后的价值,既能用户的个性化需求提供方案,又能提高企业的竞争能力。