无论分析哪个品牌，一个显而易见的事实是，这些品牌往往不仅仅与单一产品相关，一个品牌往往可以呈现出各种不同特征的产品。这个规律在汽车行业和计算机行业比较突出。不是每个企业都有大数据资源。除了百度、阿里巴巴、腾讯，谷歌、亚马逊、脸书等国外互联网巨头也拥有丰富的数据资源，而大多数普通企业缺乏大数据资源，只能算是“小数据”。

大数据和小数据都是数据环境的产物。要想用小数据设计个性化服务，必须学会区分大数据和小数据。区分大数据和小数据有一个简单的标准，就是数据量，数据的类型和格式，数据的处理速度，数据的复杂度。小数据数量少，类型少，格式少，处理速度快，复杂度低，大数据则相反。在实践中，大数据可以合成小数据，当小数据达到一定量时，就会变成大数据。能被大多数人应用的是小数据，量少，种类少，处理速度快，复杂度低。大数据的好处。

这也取决于数据技术的进一步发展。大数据时代的预言家维克多迈耶(Victor Meyer)曾经说过：“在现代商业领域，大数据的力量就是它的实体。数据分析、精准营销和情感维护将是互联网时代电子商务和传统商店成败的关键。

这意味着小数据比大数据更适合业务的其他部分。这也提醒企业，面对互联网上的海量数据，不要纠结于数据和小数据，要关注能为企业决策提供依据的数据。对于那些没有积累任何数据的企业来说，重要的任务是建立自己的数据理解。只要掌握了数据知识，就可以挖掘出个性化的小数据。我们可以挖掘小数据的价值，为用户提供个性化服务。

在商业上，不能责怪有权势的商人使用大数据。面对相对薄弱的人力和财力，我们应该在数据时代追求发展。选择个性化的小数据是明智的，基本可以解决企业目前的实际问题。证券公司在互联网的浪潮中追求发展，发掘小数据的价值，为用户提供个性化服务和个性化精准营销，从而实现发展势头。

大数据时代，证书公司挖掘大数据面临诸多困难。为了发现大数据的价值，他们需要花费巨大的财力购买设备和软件，培养大量的人才。

小数据容易处理和操作。很多企业可以发现小数据的价值，为客户提供个性化服务。很多大企业也用小数据。比如某高校餐饮管理中心的饭卡系统，记录了很多学生的用餐消费。工作研究中心分析了学生的饮食数据，发现一个同学最近的饮食消费非常低。推测他可能会遇到经济困难。于是，学校给这位同学发了一条关心备至的短信：“同学你好，上个月你的餐饮消费支出大幅下降。会遇到经济困难吗？”如果你需要帮助，请打电话、发短信或发电子邮件。学生被感动了，把这个信息上传到网上和大家分享。有人回答：“一个好的中国大学，让这个冷冰冰的小数据有了人性的美。”原来那个同学因为当月瘦了，所以减少了伙食费。可见餐饮的小数据可以让勤工俭学的员工为学生提供个性化的服务，也可以是品牌形象。