Разница между работой с большими и малыми данными заключается в объёме, структуре, целях и других характеристиках. 12

Большие данные (big data) — это огромные и сложные наборы информации, с которыми не могут справиться обычные методы обработки. 2 Они могут быть представлены в виде больших блоков структурированных и неструктурированных данных. 2 Большие данные помогают получить общую картину рынка, увидеть тренды, спрогнозировать спрос или конкуренцию, увеличить продажи за счёт понимания поведения покупателей. 1

Малые данные (small data) — это небольшие наборы информации, которые способны влиять на решения в настоящем. 2 Как правило, они содержатся в одной компании, часто на одном компьютере и иногда в одном файле. 1 Малые данные предназначены для решения повседневных задач, их легче обрабатывать вручную. 1

Некоторые другие различия:

• Структура и содержание. 1 Большие данные часто бывают неструктурированными и разнородными. 2 Малые данные, как правило, структурированы и единообразны. 2
• Правдивость. 2 Качество и достоверность больших данных могут сильно различаться. 2 Малые данные, как правило, являются высококачественными и надёжными. 2
• Обработка. 2 Для обработки больших данных требуются распределённые платформы обработки, такие как MapReduce или Spark. 2 Малые данные часто могут обрабатываться на одном компьютере или в оперативной памяти. 2
• Аналитика. 2 Для анализа больших данных часто требуются передовые методы аналитики, такие как машинное обучение. 2 Для анализа малых данных могут быть использованы традиционные статистические методы. 2