大数据技术（Big Data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料两规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营更积极目的的资讯。大数据的特点，简单总结为高容量、多元化、持续性、高价值。

小数据（iData），并不是指数据量小，而是围绕个人为中心全方位的数据，及其配套的收集、处理、分析和对外交互的综合系统。人产生的数据，包括生活习惯、社交、财务、行为等，全部被收集和利用进行分析，并对外形成一个富有个人色彩的数据系统，小数据的特点在于以单个人为对象，重点在于深度，对个人数据全方位全天候的挖掘利用。

大数据和小数据有些本质的区别，虽然以创造数据价值为目的思维和大数据是相似的，但是在具体方式上，还是有些不同的区别：

1.数据处理方式：大数据强调标准化，只有数据标准化，才能大规模采集，以后的数据处理概率统计才有了可能。可是数据一标准化，就失去了其数据产生时的特性和背景。而小数据的用户数据的最大特点就是来源和使用者是同一人，只不过存和取时间和背景不一样。

2.人的作用：在大数据模式下，数据从人身上产生被收集后，接下来的数据处理分析，就再也跟数据的主人无关了。而在小数据里，所有数据都围绕一个人产生，所以人在系统发挥中心作用。

3.其他数据性质的区别：比如小数据的数据量相对大数据的数据量小。小数据对数据不需要全部快速反应，相反大数据对数据需要做出快速反应。小数据更加注重非结构化数据之间的关联，重视深度挖掘，而大数据重在包容所有个体的数据，数据覆盖面广。

大数据与小数据判断原则：

A.数据的量

B.数据的种类、格式

C.数据的处理速度

D.数据复杂度