【現象】大數據浪潮下，一些企業轉而將目光投向了傳統的小數據，并據此改善了相關產品。比如，相較于以往，現在的罐頭和汽水瓶的蓋子更容易打開，車門可以不費力地關上，而抽屜的開合也設計得更加順滑。這緣于企業對一個細節的敏銳捕捉：隨著科技發展導致的體力勞動減少、電腦和觸摸屏導致的書寫退化，人們的雙手沒有以前有力了。類似的小數據、小趨勢，正在和大數據一起改變著我們的生活。

　　【點評】大數據的產生，簡化了人們對世界的認知。通過將人的行為轉化成為無數個可以量化的數據節點，從而為人提供了一個“數據畫像”。然而，目前的一些大數據應用還停留在標簽化的層面，忽略了個體的差異，容易導致千人一面的結果。

　　如果說大數據關注的是總體和大致規律，那么小數據關注的則是個體和細膩的事實。和大數據相比，小數據的價值在于它來源于各類社會行為的細節，更貼近人們的個體感受，對需求的呈現也更精準。比如，按照大數據畫像，嬰兒尿布可能會和奶粉、玩具等商品相關聯，啤酒的消費者可能會同時選購花生米、薯片等零食。而國外一家零售商依據小數據的分析顯示，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段，竟然取得了成功。

　　不論是大數據還是小數據，最重要的是對數據的分析。舉一個古代的例子，在馬陵之戰中，龐涓善于數據分析，而孫臏通過編造“使齊軍入魏地為十萬灶，明日為五萬灶，又明日為三萬灶”的數據，反其道而用之，對龐涓實施誘殺。這就是龐涓慣用“灶”的大數據，而忽視對腳印等小數據的分析而導致的。要達成對事物的更深入理解，就需要把大數據思維和小數據細節相結合。

　　關于未來趨勢，有專家預言，在不久的將來，大數據、小數據的界限或將被消除，取而代之的是“全數據”或全量數據，也就是所有數據。比如，未來在智能交通領域，將有可能用全量實時的數據，來感知城市每輛車所在的具體位置、每個紅綠燈路口的車輛信息，并對這些情況進行全局調控，從而大幅提升城市交通運營效率。而實現這一目的，離不開對數據的挖掘和分析，以及人工智能的深度學習。

　　英國數學家托馬斯·克倫普在《數字人類學》一書中指出，數據的本質是人，分析數據就是在分析人類族群自身。數據產生于人類社會的各種活動，其價值也在于服務人類社會，讓生活變得更加美好。對公共部門和企業來說，在確保數據安全的前提下，將數據轉化為服務和產品，才能更加準確地對接人們的需求和期待，從而讓數據更好服務人類社會，不斷提升人們的幸福感。