时至今日，大数据已成为助力企业发展的利器。但究竟什么才是大数据，大数据与传统数据应用有何区别，相信大多数企业并不清楚。比如企业常用的两大数据应用——市场调研与商业智能，很多人认为这就是大数据应用，但实际上，二者仍然属于传统数据的应用领域。

那么，传统数据与大数据有何不同？CMIC认为，一个重要的不同点在于数据的互动程度。传统的数据应用，一般都是单向性的。具体来讲，企业通常会设定一个目标，再根据目标收集相关数据并进行分析，最后得到自己想要结果，诸如消费者行为分析和企业信誉度调查等案例，都是企业单向主导的数据分析行为。

大数据则是天然双向性，即这种双向互动不需人为设定，大数据生来就有，比如你使用任何一个网站，生成相应的行为数据，没有人会去区分哪些数据值得记录，而哪些不值得，所有数据都将被全面存储下来。久而久之，用户和大数据之间就会形成一个双向互利的正循环。

半个世纪前的“尿片与啤酒”，是人们耳熟能详的大数据案例，但在那个时代，10亿条级别的信息量还难以获得。人们只能通过建立种类不同的数据库，把自己认为有用的数据存储起来，无用的丢弃掉。我们注意到，除了存储能力有限之外，数据存储或丢弃的标准全在于人的主观判断，追根溯源，还是传统数据思维在作怪。

大数据并不复杂，一切尽录，就可让大数据分析成为现实。正如谷歌公司的人工智能专家所说：“大数据基础上的简单算法比小数据基础上的复杂算法更有效”，关键在于足够多的数据。你永远不知道，那些看似无用的数据背后隐藏着多大价值。

通常，人们习惯在数据分析之前加上自己的主观意志，或者在潜意识里认为事情应该朝着某种方向发展，但众多大数据案例显示，人们不需要深究数据的“内在联系”，只需按照“量变引起质变”的引导，就能得到意想不到的成果，即在数据分析过程中，淡出因果关系，打破思维定式。