其次，大数据涉及的维度比较多，多数情况只能研究和解决相关性问题，而不是因果性问题。例如在大数据应用的较广的个性化推荐、互联网广告领域，业界经常会利用机器学习算法构建各种“黑盒”模型，目标是为消费者推荐他可能购买的商品，或者展示给消费者他可能感兴趣的广告，但很少有模型能揭示出其内在的机制和原理。而小数据研究就能精确衡量某些因素对消费者行为的影响，无论是学界还是业界，都可以通过实验室、问卷、A/B组等研究方法解释消费者的偏好和选择，小数据的研究和应用更具备可解释性。

最后，小数据专注于研究消费者的心理、态度、品牌认知等这种看不见、不完全由行为体现的问题。

企业是否应该引入和拥抱大数据呢？

那么，基于企业现状，我们应该如何去应用大数据呢？在这里建议企业在做大数据选型之前先回答以下几个问题：

大数据+小数据=智能数据

企业在积极拥抱大数据的同时，亦不能忽略了小数据对于企业业务的价值。举例来说，宝洁、联合利华等大型快消品厂商，每年在问卷收集这种小数据项目上的投入是巨大的，通过对小数据的分析，有利于他们的市场部门准确定位品牌、细分消费者、开发新产品、把握消费者心理等。

传统的市场研究领域曾是小数据的天下，而这种格局随着互联网的兴起和大数据技术的普及正在逐渐被改变。如今的市场研究领域正流行将大数据和小数据结合在一起进行分析。

例如老牌市场研究公司尼尔森与中国电信合作开发的产品，依托于中国电信的线上行为数据，结合尼尔森的市场研究方法，提供不同品牌的消费者特征、线上表现等信息。再如拥有中国最大在线样本库之一的极速洞察公司，与京东云联合开发的Zeus洞察系统，结合了百万级消费者的问卷信息与京东亿级规模的消费者行为大数据，为品牌商更好地了解他们商品的受众群体、竞争态势和线上购物路径提供了完整的解决方案。对于快消品牌的市场部来说，这无疑是升级了的新型武器—大小数据结合的智能数据工具。