探討：預測模型要大數據還是小數據？
StatSoft的高級數據分析師兼數據挖掘顧問Gary Miner表示：“大數據對我來說只是一個炒得很熱的概念，并沒有什么新鮮的。”
Miner認為，對于大數據究竟是什么，仍存在爭議。廣為流傳的是IBM提出的三個V，即規模大、速度快和種類多。但是，要想用一個精確地量來定義“大”數據，這本身就是不精確的。有人說幾TB，有人說幾百TB。
樣本代替總量
Miner的感受是，對大數據，人們言過其實了。相反，分析小規模數據集倒來的更實際。他舉了一些醫學實驗如何通過不足100的病例取得研究成果的例子。因為更小、更精良的數據集更容易過濾“噪聲”，獲得“信號”。
存儲空間的成本正在降低，這讓分析界傾向于分析全部數據集。不過Miner 認為通過隨機樣本，你會更快速地獲得更好的結果。
“如果你想從數據中挖掘因果關系，你最好分析小數據集。”
旅游社區TripAdvisor商業部門的分析總監Michael Berry表示，在大數據時代，人們希望通過部署一個技術，就可以解決多種問題。供應商們正在積極迎合這種需求，聲稱自己的大數據軟件可以極大地簡化業務分析項目。但Berry認為，這種簡單便捷的解決方案基本上只是一種幻想。
“這只是一種營銷策略，從來沒有實現過。”
Berry建議，與其坐等大數據軟件來解決一切問題，不如去提升自己的預測模型。定義預測模型的變量要比放入模型中的大規模數據有用的多。
Berry認為，在模型中加入更多的數據反而會增加分析的時間。在分析數據集的時候，樣本足以揭示總量的規律，而且更快捷。如果分析了100個數據節點之后，樣本已經顯而易見了，就不需要繼續分析剩下的十萬個數據節點了。這樣只會延長項目，降低收益。
數據質量
并不是每一個人都這樣看衰大數據。廣告代理商Carmichael Lynch的數據分析戰略家Peter Amstutz認為，在創建預測模型的時候，盡可能多的收集數據變量是很重要的。有時，可以通過一個標準記錄的數據源積累信息變量，但很多時候，組織會得到大量的非結構化數據。這時，大數據就派上用場了。
Amstutz最近幫助Subaru部署了一個提升建模項目，汽車制造商可以通過它更精確地鎖定目標客戶。Amstutz表示，他一直在尋找包含客戶信息的新的數據源，以便于建立目標客戶的個人檔案。參照這些變量，廣告商就可以更精確地找到目標客戶。
數據分析供應商ForeSee移動、媒體和娛樂的高級總監Eric Feinberg認為，最重要的是數據的質量，而不是規模。大數據只有在標準和精確的條件下才有用。
他強調，不同行業應用大數據分析有所不同。在研究銷售趨勢的時候，明顯的峰值只會增加噪點，讓人難以判斷真實的趨勢。而在欺詐檢測中，峰值正是分析人員要分析的。所以使用少量樣本的時候，銷售預測效果較好，但要進行欺詐檢測，就得依靠大數據了。
另一方面，更傳統的方法或許效果更佳。Feinberg舉了醫療器械公司想要完善心臟病客戶個人檔案的例子。醫療器械公司可以通過收集大數據找到相似客戶的共同點，或者花錢找幾個心臟病患者過來。
“兩者是一樣的。甚至后者更難，因為它要花費更多的時間，但結果是一個成熟的數據集。”
