传统数据和大数据的区别
什么是传统数据？
传统数据指的是以往对数据量形容较少、处理速度较慢的数据类型。传统数据一般是结构化数据，可以用行和列的方式展示，如关系型数据库中的表格数据，Excel数据等。通常情况下，传统数据的数据量较小，处理速度不够快。传统数据适合于各种业务场景，如：大多数公司的运营数据、订阅信息、采购记录等。
什么是大数据？
大数据是指无论是规模、速度还是多样性等维度上比传统数据更加庞大、复杂、快速的数据量，大数据是无法通过传统工具在合理的时间内进行处理的。大数据比传统数据更复杂，一般是非结构化数据，如社交媒体内容、搜索记录、游戏日志、图像、音视频等。大数据通常包含海量数据并且处理速度也更加快速，需要通过分布式计算等技术进行处理。
传统数据和大数据的区别
- 数据量：传统数据的规模通常很小，而大数据则是以PB阶层为单位来衡量的。
- 数据处理方式：传统数据的处理通常采用单台服务器的计算能力，大数据则是通过分布式计算技术来处理的。
- 数据类型：传统数据一般是结构化数据，而大数据则包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 数据来源：传统数据来自于固定的数据来源，而大数据可能来自于社交媒体、智能设备等不同来源。
- 数据分析方法：传统数据的分析大多采用 SQL, BI 等工具，而大数据则需要使用 Hadoop 表等技术。
总结
对于大多数公司而言，数据已经成为企业发展的重要支撑。在处理数据时，我们可以通过传统的方法处理传统数据，但是处理海量的数据，仍需要通过大数据处理技术来处理，以获取更多有价值的数据，也更有可能提供更好的业务决策支持。