在我们尝试了解智能数据之前，必须知道什么是大数据。顾名思义，关于大数据的一切 都是巨大的。当您尝试基于数据 - 体积，多样性和速度三个方面进行量化时，大数据是巨大的。
如果您考虑大数据量，即组织收集的数据总量，则在过去几年中呈指数级增长，并且继续快速增长。随着数据速度的加快，处理速度也随之增长，随着计算机瘫痪能力和容量的增加，数据速度急剧增长。
数字化和社交媒体的出现在创造数据来源方面发挥了巨大的作用。因此，即使是多样化 - 一起构成大数据的数据类型也在增加。简单来说，这意味着大数据的大小使得它成为一堆充足的事实和数字，毕竟这可能并不有用。这就是我们转向智能数据的地方。
将智能数据与大数据区分开来的主要方面是其真实性，这意味着提取准确和更有价值的特定数据。当数据可实时获取时，大数据将变成智能数据，可以转化为可行的结果。这些举措可能因数据驱动型营销到许多其他业务应用程序而异。数据更有价值，因为它可以解决企业及其客户面临的当前和未来的挑战。
将其定义为“智能”的原因之一是因为数据是因为它的重点是从分析演变而来的改进见解。由于重点在于上下文，智能数据驱动的业务功能和决策总是有更好的视角。
将大量数据块分解成较小部分的做法可有助于更快地找到解决方案，因为它消除了不需要的变量。一旦这些小块被分割成可理解的大小，从其中提取洞察力的过程就变得更加快速和高效，从而转化为改进数据驱动的决策。
此外，还有几个其他方面可以将智能数据与大数据区分开来，并在下面讨论。
相关性
大数据通常包含大量元数据 - 关于数据的描述信息，如属性，类型，方面等。总体而言，这种类型的参考信息对于捕获它的企业来说几乎没有任何用处。由于相关性是任何数据驱动过程的主要方面，仅提取和保留相关数据对于成功至关重要。
另一方面，智能数据消除了不必要的信息，只保留了宝贵的方面，因此更适合一家热衷于解决业务问题的公司。它是从彻底的定性分析得出的，这是确保组织由更准确的数据转化为更好的决定并且不受制约的关键方面。
功效
传统上，大数据已被用于业务指标，主要侧重于保持率和转换率的改善等主要方面。在此过程中，企业一直在努力寻找更好的客户体验来源，并尝试各种类型的数据。虽然定期评估有助于提高数据的效能，但总是有改进的余地。
来自先进资源（如实时跟踪和响应）的智能数据可以提供比传统机制更多的知情结果。此外，通过数据驱动创建新产品和服务，还有一个新的创新范围。想要保持领先于学习曲线的进步公司可以将这些创新与他们的核心竞争力结合在一起，以创造出世界级的产品，使他们超越竞争对手。
上下文
一个组织可以根据其优先级拥有自己的一套指标。例如，有兴趣使用物联网来提高其信息需求的公司可能会采用长期指标。如果它渴望提取新的见解，那么它将用于中期指标，而如果企业希望降低其存储成本，短期指标就会很有用。
获取大数据以匹配上下文可能会比Smart数据更难。这是因为后者还考虑到行业可以改变的速度，如2-4年，并允许公司使用适当的指标。
除了这些区别，智能数据在数量与质量的辩论中也很重。数据的真实性取决于分析的严谨性以及其可提取性。适当的排序和结构化，它的使用寿命长，这使得企业能够将趋势归结为归档。展望未来，它也可以将异常和项目模式最小化。因此，智能数据的投资只能更聪明，因为更有能力优化解决方案和流程。
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