在当下时期，最不缺少的也是信息内容。信息消费了哪些，这也是很显然的：它消费的是信息内容接收者的专注力。信息内容越丰富多彩，便会造成专注力越贫乏……现如今，信息内容并不贫乏，贫乏的是大家解决信息内容的能力，大家比较有限的专注力是组织活动的关键短板。

对小数据信息来讲，最基本上最重要的要求便是降低不正确，保质保量。由于搜集的数据量较为少，因此大家需要保证记录下来的数据信息尽可能精准,不论是明确星体的部位或是观察显微镜下物件的尺寸，为了更好地使结果更为精确，许多生物学家都专注于提升检测的专用工具。

殊不知，在层出不穷的新情况里，容许不精确性的发生早已变成一个新的闪光点，并非缺陷。由于释放压力了容错机制的规范，大家把握的信息也多了起來，还能够运用这种数据信息做大量新的事儿。那样就并不是很多数据信息好于小量数据信息这么简单了，反而是很多数据信息造就了更佳的结果。

此外在融合来源于不一样的各种数据的情况下，由于它们一般不完全一致，因此也会增加错乱水平。尽管如果我们可以下充足的时间，这种不正确是可以预防的，但在许多状况下，与专注于防止不正确对比，对问题的宽容会带来大量益处。

对比取决于小信息和准确性的时期，大数据由于更注重数据信息的一致性和掺杂性，协助大家进一步贴近客观事实的实情。“一部分”和“准确”的诱惑力是可以了解的。

可是，在我们的视线局限性在我们可以分析和可以明确的数据信息时，大家对全球的总体了解就很有可能造成不正确和误差。不但失去竭尽全力搜集一切数据信息的驱动力，也失去从每个不一样视角来观察事情的支配权。

因此，限于狭小的小数据信息中，我们可以骄傲于对准确性地追求完美，可是，即使我们可以分析得到关键点中的关键点，也仍然会错过了事情的全景。

这也是互联网时代，思维模式的一个更改，不固执于对准确性的追求完美，相容错乱。此外一个思维模式的变化则是，更为高度重视相关分析，而不固执于根据假定基本上对逻辑关系的寻觅。

在小数据信息的全球中，相关分析也是有效的，但在大数据分析的情况下，相关分析异彩纷呈。根据运用相关分析，我们可以比之前更非常容易，更方便快捷，更清晰地了解事情。

大家了解全球不再必须构建在假定的根基上，这一假定是对于状况创建的相关其生产制造体制和本质原理的假定。因而，大家也不用创建那样一个假定有关什么关键词可以表明流行性感冒在任何场合散播。

取代它的的是，我们可以打斗数据信息开展相关分析，进而了解什么搜索关键词是最能表明流行性感冒的散播的，机票的价钱是不是会高涨，什么食物是风暴期内在家里待着的人最爱吃的。

大数据的相关分析方法更精确，更快，并且不容易受成见的影响。创建在相关分析分析方法基本上的预测分析是大数据以及大数据获客招商的关键。这类预测分析产生的频率十分高，以致于大家常常忽视了它的创新能力。自然，它的运用也会愈来愈多。