对于很多市场研究人员来说， “中数据”才是真正能够提供ROI价值回报的分析目标。 而所谓“大数据”分析， 则会呈现递减的ROI。
业界对“大数据”这一概念的质疑声从来就没有停止过，很多人认为它只是一个过度炒作的营销泡沫。确实，单就数据的体量而言，大多数企业并没有Google， Facebook那样的PB级数据。 那么， 大数据究竟有没有意义呢? 数据分析专家Tom Anderson最近给出了一个概念叫“中数据”，根据他的划分， 数据集数据量在10万以下的称为“小数据”， 数据集在1000万以上的称为“大数据”，而在二者之间的称为“中”数据。 Tom Anderson认为， 企业进行数据分析的投资收益率在“中”数据范围内是最高的。 以下是IT经理网编译Tom Anderson的博文:
在我参加了这个星期的美国营销协会的第一届大数据的研讨会后，我更加坚信了我这几年与许多财富1000强企业的营销人员沟通后的一个看法。 那就是：
很少有公司能够分析到所谓“大”数据的量级，而事实上它们也并不需要。 其实， 大部分公司应该开始考虑如何从“中”数据开始。
大数据，大数据， 大数据， 人们到处在谈它， 其实我发现， 真正处理“大”数据的研究者其实很少。 我认为我们应该把“大数据”的概念范围缩小。 引入一个新的更有意义的名词：“中”数据来描述我们目前的大数据热潮。
要了解什么是“中”数据，进而理解大数据， 我们得先知道什么是“小”数据。
“小数据”
上面的图简单地按照数据记录的规模或者说样本的规模对数据的“大”“中”“小”进行了划分
小数据可以包括从定性研究的某个访谈到几千个调查问卷的结果。在这个规模上， 定性分析和定量分析可以从技术上结合起来。 而这两者都不能称之为现在定义的“大数据”。 目前对大数据的定义随着企业对数据的处理水平的不同而不同。通常的的大数据定义指的是用现有普通软件很难分析的数据量。
而这个定义是从IT或者软件提供商的角度来说的。 它描述了企业无法利用现有能力， 必须进行大量硬件软件升级进行有价值的数据分析的情况。
(责任编辑：蒙遗善)