本文收集整理关于大数据与传统数据相比有何不同的相关议题，使用内容导航快速到达。
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从类型上看，传统征信公司采用的是同业信息分享模式，即客户查询一条信息需要先共享一条相应的信息；而互联网公司则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。
值得一提的是，传统征信模式面临的难题是征信数据不全、平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高等问题。 而大数据征信模式，其优点在于数据来源广泛，弥补传统征信覆盖面不足的缺陷;数据类型多样化，不局限于信贷数据，更能全面反映个人信用情况。
其难点在于：信息过多引起的数据杂乱，整合多方数据困难，且数据相关性分析需要较长时间和实践来检验，短期内信用评价数据精准性较低。此外，大数据征信也面临着法律风险，在个人隐私保护上较难把控。
1.大数据重预测，小数据重解释；2.大数据重发现，而小数据重实证；3.大数据重相关，小数据重因果；4.大数据重全体，小数据重抽样；5.大数据重感知，小数据重精确。
这个问题有点宽泛，大数据的大是指数据量大，属数据仓库和数据挖掘范畴，从大量数据中发现新知识和规矩或者不同属性间的关键性。数据演算、孤立点分析，聚集分析都属于大数据范畴。无论对于哪种学科其实都是有重要作用得。
现在的大数据分析，跟传统意义的分析有一个本质区别，就是传统的分析是基于结构化、关系性的数据。而且往往是取一个很小的数据集，来对整个数据进行预测和判断。但现在是大数据时代，理念已经完全改变了，现在的大数据分析，是对整个数据全集直接进行存储和管理分析。
首先，大数据通常是由机器自动生成的。在新数据的产生过程中，并不会涉及人工参与，它们完全由机器自动生成。如果你分析一下传统的数据源，它们通常会涉及人工的因素。其次，大数据通常是一种全新的数据源，并非仅仅是对已有数据的扩展收集。有时，“数量更多的相同类型数据”也可以达到另一个极端，从而变成一种新的数据。再次，很多大数据源的设计并不友好。
传统数据源通常在最开始就被严格地定义。数据的每一个比特都有重要的价值，否则就不会包含这个数据比特。随着存储空间的开销变得微乎其微，大数据源在最开始通常不会被严格地定义，而是去收集所有可能使用到的各种信息。因此，在分析大数据时，可能会遇到各种杂乱无章、充斥着垃圾的数据。
有的。仓库只储存数据。而大数据要有分析，挖掘的作用。