《大数据时代》作者维克托·迈尔·舍恩伯格用四个v的特征描述，给大数据做了一个定义：一是数据体量够大（volume）； 二是数据类型够多（variety）；三是数据价值密度低（value）；四是具有实效性（velocity）。那么对很多传统企业来说，所拥有的“不够大”，“不够多”的数据，是不是就没有参考价值了？
近日看到一个解放战争中“小数据”助力打胜战的故事。辽沈战役打响后，林彪要求每天深夜都要进行军情汇报，由值班参谋读出各个纵队、师、团用电台报上来的当日战况和缴获情况，包括每支部队歼敌多少、俘虏多少；缴获的火炮、车辆多少；枪支、物资多少……某一天，林彪就胡家窝棚战斗的缴获，问出了三个问题：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其他战斗略高？”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其他战斗略高？”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其他战斗略高？”由此林彪司令员得出了敌人的指挥所就在这里的结论。
这堆数据之小、之杂乱无序，可集中挖掘后，也分析出研究对象的内在规律，也能起到大作用。
如何用好大数据？
首先数据意识很重要。不用纠结于是不是大数据，先把数据建立起来。据说林彪“从红军带兵时起，身上有个小本子，上面记载着每次战斗的缴获、歼敌数量”。我们已经进入了一个一切都可以被数据化的年代，微博是数据化了的思想和观点， 签到网站是数据化的位置；地图是数据化的地理场景。而无处不在的传感器，更是让量化一切变成了可能。当这个世界被植入了感知、计算、通信，任何人/物都会成为一个数据源。一切状态和行为都能量化，能够在数据空间中被操作。
其次从商业社会的角度理解数据。大数据在各行各业衍生出各据应用。谷歌、亚马逊等公司是发展大数据技术的主要推动者。据《华尔街日报》报道，亚马逊于2013年12月获得“预期递送（anticipatory shipping）”新专利。在我们点击“下单”之前，亚马逊能把预递送的商品存放在快递公司的寄送中心或卡车上。大数据发展到今天，技术已不是问题。我们不仅是在数据上下功夫，更关键的是要与现实生活相结合。种种数据，只有及时高效地挖掘利用，能够形成预测，能够助于商务决策，才是关键。
最后要懂得借力而为。对于大多数企业来说，企业自己建设IT系统，自己从头开始积累数据，费心费力费钱，且收效甚微。有三种解决方案，一种联合行业或价值链上下游共同开发，促进企共同发展；另一种是做外包，把IT建设外包给合适的服务商；而最好的方式是借助一个好的平台，节省自己开发大数据的成本，企业将所有精力投入到客户开发上就好。在这方面，运营商无疑有着天然的优势，拥有大量用户相关数据，而且准确度高；而在通信管道基础上搭建“云+大数据”的基础设施，能让平台上的各用户群体打开“开关”即可使用。
数据不在大小，能够助于运营发展就有价值。推动大数据研究的动力还是来自企业的经济效益。数据之美不在大小，而在于是否真的能为企业带来好处。
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