1.全数据分析
由于受到科技水平的影响，在小数据环境下，其所产生的数据资源也具有一定的局限性，一般在数据分析时，都是采用抽样方法，随机抽取少量的数据样品进行分析，为企业所用，这种方式虽然为企业发展带来的一定的数据支持，但是却很难保证数据的实效性。而在大数据环境下，信息量相对较大，信息获取途径也较为方便，所以在数据分析过程中会采用全数据分析方法，不仅保证了数据提取的有效性和实用性，也加强了信息处理效率，为企业提供更加全面的数据支持。
2.精确性和混杂性
随着信息数据的不断增多，其内部存在的问题信息数量也在增加，这使得信息数据分析存在一定的不稳定和不准确性。该情况对于小数据时代来说，细微的误差产生都会导致信息数据分析准确率出现问题，进而影响企业管理的质量，造成问题的产生；但是对于大数据环境来说，细小误差的产生则不会带来较大影响，再加上容错率的存在，在数据分析处理上，不仅不会带来问题，还会增加数据深入挖掘的力度，并从中获取更多有价值的内容，为企业发展提供助力。数据中有9成以上的数据都属于非机构化的，要想增大对这些数据的利用率，就必须接收其混杂性。
3.追求确定关系而不是因果关系
在小数据时代下，数据分析主要为了追求因果关系，但是在大数据时代数据的分析主要是为了确定两者之间的关系，并通过数据分析来预测未来的发展趋势。通过这样的分析法能够更好的找出其中的价值信息，为企业发展提供帮助。
在大数据时代下，企业需要结合自身需求以及时展特征，创新和优化传统管理模式，适应市场发展要求，以此提高市场竞争力，促进企业的稳步前行。
