Q:魏老师的标题很有趣，请问这大小数据，具体是指什么类型的数据呢？
魏炯翔：大小数据是相对的概念，有广义和狭义之分。
从广义上来说，大数据指规模极其庞大，在数据获取、存储、处理、管理、分析等方面大大超越了传统分析工具的极限的一种“数据集合”，简言之，就是无法用常规手段来处理的海量数据；狭义上的大数据，在我们行业里一般指从互联网上采集的内外部数据，包括结构化和非结构化数据。
小数据从广义上来说，就是数据量相对较少、能用传统的数据分析工具进行处理的数据；从狭义上来说，通过传统调研渠道如问卷、访谈、焦点座谈等方式获得的数据，其样本量有限，称之为小数据。
我们所说的“大小数据融合”，就是将大数据的研究方法和小数据的研究方法结合起来，各取所长、互相补充，大数据看宏观趋势，小数据看个体需求，大小数据融合起来才能发挥出1+1＞2的优势。
Q:对于品牌方，他们在产品创新上遇到了哪些问题？数说故事目前的产品可以帮助解决哪些问题？
魏炯翔：产品创新一直是品牌方研发部门的老大难问题，主要表现是“三慢”，即洞察慢、决策慢、反馈慢。在传统的研发部门，新品灵感往往来自研发科学家的个人经验和灵感，以及来自传统研究的分析结论，这种洞察相对比较滞后，会影响决策的速度。同时在新品上市初期，通过传统调研方式获得的用户反馈，其周期比较长，也会影响到产品更新迭代的速度。
数说故事在用大数据助力产品创新方面已经积累了丰富的经验，“创新雷达”用大数据帮助客户挖掘有潜力的新概念、洞察目标群体的需求特征，并能形成产品的基本概念，在产品上市初期，我们还能帮助品牌主及时监测市场反馈，缩短产品更新迭代的反馈周期。
Q:目前，产品创新在数据使用上，有什么趋势？
魏炯翔：大小数据融合的研究方式是产品创新过程中的趋势之一。产品创新依赖于数据支持，传统的数据获取方式已无法适应快、准、轻的研发节奏，因此大数据看“宏观趋势”，小数据看“微观群体”； 大数据描述“事实和现状”，小数据洞察“需求和期待”； 大数据用“量”弥补“质”，小数据用“质”弥补“量”， 大小数据融合模式对产品创新有重要的现实意义。
