Dữ liệu lớn và dữ liệu truyền thống khác nhau ở 4 điểm cơ bản: sự đa dạng, dung lượng lưu trữ, tốc độ truy vấn và độ chính xác.

  1.   Dữ liệu đa dạng hơn

Đối với dữ liệu truyền thống, khi khai thác, chúng ta thường quan tâm tới cấu trúc, định dạng của dữ liệu. Còn với Big Data, chúng bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc nên người phân tích dữ liệu không quan tâm tới kiểu hay định dạng của dữ liệu, họ chỉ để tâm đến giá trị mà những dữ liệu đó đem lại có đáp ứng được nhu cầu đặt ra hay không.

  1.   Lưu trữ dữ liệu lớn hơn

Lưu trữ dữ liệu truyền thống luôn xoay quanh câu hỏi lưu trữ như thế nào, dung lượng kho lưu trữ bao nhiêu là đủ,…Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ, lưu trữ dữ liệu lớn đã giải quyết phần nào câu hỏi trên. Nhờ vào công nghệ lưu trữ đám mây, dữ liệu được lưu trữ phân tán nhưng có thể kết hợp dữ liệu phân tán đó một cách nhanh chóng và chính xác trong thời gian thực.

  1.   Truy vấn dữ liệu nhanh hơn

Big Data được bổ sung và cập nhật liên tục cùng với nhịp độ nhanh chóng của đời sống. Trong khi đó, dữ liệu truyền thống thường mất thời gian trong việc cập nhật dữ liệu mới và nếu không theo dõi thường xuyên, nó có thể gây lỗi truy vấn dữ liệu dẫn tới việc khó có thể tìm được thông tin đáp ứng vấn đề đặt ra.

  1.   Độ chính xác của dữ liệu cao hơn

Dữ liệu lớn trước khi đưa vào phân tích, sử dụng thường sẽ được kiểm định lại với những điều kiện kiểm soát chặt chẽ như số lượng thông tin được cung cấp lớn, đảm bảo nguồn lấy dữ liệu không có sự tác động bên ngoài khi thu thập.