ビッグデータ分析が取り沙汰されて久しい。
そのいっぽう、スモールデータ分析の重要性が取り上げられるようになってきた。
というのも、データ化されていない、意味や関係性を読み解くことが求められるためだ。
ビッグデータ分析は、機械学習や深層学習（ディープラーニング）を用いて、大量のデータから傾向の読み取りや分類を行う。
画像や映像の大量データ処理による、空間把握や検知が典型的な例だ。スマートシティや自動運転、医療の画像診断で用いられる事例がわかりやすい。
スモールデータ分析は、多変量解析を用いて、データが取りようがない小規模データから関係性の読み取りを行う。
ニッチな製造技術領域や新規事業など、データが限られていたりそもそも手に入らない場合、事実を観察して定性的に分類していくしかない。要は事例の実情がわかるよう、データセットとしてあぶり出していくのである。
デジタルツインが大きく注目されている今では、ビッグデータ分析はエンジニアリング（ものつくり）領域になった。
その一方、実情を読み取って、勝てる企画への洞察を立てていくために、スモールデータ分析が用いられる。
現実解。
ビッグデータが次々用いられるデジタル分野を知った上で、それらを分類して定性的に把握する「デジタル領域の新規事業企画」は、スモールデータ分析の隣にいる。
そこから企画の数字を作っていくと、ビジネス領域のスモールデータ分析につながることになる。
追記。
これは文字通り、FP&Aのこと。
boxcox.net、遠藤武。