传统数据与大数据是当今信息时代中两个重要的概念，它们在处理规模、速度和复杂性方面有着明显的区别，同时也存在着融合的可能性。
区别：
1. 处理规模：传统数据通常指的是结构化数据，例如数据库中的记录，这些数据通常是固定的格式和结构。而大数据则是指非结构化或半结构化的数据，如文本文件、图片、视频等，其大小可以从几十mb到几百gb不等，甚至可能达到数tb级别。
2. 数据类型：传统数据一般局限于结构化数据，而大数据则包括了多种类型的数据，如文本、图像、音频、视频等。
3. 处理速度：由于大数据的多样性和复杂性，传统的数据处理工具往往无法满足大数据处理的需求。现代大数据技术如hadoop、spark等能够以更高的效率处理海量数据。
4. 数据量：传统数据可能包含数十亿条记录，但大数据的规模远远超过这个范围，可能包含数十亿个甚至更多的数据点。
5. 分析能力：传统数据分析方法依赖于预先定义的规则和算法，而大数据的分析则需要更灵活和智能的方法，如机器学习和深度学习。
6. 存储方式：传统数据通常存储在关系型数据库中，而大数据则更倾向于分布式存储系统，如hadoop的hdfs（high-performance distributed file system）和nosql数据库。
7. 价值密度：传统数据的单个记录可能具有较低的价值密度，而大数据中的某些模式或关联可能隐藏着巨大的商业价值。
融合：
尽管存在上述区别，传统数据与大数据并不是完全独立的。事实上，很多情况下两者是可以相互转化的。例如，通过数据挖掘和机器学习技术，我们可以从大规模数据中提取出有价值的信息，并将其转化为有用的知识。同时，大数据技术也可以被应用于传统数据分析中，提高分析的准确性和效率。
结论：
传统数据与大数据各有特点，但在当今信息化社会，两者的结合已经成为一种趋势。通过将大数据技术和传统数据分析方法相结合，可以更好地处理和利用大量数据，从而为企业和个人带来更大的价值。
