スモールデータは、ビッグデータの対概念で、量は少ないが文脈や背景を含む深い情報。顧客の行動履歴やコメント、小規模サンプルなど、機械学習では扱いにくいが人間の直感や洞察に富む。
質的データは、数字に表せない言語や映像などの情報。インタビュー記録、テキスト、観察記録が該当。現象の意味や背景を理解することに適しており、統計分析ではなく解釈的分析が主。
スモールデータはサイズの小ささが焦点で、数値データも含めて扱う。質的データは形式（定性的な性質）が焦点で、数量化しない情報を指す。使う場面として、スモールデータはビッグデータとの対比で、深い洞察が必要な場合。質的データは人の思考・感情・意味理解の分析に用いられる。スモールデータはニュアンスとして「量は少ないが濃い」、質的データは「数値化できない」という違いがある。
現象の意味や文脈を深く理解したい場合は質的データを、少量だが濃い情報から洞察を得たい場合はスモールデータを選ぶ。ただし質的データはスモールデータに含まれることもあり、文脈により使い分けが重要。