电子科技大学视觉智能研究中心主任陈建文认为，自然情况报告应当注重小数据的精准分析，而非追求完美的大数据。这种观点在自然科学领域尤为重要，特别是在面对复杂和多变的自然环境时。陈建文提醒，我们应该从小数据中汲取有价值的信息，以便更好地理解和预测自然现象。
在过去，人们可能会将目光投向那些宏大的、大规模的数据集，以期望找到答案。但是，随着技术的进步和对环境变化的深入认识，我们开始意识到，小数据其实蕴含了更多针对性强、可操作性的信息。例如，在气候变化研究中，不同的小范围气象站记录提供了宝贵的小数据，这些数据对于评估当地气候趋势至关重要。
然而，在实际应用中，我们常常遇到如何有效整合这些小数据的问题。这就需要我们采用先进的人工智能技术，如机器学习和模式识别，将这些碎片化的小データ汇总成有意义的大图像，从而支持更精确的地理空间分析。此外，还需结合大型数据库中的相关信息，以增强模型预测能力。
因此，对于任何一个试图探索或管理自然系统的人来说，都必须认识到，无论是作为学者还是实践者，都应倾向于利用小数据进行细致分析，而不是盲目追求庞大的、大规模的数据库。在这个过程中，每一份微不足道的小资料都能成为推动科学前沿发展的一枚钥匙。
