大數據之所以受到鋪天蓋地的關注，軟件開發商及各種類型的顧問公司是背后的推手。這些公司運用開源分散式軟件，快速偵測，縮短反應的時間。資料產品云服務化，不但降低數據建立和應用的成本，而且提供不斷更新的數據分析工具，把內部和外部數據中心的信息結合起來。隨著物聯網的發展，更加海量的信息必須有相應的處理技術。中小企業缺乏內生資源，只有向外尋求服務。

　　大數據是高容量、高變速、而且種類繁多的信息資源，它是動態的，結構不是固定的，大數據的分析必定要結合專業領域知識來獲取對決策有幫助的信息，信息若是不能成為行動的指引，是沒有價值的，所以收集數據后，必定要轉換成可以行動的策略。首先要考量企業組織的特性和戰略，如何建立一個框架來儲存及應用數據，這是管理上的問題。企業對自身需求清不清楚？想要的數據分析范疇有多大？應該要提出哪些問題？如何促進營銷、技術和管理層的合作，項目負責人的遴選，都是管理問題。所以，即使不受資源的限制，決定大數據能否推進管理和企業戰略的目標，首先取決于對行業的了解，其次才是整合信息技術部門和管理層之間的協調，跨越兩者之間的鴻溝。

　　筆者不久前在臺灣和制造業人士談起大數據應用的前景，一般的認識是數據來源不成問題，尤其在電子商務產業數據如同井噴，有應接不暇之勢。通常中小企業很少充分應用上所搜集的數據，存檔三個月后，百分之九十都閑置在數據庫中。隱約知道這些數據蘊藏了許多寶貴的線索，可能帶來商機，而且會使決策更有依據，然而數據的質量、格式和成熟度，誰都沒準。雖然軟件公司林立，可是沒有形成軟件產業，缺乏國際標準架構下的軟件工作團隊。推動這方面的進步可能有待政府和高校等研究機構來起到帶頭作用。

　　這位業者感嘆，大伙都認識到大數據是精準掌握消費者行為的新工具，管理者談起選擇“開源分散式”，“可升級化”軟件，頭頭是道，但是觀望者居多。對中小企業來說，即使軟件硬件價格下降，人力成本的投入還是相當可觀。軟件服務經常是定期付費使用，開始的投入也許不很巨大，但是長期的開支必須考慮進去。這是一個必須經歷的過程，只能一邊做一邊學，準備好付出一筆學費。

　　筆者聽了感覺到海峽兩岸對大數據的態度有所不同：大陸期待的是“高大上”的宏偉目標，臺灣則兢兢業業地操心怎么做。我曾聽過一位在國內小有名氣的專家演講，他對大數據充滿了美好的憧憬和無比的信心，期望“大數據”時代的來臨，終于能夠實現上世紀壯志未酬的計劃經濟。兩岸三地的中小企業不畏難，但是也不小看操作上的許多障礙。大伙優勢互補，聚集智慧，認清在市場經濟中的方向，一起努力前進，必能開創出大數據的新時代。