中国质量最好的数据在金融行业、BAT、电信运营商，这些企业比较谨慎，很难向外部输出数据。这三大行业自身的主营业务也不在数据，其数据产品生产和输出的愿望也不强烈。政府的数据正在逐步开放，但是其数据质量、集中度、输出方式等多存在很大多挑战。在中国大规模的数据开放，至少需要3年时间才能达到商业应用要求。
3 大多数企业客户，对数据商业应用敏感度低
大多数企业对数据有需求，但是其对数据商业敏感度很低。对数据商业应用的场景以及数据技术了解很少。即使是数据商业敏感度较高的银行，至少要沟通三次以上，其才能够建立起数据价值理念。其他行业例如制造业，房地产业，零售业，他们的数据商业敏感度更低。甚至万科的王石也大声疾呼，不要和房地产业谈大数据应用，房产行业数据还不全，很多还是手工数据。于是某个领先的电商开始帮助万科进行数据规划建设，研究大数据在房地产行业的应用。
已有的大数据企业商业案例中，大部分都是大数据企业主动去找客户谈合作，为企业提供数据产品、数据工具或数据技术，目的是帮助企业提升业务。但是这种商业模式很累，市场很难被引爆，被动的数据商业应用，往往和业务结合较弱，无法迅速帮助企业利用数据提升业务，同时也无法解决业务发展瓶颈。
企业内部人士深度了解业务需求，他们缺少的是市场数据和消费者反馈，缺少的数据分析方法和工具。企业内部人士更应该成为大数据商业应用的主力，参加一些行业活动，从需求出发，主动寻找数据和解决方案。移动互联网时代，商业竞争策略很清晰，一个是快，一个是要利用数据进行决策。
大数据产业的发展，不仅仅是大数据企业自身的事情，也是各家企业自身的事情。企业客户也应该依据业务需要，主动到市场寻找数据和解决方案，提升数据商业敏感度，从业务场景出发，寻找具有价值的数据。
4 大数据技术和产品同业务结合深度不够
市场上所有大数据企业和客户都面临一个难题，就是数据解决方案同客户业务结合的深度不够，数据对业务整体推动效果不如期望，这也是大数据产业爆发的一个痛点。由于外部数据质量、企业用户数据敏感度、企业管理方式、商业数据人才等问题，大数据解决方案很难和业务深度结合。
大数据核心价值就是揭示事务发展规律，帮助企业利用数据进行科学决策。目前大数据的商业应用领域主要集中在数据采集、数据存储、数据计算、用户画像、精准营销等领域。大数据最具商业价值的预测和辅助决策功能并没有被充分利用。特别是在重大战略决策方面，大数据的作用并不明显。企业的产品开发，市场策略，战略决策还是依靠过去的精英决策和经验主义。未来社会只有两类企业，一种是利用数据发展的企业，另外一种是不重视数据被淘汰的企业。
大数据企业如果想发展壮大，如果想成为行业领先的企业，其必须放弃短期利益，深入到客户的运营中去，了解客户的数据，了解客户的业务，了解客户的商业需求。同时利用数据了解客户，了解市场，了解业务场景。数据和业务深度结合的核心是掌握正确的数据、正确的方法、正确的工具。业务人员要懂数据，技术人员要懂业务。复合型数据人才是数据生意的关键，业务人员掌握数据技术的门槛较高，但是技术人员了解业务的门槛很低，复合性人才倾向于从技术人才培养开始。
企业内部的数据人才和大数据企业的数据人才需要互相学习，了解对方环境和需求，在同一个平台上进行对话和沟通。数据团队需要深入了解业务场景和背后的规律，从业务出发，从场景出发，从数据出发，将大数据解决方案同业务深度结合，利用数据推动业务发展，发挥大数据预测规律的核心价值。
5 专业数据挖掘工具和人才缺失
传统的数据挖掘工具和BI系统存在很久了，通过各类报表展示，让管理层了解企业运营信息，过去的确帮助企业提高管理水平，达到了预期目的。
在大数据时代，企业需要的是实时数据，需要的是高效工具，需要的是决策支持和预测。传统的数据挖掘工具的性能和灵活性已经不能满足企业的需要，另外非机构化数据的应用也对传统数据工具提出了挑战。BI领域中的SAS，SPSS，TD等数据工具越来越被边缘化，R语言正在成为数据统计和可视化的新宠。