隨著信息化程度不斷提高，互聯網、物聯網、雲計算和智能手機終端等技術的不斷發展，數據的產生、存儲、傳播和分析等，不論從數量、方式方法上都較以往有了天壤之別，大數據時代給各行各業帶來了巨大的沖擊，給傳統的企業管理帶來壹系列挑戰。
1、企業決策過程
傳統企業的經營決策往往更多地依靠企業的管理者，依靠管理者的經驗、直覺和魄力，這樣的企業在以前可能會發展壯大，但是缺乏對決策管理過程的監控，缺乏對數據的搜集、提取和分析，沒有明確數據與決策結果的關聯關系。另外，傳統企業的數據分散在各個部門，數據的集中度不高，人們對其關註程度也不高。隨著大數據時代的到來，傳統企業的組織結構和決策過程必將面臨前所未有的考驗。
2、智能化、信息化程度不夠
大數據的“4V”特征在數據存儲、傳輸、分析、處理等方面較以往均有本質變化。數據量幾何倍數的增長，對存儲技術提出了挑戰，需要高速信息傳輸能力支持，對非結構化的數據、低密度有價值數據的快速分析和處理能力提出更高要求。據統計，企業中85%的數據都屬於非結構化、低密度的數據，大多數企業現有的數據處理方法和系統無法將大量的非結構化數據進行處理。另外，隨著數據量的快速增長，對數據的存儲、傳輸能力也提出更高的要求，這都將成為企業在大數據時代遇到的難題。
3、信息安全問題
隨著大數據的發展，企業的海量數據中不僅包括業務數據、客戶數據、公司內部數據，也不乏大量個人信息，數據本身的安全及個人隱私面臨著泄露的挑戰。大數據環境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，嚴重的將導致企業的商業機密及個人隱私泄露。如何保證商業秘密、個人隱私秘密等安全問題，對企業是壹道難題。
4、人力資源匱乏
大數據改變了企業的傳統管理思維，大數據時代的到來企業的管理者和員工都需要重新認識數據的重要性，提高相應的素質才能勝任原有的職位。在大數據時代，對數據的處理和分析已經超出了信息化的範疇，超出了市場營銷的範疇，超出了運營管理的範疇，需要具有綜合能力的人才，需要有相應新的部門來整合數據資源。對大數據的處理需求，必須有專業的數據分析人才運用這些大數據，才能將其轉化為經濟價值，數據人才必須能夠深入了解企業業務與組織，具有統計應用知識、熟悉大數據數據分析工具的運用等，這就要求數據分析人員必須有整合運用3項基本技能的要求，而傳統企業這方面人才非常稀少。