动态性与交互性并存，实时精准管控难。大数据时代，互联网信息是企业信息资源的重要组成部分，丰富的网络信息资源为企业数据获取提供了便利，这些资源为企业进行大规模、精准化的消费者行为研究提供了机会，而互联网信息的动态性是显而易见的，具有很大的自由度和随意性。同时，交互性是网络信息传播的最大特点，互联网形成了企业与用户沟通的桥梁，企业和用户共同参与，使得信息双向流动。企业对自由灵活的且互动性强的信息资源实时精准控制难度越来越大。
数量庞大且内容多样，深层价值挖掘难。大数据时代企业信息资源包罗万象，一方面是与外部的客户、合作伙伴通过文本信息、社交网路、移动应用等形式进行互动时产生大量的数据;一方面，企业内部生产研发、综合办公、视频监控等日常经营管理活动产生的大量信息。这些信息资源在形式上表现为文本、图像、音频、视频等，是多媒体、多语种、多类型信息的混合体。研究表明，中国捕获和产生的数字信息量有望在2012年至2020年间增至8.5ZB，实现22倍的增长，或保持50%的年复合增长率。企业在PB级甚至EB级的数据中寻找相关信息无异于大海捞针，利用信息驱动决策的成本和复杂性与日俱增。
企业信息资源管理体系与信息技术发展不对称
(一)传统粗放式信息资源管理的整合度不高
企业信息资源长期处于粗放式管理状态。企业对内部产生和外部反馈的大量数据信息仅仅是存储下来，缺少信息的甄别、分类、整合和加工，很少利用信息进行管理决策，信息资源的利用率非常低。大多数企业缺乏有效的方法、手段和机制对信息资源进行管理，无法及时有效的对信息资源进行提取、集成和分析，整合度非常低。
(二)信息资源管理缺乏对大数据的深度认知
就企业而言，信息资源管理的核心目标就是确保信息资源的有效利用，做到正确决策。企业只有深度认知大数据特征以及大数据给企业信息资源管理带来的难点，才能有序组织和管理结构复杂、大量、实时且潜在价值高的数据信息，才能及时、准确地挖掘分析出海量数据信息的潜在价值，才能确保信息资源的有效利用。然而，多数企业在信息资源管理过程中，对大数据的认知还只留于表面，导致信息资源的有效利用率偏低。
(三)信息资源管理缺乏数据治理体系化建设
数据治理尚属比较新兴的、发展中的概念，随着“大(大数据)云(云计算)平(平台)移(移动互联网)”等新一代信息技术的飞速发展，对企业数据质量的要求越来越高，企业亟需数据治理(Data Governance)来输出规则的可信度高的数据。然而，目前国内大多数企业在数据治理方面还处于初级阶段，只是做了简单的数据质量检查、数据归档、数据安全等分散性的数据处理工作，没有形成数据治理方法论，数据作为企业核心资产来运作的理念尚未形成，完整的数据治理体系建设缺失。
大数据时代企业如何进行信息资源整合
(一)统一信息资源模式，强化数据标准建设
大数据时代，企业信息资源整合的关键是依托企业主数据管理(MDM，Master Data Management)，强化数据标准化建设，实现信息资源模式的统一。企业主数据管理就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据(主数据)，集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。赛迪经略总结多年企业信息化规划经验，结合大数据时代企业信息资源管理的要求，提出了识别、诊断、规划、实施、维护5个阶段实现企业主数据管理的方法论。
(二)推进结构化和非结构化数据的融合发展
大数据时代，实现企业海量复杂数据信息的科学有效管理是保障大数据技术能够充分挖掘企业信息资源的潜在价值的前提。纸质信息与数字化的视频、音频、邮件、图片等非结构化数据在企业信息资源中的比重的逐步攀升，蕴含了丰富的潜在价值。这些非结构化数据的构造方法重复率高、冗余存储明显，且不同对象之间可能存在复杂的关系。然而，传统的面向对象的数据模型无法实现对非结构化数据的组织和管理。因此，企业需推进结构化和非结构化数据的融合式发展，将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合，构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。