安徽百擎表示根据公开资料显示，经过十多年的发展，我国网络舆情监测行业进入高速成长期，年均增幅超过50%，达到超百亿元的规模。网络舆情监测行业已成为一个多门类、复合型的知识密集产业，其产品及服务涵盖软件支持、风险管理、危机应对等一系列内容。虽然近年来，网络舆情监测行业取得了较快发展，但由于起步较晚，行业仍然处于市场培育期，产品、技术、服务等亟待成熟。尤其是随着大数据时代的来临，网络舆情监测在数据体量、复杂性和生产速度等方面都发生了极其重要的变化：
非结构化数据增多，舆情分析难度加大
大数据时代，数据结构正在发生巨大转变，包括网页数据、文档数据、图片数据、音频数据和视频数据等在内的非结构化数据的增长远远超过结构化数据。安徽百擎表示传统的数据挖掘算法多是基于封闭的结构化数据进行挖掘，对于半结构化或者非结构化数据无能为力，难以在宏观和微观上把控舆情整体规律及变化趋势。
用户自建大数据中心，成本居高不下
数据中心是大数据采集、处理、分析的“工厂”，舆情管理离不开数据中心的支撑。但是数据中心动辄千万甚至数十亿的高昂投资额，使得用户望而却步。安徽百擎表示没有数据中心的支持，大数据舆情分析也就无从谈起，面对这一挑战，用户显得无能为力。
秒级传播时代，用户对舆情监测系统的响应速度要求更高
安徽百擎解释到随着微博、微信、新闻客户端等基于移动互联网技术开发的应用普及，舆情传播速度更快，已经进入秒级传播时代，而且，在“人人都有麦克风”的时代，任何一个小的事件，都可能借由网民、意见**、媒体等呈高速传播，从而演变成重大的舆情事件。这就对及时捕捉和发现舆情的弱信号提出了更高的要求。
大数据对人解读和运用数据的能力要求更高
再智能的计算机软件也难以匹敌经验丰富的专家经验。一方面，舆情分析、研判、预警属于前沿探索技术，软件的准确率需要一定的时间和突发事件检验；另一方面，舆情隶属于社会科学范畴，诸如社会心理、网络情绪等主观舆情指标，很难分解为具体可量化指标。安徽百擎表示这些因素导致目前阶段舆情系统需要辅以一定的专家人工服务，尤其是在舆情预警、研判等方面，专业服务能够提高舆情管理的效率和水平。大数据时代，大数据对人解读和运用数据的能力要求更高，人的能力和价值更加凸显。

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