據顧問公司估計，全球網絡購物者的消費力達50兆美元，其中英語系用戶約占叁分之一，若想要觸及98%的網絡消費者，企業就必須跳脫英文框架，將內容翻譯為48種語言。
大數據(Big Data)使得挑戰國際企業挑戰更為艱鉅。IDC預估至2020年時，每天將出現4500億件商業交易;IBM也估算，網絡現有數據量約達27億兆位元。為了因應全球接踵而來的資訊浪潮，企業唯有結合云端大數據、翻譯應用程式、智慧人類用戶，才能將多元數據轉化為自身優勢。
使用大數據應用程式可分析大量網絡資訊，這些數據被視為是可以幫助企業更了解營運狀況與市場的利器;但若無人賦予數據意涵，再巨量的數據也只是一大堆數字而已。
因此，企業該如何運用大數據并轉化為商業價值，關鍵在于人類如何改良詮釋的技能。
大數據時代為何仍不能倚賴機器
試想，當企業得同時面對數十種語言與文化差異又接受大數據沖擊時，人們很自然的會期待機器能夠加速工作效率。
拿翻譯來說，許多人會期待機器能夠讓翻譯更有效率，但如你所見，機器翻譯有時完全行不通，因為「翻譯記憶」(編按：translation memory，指機器翻譯軟體尋找正確譯文的數據庫)都由各個平臺各自儲存。
以往專業的筆譯員一天的數據處理量大約是2至3千筆，相較于今日動輒數百萬筆根本小巫見大巫，而且企業都將翻譯記憶儲存于私人數據庫內，此時，若使用機器翻譯，可用的詞語條目就相當有限，譯文也因此支離破碎;再加上各家企業若使用不同的軟體也無法統一，就更難保證大量數據的翻譯品質。
如今，企業雖已經擺脫老舊無效率的翻譯技術，逐漸轉往云端平臺，并開放給無數筆譯員使用，同時迅速累積翻譯記憶，改善機器翻譯品質。然而，云端一如大數據本身，無法替企業解決最迫切的問題：如何在不犧牲品質的前提下，迅速處理大量內容?如何藉由大數據創造真正的商業價值?如何結合大數據及全球內容，讓企業更具智慧?
大數據的真正價值操之于人
根據Avenade公司一項調查發現，逾六成企業需要員工發展新技能，以期符合詮釋大數據內涵的能力。
施拉吉(Michael Schrage)在哈佛商業評論部落格里寫道，「太多組織尚未明白，若要以大數據為運作基礎，人員判斷比云端機器學習更重要，」應用程式無論多么易于使用、功能多么強大，仍無法取代人類理解能力。
所以解答就在于，人類做為智慧終端用戶，應將大數據數據與趨勢簡化為可落實的資訊，弭平數字與商業價值之間的落差;就像由機器翻譯完成初稿后，也需要人員編修俚俗語、口語及文化差異，才能跨越機器翻譯的障礙。
商業世界正邁向大數據與機器翻譯建構的未來，也唯有人能跨越這道鴻溝
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