面对大数据挑战与资金短缺，企业需要采取一系列策略来有效应对。以下是一些建议：
1. 明确目标和优先级：企业应该确定哪些数据是关键信息，哪些可以舍弃。通过数据分析，识别出对企业决策至关重要的数据点，并据此制定战略。
2. 投资于数据基础设施：企业应投资于强大的数据存储、处理和分析能力。这包括购买或租用高性能的服务器、存储设备以及云服务。
3. 采用开源技术：开源技术通常成本较低，且社区支持强大。企业可以考虑使用开源工具和平台，如hadoop、spark等，这些工具可以帮助企业高效地处理和分析大量数据。
4. 培养数据人才：企业应投资于员工培训和发展，特别是那些能够操作和维护大数据系统的专业人才。同时，招聘具有数据分析背景的人才也是必要的。
5. 利用数据驱动的决策：企业应该建立一套数据驱动的决策流程，确保所有业务活动都基于数据和分析结果。这有助于提高决策的准确性和效率。
6. 探索合作伙伴关系：与其他企业或研究机构合作，共享数据资源和技术，可以降低成本并加速创新过程。
7. 实施敏捷方法：在大数据项目中，采用敏捷开发方法可以提高项目的适应性和灵活性，快速响应市场变化。
8. 优化数据治理：建立严格的数据治理框架，确保数据的准确性、完整性和安全性。这包括数据质量管理、数据隐私保护和合规性检查。
9. 考虑外部融资：如果内部资金不足，企业可以考虑寻找风险投资、政府补贴或其他形式的外部融资。
10. 持续监控和调整：企业应该定期监控大数据项目的效果，并根据反馈进行调整。这有助于确保项目始终朝着正确的方向发展。
总之，面对大数据挑战和资金短缺，企业需要采取综合性的策略，从技术、人才、管理到财务等多个方面入手，以确保能够有效地应对这些挑战。
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