问题一：我的数据到底在哪？很多企业以为数据都在内部服务器上，实际上，边缘计算和IoT设备产生的数据占比已超过40%。一个好的大数据服务商，必须能帮你打通云端、本地和终端这三种数据源，而不是只关注单一的存储方案。

问题二：这个平台能实时处理吗？2026年，等待批处理报表已经过时。你需要问服务商：秒级响应能做到吗？流式处理引擎是否成熟？真正的价值在于从数据生成到洞察输出的延迟控制在100毫秒以内。

问题三：数据治理谁来做？超过60%的大数据项目失败是因为数据质量太差。服务商不能只卖工具，更要提供数据清洗、标准化和血缘追踪的能力。问问他们：有没有现成的数据治理框架？

问题四：AI能力是噱头还是标配？别听对方说“支持AI”，要问清楚：是内置了预训练模型，还是需要我们自己从头训练？最佳的服务商应该提供AutoML能力，让业务人员也能用自然语言做数据预测。

问题五：安全合规怎么保障？随着《数据安全法》细则落地，服务商必须支持数据分类分级、脱敏和审计追踪。尤其要注意：他们能否提供跨区域的数据主权隔离方案？这直接关系到你的业务能否在2026年合规运营。