在传统科学中，数据的分析和挖掘都是具有很高专业素养的“企业核心员工”的事情，企业管理的重要目的是如何激励和考核这些“核心员工”。
但是，在大数据时代，基于“核心员工”的创新工作成本和风险越来越大，而基于“专家余（Pro-AmT 的大规模协作日益受到重视，正成为解决数据规模与形式化之间矛盾的重要手段。
大规模生产让数以百计的人买得起商品，但商品本身却是一模一样的。
企业面临这样一个矛盾：定制化的产品更能满足用户的需求，但却非常昂贵；与此同时，量产化的商品价格低廉,但无法完全满足用户的需求。
如果能够做到大规模定制，为大量用户定制产品和服务，则能使产品成本低，又兼具个性化，从而使企业有能力满足要求，但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。
因此，在企业可以负担得起大规模定制带来的高成本的前提下，要真正做到个性化产品和服务，就必须对用户需求有很好的了解，这就需要用户提前参与到产品设计中。
在大数据时代，用户不再仅仅热衷于消费，他们更乐于参与到产品的创造过程中，大数据技术让用户参与创造与分享成果的需求得到实现。
市场上传统的著名品牌越来越重视从用户的反馈中改进产品的后续设计和提高用户体验，例如，“小米”这样的新兴品牌建立了互联网用户粉丝论坛，让用户直接参与到新产品的设计过程之中，充分发挥用户丰富的想象力，企业也能直接了解他们的需求。
大众协同的另一个方面就是企业可以利用用户完成数据的采集，如实时车辆交通数据采集商 Inrix。该公司目前有一亿个手机端用户，Inrix 的软件可以帮助用户避开堵车，为用户呈现路的热量图。
提供数据并不是这个产品的特色，但值得一提的是，Inrix 并没有用交警的数据，这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据，如速度和位置，这样每个用户都是探测器。使用该服务的用户越多，Inrix 获得的数据就越多，从而可以提供更好的服务。
