大数据技术框架涉及多个方面的问题和对策，主要包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等方面。
1. 数据收集问题：在数据驱动的时代，数据收集是大数据分析的基础。然而，数据收集过程中可能会出现数据质量问题，如数据不完整、不准确或不一致等问题。对策包括建立数据质量评估机制，定期对数据进行清洗、去重和校验，确保数据的质量和一致性。此外，还可以采用数据融合技术，将不同来源的数据整合在一起，提高数据的全面性和准确性。
2. 数据存储问题：随着数据量的不断增加，传统的数据库系统已经无法满足大数据存储的需求。因此，需要采用分布式存储、云计算等技术，以应对海量数据的存储和处理需求。同时，还需要关注数据存储的安全性和可扩展性，确保数据在存储过程中的完整性和可靠性。
3. 数据处理问题：大数据的处理通常涉及到复杂的计算和分析任务，如机器学习、深度学习等。为了提高数据处理的效率和效果，可以采用并行计算、分布式计算等技术，利用高性能计算资源加速数据处理过程。此外，还可以采用数据挖掘、自然语言处理等技术，从大量数据中提取有价值的信息。
4. 数据分析问题：数据分析是大数据分析的核心环节，需要借助专业的数据分析工具和方法，如统计分析、数据挖掘、可视化等，从海量数据中提取有价值的信息并进行深入分析。为了提高数据分析的准确性和可靠性，可以采用机器学习、人工智能等技术，实现自动化的分析过程。
5. 数据可视化问题：数据可视化是将抽象的数据转换为直观的图形或图表，以便用户更好地理解和分析数据。然而，由于数据量巨大，简单的可视化方法可能无法满足需求。因此，需要采用数据可视化工具和技术，如交互式图表、数据地图等，以展示复杂数据的结构和关系，提高数据的可读性和易用性。
总之，大数据技术框架面临的问题和对策是多方面的，需要从数据收集、存储、处理、分析和可视化等多个环节入手，采取相应的技术和管理措施，以解决这些问题，推动大数据技术的发展和应用。
