在答辩大数据技术应用与挑战时，需要准备充分并针对可能的问题做出详尽回答。以下是一些关键要点的提问和回答：
1. 定义大数据：
- 您能定义什么是大数据吗？
- 大数据与传统数据（如小数据）有何不同？
2. 大数据的重要性：
- 大数据如何改变我们的生活、工作和商业模式？
- 在您的领域内，大数据的作用是什么？
3. 大数据技术基础：
- 您能描述一下Hadoop生态系统吗？
- 分布式计算是如何工作的？
- 解释云计算在处理大数据时的作用。
4. 大数据的挑战：
- 数据隐私和安全问题是大数据面临的最大挑战之一，您对此有什么看法？
- 如何处理和存储海量数据，以确保数据的完整性和准确性？
- 大数据技术在处理实时数据流方面面临哪些挑战？
5. 大数据的应用实例：
- 能否提供一个具体案例来说明大数据技术如何被用于解决一个实际问题？
- 在您的研究中，大数据技术解决了哪些具体问题？
6. 未来趋势：
- 您认为大数据技术未来的发展方向是什么？
- 人工智能（AI）与大数据结合将如何影响我们的工作和生活？
7. 伦理和法律问题：
- 大数据技术的发展对个人隐私保护提出了哪些新的挑战？
- 您如何看待大数据技术在决策过程中的透明度和可解释性？
8. 技术限制：
- 目前大数据技术的局限性有哪些，以及如何解决这些问题？
- 在处理复杂数据集时，大数据技术会遇到哪些性能瓶颈？
9. 教育与培训：
- 您认为教育机构应该如何培养能够应对大数据挑战的人才？
- 对于非专业人士，您认为他们应该如何开始学习大数据技术？
10. 政策与法规：
- 您认为政府应该采取哪些措施来支持大数据技术的发展和监管？
- 大数据技术发展对社会公平的影响是怎样的？
总之，在准备答辩时，除了回答上述问题外，还应考虑以下几点：
1. 展示你对大数据技术的理解深度，包括它的历史背景、当前状态和未来发展趋势。
2. 强调你的研究或项目如何利用了这些技术来解决特定的问题或实现了创新。
3. 提供具体的案例研究或实验结果来支持你的观点。
4. 准备好讨论可能的技术限制和解决方案，以及如何克服这些挑战。
5. 确保你对数据隐私、安全和伦理问题有清晰的认识，并提供相应的见解。
6. 准备回答评委可能提出的任何技术性问题，确保你对相关技术和概念有深入的了解。
