大数据交易在当今社会已经成为一种重要的经济活动，它涉及到大量的数据收集、处理和分析。然而，在这个过程中，存在着许多难点需要克服。以下是一些主要的难点：
1. 数据质量：大数据交易的核心是数据，但数据的质量直接影响到交易的效果。如果数据存在错误、缺失或者不完整等问题，那么交易的结果就可能是不准确的，甚至是错误的。因此，提高数据质量是大数据交易的一个重要挑战。
2. 数据安全：随着大数据交易的不断发展，数据的安全性问题也日益突出。黑客攻击、数据泄露等事件时有发生，这些都对数据的安全构成了威胁。因此，如何保护数据不被非法获取和使用，是大数据交易必须面对的问题。
3. 数据隐私：大数据交易涉及到大量的个人信息，这些信息往往涉及到用户的隐私。如何在保证数据交易效率的同时，保护用户隐私，是一个需要解决的难题。
4. 数据标准化：由于不同来源的数据可能存在格式、结构等方面的差异，这使得数据的整合和分析变得困难。因此，如何实现数据的标准化，以便进行有效的数据分析，是大数据交易需要解决的问题。
5. 数据价值挖掘：大数据的价值在于其背后蕴含的信息和知识。如何从海量的数据中提取出有价值的信息，并将其转化为实际的商业价值，是大数据交易的另一个难点。
6. 技术难题：大数据交易涉及到复杂的数据处理和分析技术，如机器学习、人工智能等。这些技术的应用需要高水平的专业知识和技能，对于非专业人士来说，这是一个很大的挑战。
7. 法律法规：大数据交易涉及到多个领域的法律法规，如数据保护法、反垄断法等。如何在遵守相关法律法规的前提下进行大数据交易，是一个需要解决的问题。
8. 人才短缺：大数据交易需要具备相关技能的人才，但在当前市场上，这类人才相对短缺。如何培养和吸引这类人才，是大数据交易面临的一大挑战。
9. 成本问题：大数据交易的成本包括数据采集、存储、处理、分析等多个环节。如何在保证数据质量的前提下，降低这些环节的成本，是大数据交易需要考虑的问题。
10. 商业模式创新：大数据交易的商业模式需要不断创新，以适应市场的变化。如何在保持数据安全和隐私的前提下，提供更优质的服务，是大数据交易需要思考的问题。
