大数据技术点和特点：
1. 数据量大：大数据通常指的是处理速度较慢、体积较大的数据，这些数据可能来自各种来源，如传感器、社交媒体、互联网等。
2. 数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的数据），还包括半结构化和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
3. 数据速度快：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时处理。
4. 数据价值高：大数据的价值在于通过分析这些数据，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而为企业决策提供支持。
5. 数据复杂性高：大数据通常具有高度的复杂性和不确定性，需要使用复杂的算法和技术来处理。
6. 数据安全性问题：大数据涉及到大量的敏感信息，如何保证这些信息的安全是一个重要问题。
7. 数据隐私问题：大数据的使用可能会侵犯用户的隐私，如何在保护用户隐私的同时利用大数据是一个挑战。
8. 数据整合问题：如何将来自不同来源、不同格式的数据进行有效的整合，以便进行分析和挖掘，是大数据处理的一个关键问题。
9. 数据可视化问题：如何将复杂的数据分析结果以直观的方式展示给用户，是大数据应用的一个重要方面。
10. 数据存储问题：大数据的处理需要大量的存储空间，如何有效地存储和管理这些数据，是大数据处理的另一个重要问题。
11. 数据处理问题：如何高效地处理和分析大数据，是大数据技术的核心。这包括数据的采集、清洗、转换、集成、存储、分析和可视化等环节。
12. 数据挖掘问题：如何从大数据中发现有价值的信息和知识，是大数据技术的重要目标。这包括数据挖掘算法的设计和应用，以及数据挖掘结果的解释和验证。
13. 数据安全与隐私保护问题：随着大数据技术的发展，数据安全问题和隐私保护问题日益突出。如何在保证数据安全的前提下，合理利用大数据，是大数据技术发展面临的重要挑战。
14. 数据质量问题：大数据的质量直接影响到数据分析的准确性和可靠性。如何保证大数据的质量，是大数据技术发展的关键。
15. 数据标准化问题：由于大数据的来源和格式多种多样，如何实现数据的标准化，以便进行有效的分析和处理，是大数据技术发展面临的重要问题。
