大数据可行性分析：
1. 数据收集与存储：大数据的可行性首先取决于数据的收集和存储能力。随着物联网、社交媒体、移动设备等技术的发展，数据的产生量呈指数级增长。因此，需要建设高效的数据采集系统，并采用分布式存储技术来应对海量数据的挑战。
2. 数据处理与分析：大数据的核心在于处理和分析。这需要强大的计算能力和先进的数据分析工具。目前，云计算平台如Hadoop、Spark等提供了处理大规模数据集的能力，但同时也带来了数据隐私和安全性的问题。
3. 数据安全与隐私保护：大数据应用中，数据安全和隐私保护至关重要。需要建立严格的数据访问控制机制，确保只有授权用户才能访问敏感信息。同时，也需要遵守相关法律法规，保护个人隐私。
4. 数据质量与准确性：大数据的准确性直接影响到分析结果的可靠性。因此，需要建立完善的数据质量管理机制，对数据进行清洗、去重、校验等操作，确保数据的准确性和完整性。
5. 数据可视化与解释性：大数据的分析结果往往需要通过图表、报告等形式展示给非专业人士。因此，需要开发易用的数据可视化工具，帮助用户理解复杂的数据关系和趋势。
6. 技术更新与维护：大数据技术不断更新迭代，需要定期对系统进行升级和维护，以适应新的技术和需求。此外，还需要关注行业动态，及时引入新技术和新方法。
可能存在的问题：
1. 数据隐私与安全问题：大数据应用中，数据隐私和安全问题是亟待解决的关键问题。一方面，数据泄露可能导致个人信息被滥用；另一方面，数据滥用也可能引发社会问题。因此，需要加强法律法规建设，提高公众对数据隐私的认识，同时加强技术手段的应用，如加密、匿名化等。
2. 数据质量问题：大数据的质量直接影响到分析结果的准确性。数据质量问题包括数据缺失、错误、不一致等问题。这些问题可能导致分析结果失真，影响决策效果。因此，需要建立完善的数据质量管理机制，对数据进行清洗、去重、校验等操作，确保数据的准确性和完整性。
3. 技术挑战：大数据技术本身面临诸多挑战，如数据存储容量大、处理速度快、实时性要求高等。这些挑战需要不断探索新的技术解决方案，如分布式计算、流处理等。同时，还需要关注新兴技术的发展趋势，如人工智能、区块链等，将这些技术应用于大数据领域，提升数据处理的效率和准确性。
4. 人才短缺：大数据领域需要具备专业知识和技能的人才。然而，当前大数据人才的培养和引进面临诸多困难，如教育资源不足、人才培养周期长等。因此，需要加大投入，培养更多具备大数据技能的人才，满足行业发展的需求。
5. 成本压力：大数据项目的实施往往需要投入大量的资金和人力。然而，由于数据量的庞大和处理的复杂性，大数据项目的成本压力较大。因此，需要在项目规划阶段充分考虑成本因素，合理分配资源，确保项目的顺利进行。
6. 法规政策滞后：大数据的发展速度远超现有法规政策的制定速度。因此，需要加强法规政策的制定和完善，为大数据发展提供有力的法律保障。同时，政府和企业应共同努力，推动大数据产业的健康发展。
