大数据安全面临的问题主要包括以下几个方面：
1. 数据泄露风险：随着大数据的广泛应用，涉及个人隐私、企业机密等敏感信息的数据量急剧增加。这些数据一旦被非法获取或泄露，可能会给个人和企业带来严重的损失。例如，用户个人信息泄露可能导致诈骗、骚扰等问题；企业机密泄露可能导致商业竞争失败、经济损失等。因此，保护数据不被非法获取和泄露是大数据安全的首要任务。
2. 数据篡改与伪造：在大数据处理过程中，可能会出现数据篡改和伪造的情况。这可能源于恶意攻击者的攻击行为，也可能源于内部人员的操作失误。数据篡改和伪造不仅会误导决策者，还可能导致系统故障和业务中断。因此，确保数据的真实性和完整性对于大数据安全至关重要。
3. 数据隐私保护：在大数据应用过程中，需要处理大量的个人隐私数据。如何确保这些数据的隐私不被侵犯，是大数据安全面临的一大挑战。例如，用户同意分享其个人信息时，如何确保这些信息不会被滥用？如何确保数据存储和处理过程中的隐私保护措施得到有效执行？这些问题都需要在大数据安全实践中予以关注。
4. 数据访问控制：大数据应用过程中，需要对不同角色的用户进行有效的访问控制。然而，由于大数据规模庞大，传统的访问控制方法可能无法满足需求。例如，如何确保只有授权用户才能访问特定的数据？如何防止未授权用户访问敏感数据？这些问题都需要在大数据安全实践中予以解决。
5. 数据治理与合规性：随着大数据应用的不断深入，数据治理和合规性问题日益突出。如何在保证数据质量的同时，满足法律法规的要求？如何确保数据治理过程的透明性和可追溯性？这些问题都需要在大数据安全实践中予以关注。
6. 技术安全问题：大数据技术本身可能存在安全漏洞，如SQL注入、XSS攻击等。此外，大数据平台的安全性也受到威胁，如DDoS攻击、僵尸网络等。因此，需要对大数据技术进行持续的安全评估和加固，以应对各种安全威胁。
7. 人才短缺与教育问题：大数据安全领域需要具备专业知识和技能的人才。然而，目前市场上缺乏足够的专业人才，导致企业在招聘和培训方面面临困难。此外，大数据安全教育和培训体系的不完善也影响了人才的培养。因此，加强大数据安全领域的人才培养和教育体系建设是解决大数据安全问题的重要途径。
8. 法规政策滞后：随着大数据技术的发展，现有的法规政策可能无法完全适应新的应用场景。例如，关于数据所有权、跨境数据传输等方面的法规尚不完善。因此，需要不断完善相关法律法规，为大数据安全提供有力的法律保障。
9. 国际合作与标准制定：大数据安全是一个全球性的问题，需要各国政府、企业和国际组织共同努力解决。然而，目前在国际上缺乏统一的大数据安全标准和规范。因此，加强国际合作，推动大数据安全标准的制定和实施，对于提高全球大数据安全水平具有重要意义。
10. 成本与效益平衡：在追求大数据安全的过程中，企业需要在成本和效益之间寻求平衡。一方面，需要投入必要的资源和技术手段来保障数据安全；另一方面，也需要考虑到大数据应用带来的经济效益。因此，如何在保障数据安全的前提下，实现成本与效益的最大化，是企业面临的一个重要问题。
