大数据在软件平台上的体现与应用，已经深入到各个行业和领域，为软件平台带来了前所未有的变革。然而，随着大数据技术的不断发展和应用，也出现了一些问题和挑战。以下是大数据在软件平台上的体现与应用方面的问题：
1. 数据隐私和安全问题：大数据技术的应用使得企业能够收集和分析大量的用户数据，但这些数据往往涉及到用户的隐私信息。如何保护这些敏感数据不被泄露或滥用，是大数据应用过程中需要解决的重要问题。同时，由于大数据处理过程中可能会产生一些安全漏洞，如SQL注入、跨站脚本攻击等，因此需要采取有效的安全措施来保障数据的安全。
2. 数据质量与清洗问题：在大数据环境中，数据的质量直接影响到数据分析的准确性和可靠性。因此，如何确保数据的准确性、完整性和一致性，以及如何处理缺失值、异常值等问题，是大数据应用过程中需要关注的问题。此外，数据清洗也是一个重要的环节，需要对原始数据进行预处理，去除噪声和无关信息，以提高数据的可用性。
3. 数据处理与存储问题：大数据处理通常涉及复杂的计算和存储需求，需要高效的算法和硬件支持。如何在有限的资源下实现大数据的处理和存储，以及如何优化存储结构以降低存储成本，是大数据应用过程中需要解决的问题。此外，随着数据量的不断增加，如何有效地管理和维护大数据存储系统，也是一个值得关注的问题。
4. 数据分析与挖掘问题：大数据环境下，数据分析和挖掘成为提高业务价值的关键手段。然而，如何从海量数据中提取有价值的信息，以及如何将分析结果转化为实际的业务决策，是大数据应用过程中需要解决的问题。此外，数据分析过程中可能会出现一些偏差和错误，需要采用合适的方法来纠正和修正。
5. 可视化与交互问题：大数据环境下的数据可视化和交互设计对于用户理解和使用大数据至关重要。如何设计直观、易用的可视化界面，以及如何通过交互方式引导用户探索和发现数据中的规律和趋势，是大数据应用过程中需要关注的问题。此外，随着技术的发展，如何不断更新和完善可视化工具和方法，以满足不断变化的需求，也是一个值得考虑的问题。
6. 法规与政策问题：大数据应用涉及到个人隐私、知识产权、网络安全等多个方面，需要遵循相关的法律法规和政策规定。如何在合法合规的前提下开展大数据应用，以及如何处理与政府机构、行业协会等利益相关方的关系，是大数据应用过程中需要解决的问题。
7. 人才与培训问题：大数据技术的快速发展要求从业者具备较高的技术水平和专业知识。因此，如何培养和吸引具有大数据技能的人才，以及如何为现有员工提供持续的培训和发展机会，是大数据应用过程中需要关注的问题。
8. 技术与架构问题：大数据应用涉及到多种技术和架构的选择和组合，如何根据业务需求和技术发展趋势选择合适的技术栈和架构方案，以及如何确保系统的可扩展性和灵活性，是大数据应用过程中需要解决的问题。
9. 成本与效益问题：大数据应用需要投入大量的人力、物力和财力，如何在保证数据质量和处理效率的同时，控制项目的成本，并评估投资回报，是大数据应用过程中需要关注的问题。
10. 创新与合作问题：大数据技术的创新和应用需要不断地探索和尝试。如何鼓励创新思维和实践，以及如何与其他组织和企业建立合作关系，共同推动大数据技术的发展和应用，是大数据应用过程中需要解决的问题。
综上所述，大数据在软件平台上的体现与应用方面存在多个问题和挑战，需要从技术、管理、法规等多个层面进行综合考虑和解决。随着大数据技术的不断发展和应用，相信这些问题将会得到逐步解决，为软件平台的发展带来更多的可能性和机遇。
