大数据技术涉及多个关键领域，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化。以下是一些主要的关键技术问题：
1. 数据收集与整合：在大数据时代，数据的来源和类型多种多样，包括结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如JSON或XML）和非结构化数据（如文本、图像和音频）。如何有效地收集这些不同类型的数据并将其整合到一起是一个关键问题。
2. 数据存储：随着数据量的增加，传统的关系型数据库已经无法满足需求。分布式文件系统、NoSQL数据库、列式存储和内存计算等技术被用于解决大规模数据的存储问题。选择合适的存储解决方案需要考虑数据的特性、访问模式和性能要求。
3. 数据处理：大数据的处理需要高效的算法和技术，如MapReduce、Spark、Hadoop等。这些技术可以处理大规模数据集，但同时也带来了数据倾斜、资源消耗等问题。如何在保证数据处理效率的同时，降低系统的资源消耗和成本是一个挑战。
4. 数据安全与隐私保护：在大数据应用中，数据的安全性和隐私保护至关重要。如何确保数据在传输、存储和处理过程中不被泄露、篡改或滥用是一个重要问题。加密技术、访问控制和审计日志等手段可以帮助解决这个问题。
5. 数据分析与挖掘：大数据的价值在于通过分析数据发现潜在的规律和趋势。如何设计有效的数据分析模型、挖掘算法和可视化工具是一个重要的问题。此外，如何处理大量复杂的数据并从中提取有价值的信息也是一个挑战。
6. 实时数据处理：随着物联网、社交媒体等实时数据源的增多，如何实现对实时数据的快速处理和分析成为一个关键问题。流处理框架和实时计算引擎等技术可以帮助解决这个问题。
7. 人工智能与机器学习：大数据与人工智能和机器学习的结合为数据分析提供了新的可能性。如何将机器学习算法应用于大数据分析中，提高预测准确性和决策效率是一个重要问题。
8. 云计算与边缘计算：云计算提供了强大的计算能力和灵活的服务，而边缘计算则关注在数据产生的地点进行数据处理，以减少延迟和带宽消耗。如何平衡这两者之间的关系，实现高效、灵活的数据服务是一个关键问题。
9. 数据治理与标准化：在大数据环境中，数据的质量和一致性至关重要。如何建立有效的数据治理机制，制定统一的数据标准和规范，以确保数据的可靠性和可用性是一个重要问题。
10. 法律与伦理问题：随着大数据技术的发展，数据隐私、知识产权、数据主权等问题日益突出。如何在保护个人隐私的同时，合理利用数据资源，遵守相关法律法规和道德准则，是一个需要关注的问题。
