大数据技术涉及多个方面的问题，主要包括数据存储、数据处理、数据分析和数据安全等方面。
1. 数据存储：大数据技术需要解决如何高效地存储大量数据的问题。这包括选择合适的存储系统、设计合理的数据模型、优化数据的存储和访问方式等。例如，分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）可以有效地处理大规模数据集的存储问题。
2. 数据处理：大数据技术需要解决如何快速、准确地处理大量数据的问题。这包括选择合适的数据处理算法、设计高效的数据处理流程、优化数据处理的性能等。例如，MapReduce是一种常用的数据处理框架，它可以将大数据集分解为小任务，然后并行处理这些任务。
3. 数据分析：大数据技术需要解决如何从海量数据中提取有价值的信息的问题。这包括选择合适的数据分析方法、设计有效的数据分析流程、优化数据分析的性能等。例如，机器学习和深度学习是常用的数据分析方法，它们可以从大量的数据中学习和预测模式。
4. 数据安全：大数据技术需要解决如何保护数据不被非法访问或泄露的问题。这包括选择合适的数据加密技术、设计安全的数据传输和存储方式、实施严格的数据访问控制等。例如，SSL/TLS协议可以用于保护数据传输过程中的数据安全。
5. 数据可视化：大数据技术需要解决如何将复杂的数据以直观的方式展示给用户的问题。这包括选择合适的数据可视化工具和技术、设计有效的数据可视化流程、优化数据可视化的效果等。例如，Tableau和Power BI等工具可以用于创建各种类型的数据可视化图表。
6. 数据治理：大数据技术需要解决如何管理和控制数据质量、数据一致性和数据合规性等问题。这包括选择合适的数据治理策略、设计有效的数据治理流程、实施严格的数据治理规则等。例如，数据清洗和数据集成是常见的数据治理任务，它们可以帮助提高数据的质量和一致性。
7. 数据挖掘：大数据技术需要解决如何从大量数据中发现隐藏的模式和关联性的问题。这包括选择合适的数据挖掘方法和算法、设计有效的数据挖掘流程、优化数据挖掘的性能等。例如，聚类分析和分类分析是常用的数据挖掘方法，它们可以帮助发现数据的结构和特征。
8. 数据融合：大数据技术需要解决如何整合来自不同来源和格式的数据的问题。这包括选择合适的数据融合方法和算法、设计有效的数据融合流程、优化数据融合的性能等。例如，数据融合可以通过合并来自不同源的数据来提高数据的质量和一致性。
9. 数据隐私：大数据技术需要解决如何在收集和使用数据的过程中保护个人隐私的问题。这包括选择合适的隐私保护技术和方法、设计有效的隐私保护流程、实施严格的隐私保护规则等。例如，匿名化和去标识化是常用的隐私保护技术，它们可以帮助保护个人的身份信息不被泄露。
10. 数据标准化：大数据技术需要解决如何统一和标准化不同来源和格式的数据的问题。这包括选择合适的数据标准化方法和算法、设计有效的数据标准化流程、优化数据标准化的性能等。例如，数据转换和数据映射是常见的数据标准化任务，它们可以帮助消除数据中的不一致性和冗余性。
