大数据分析在应用方面面临的问题和挑战是多方面的，主要包括数据质量、数据存储、数据处理、分析工具以及隐私与安全等方面。下面将分别对这些方面进行分析：
一、数据质量
1. 数据清洗：数据中常常包含错误、重复或不完整的信息，这些都需要通过数据清洗来纠正。例如，在金融领域，客户的数据可能因为输入错误而产生误导，需要使用算法来识别和修正这些错误。
2. 数据验证：为了确保数据的可靠性，需要对数据进行验证，这包括检查数据的一致性、完整性和准确性。比如，在医疗领域，医生需要确保病人的病历数据准确无误，否则可能会影响诊断的准确性。
3. 数据转换：不同来源的数据格式可能存在差异，需要进行数据转换以确保数据可以被统一处理。例如，在进行市场调研时，可能需要将不同来源的客户数据进行整合，以便进行分析。
4. 数据标准化：为了便于分析和比较，需要对数据进行标准化处理。这包括对数值、日期等字段进行规范化，以及对分类变量进行编码。如在销售分析中，需要将产品的价格、规格等信息进行标准化，以便进行有效的比较。
5. 数据质量监控：需要建立一套机制来持续监控数据的质量，及时发现并解决数据问题。例如，可以通过设置阈值来检测异常值，或者定期进行数据审计来发现潜在的问题。
二、数据存储
1. 数据规模：随着数据量的增加，如何高效地存储和管理大量数据成为一大挑战。例如，在社交媒体平台上，每天产生的数据量非常庞大，需要采用分布式存储系统来应对。
2. 数据类型：不同类型的数据可能需要不同的存储方式。文本数据和图像数据就需要不同的存储解决方案。如在搜索引擎中，需要将文本数据和图片数据分开存储，以便进行高效的检索。
3. 数据访问速度：快速地访问数据对于实时分析至关重要。例如，在金融市场中，需要能够快速响应市场变化，因此需要采用高性能的存储系统来保证数据的快速读取。
4. 数据压缩：为了节省存储空间，需要对数据进行压缩。但压缩可能会降低数据的质量，因此在压缩和恢复数据时需要权衡两者之间的关系。如在文件传输过程中，可以使用压缩算法来减少数据传输的时间和带宽消耗。
5. 数据持久化：数据需要被保存下来以供后续分析使用。但同时，也需要考虑到数据的安全性和隐私保护。例如，在存储敏感个人信息时，需要采取加密措施来保护数据的安全。
三、数据处理
1. 数据预处理：在数据分析之前，需要对数据进行预处理，包括去除噪声、缺失值处理和异常值检测等。例如，在进行股票市场分析时，需要先对价格数据进行预处理，以确保分析结果的准确性。
2. 特征工程：根据业务需求选择合适的特征并进行工程化处理。例如，在推荐系统中，需要从用户的基本信息和行为数据中提取出有用的特征，以提高推荐的准确性。
3. 数据集成：将来自不同来源的数据整合在一起进行分析。这可能涉及到数据格式的转换和数据的同步更新。如在跨部门协作项目中，需要将不同部门的数据进行集成，以便进行统一的分析和决策。
4. 数据变换：通过对原始数据集进行数学变换，使其更适合分析任务。例如，在进行聚类分析时，可以通过离散化技术将连续变量转换为类别变量，以便进行更精确的聚类。
5. 数据探索：通过可视化和统计分析等方式，探索数据的特征和分布情况。例如，在市场研究中，可以通过绘制图表和统计报表来展示产品的市场份额、销售趋势等信息。
四、分析工具
1. 自动化分析：利用机器学习和人工智能技术来实现数据的自动分析。这可以大大提高分析的效率和准确性。例如，在电商领域，可以通过自动化分析来预测商品的销售趋势和库存需求。
2. 可视化工具：使用图表和可视化工具来直观地展示分析结果。这有助于用户更好地理解和解释数据。例如，在生物医学研究中，可以通过时间序列图来展示疾病的发展趋势和治疗效果。
3. 交互式分析：提供用户友好的界面，使用户可以方便地探索和理解数据。例如，在在线调查中，可以通过交互式仪表板来展示调查结果的分布情况和趋势变化。
4. 预测模型：构建预测模型来预测未来的数据趋势和行为。这有助于企业制定更为准确的策略和计划。如在零售业中，可以通过预测模型来预测季节性商品的需求和库存情况。
5. 实时分析：对于需要即时反应的场景，需要实现实时数据分析。例如，在交通监控系统中，需要能够实时监测交通流量和事故情况，以便及时采取措施。
五、隐私与安全
1. 数据加密：为了防止数据泄露和未授权访问，需要对敏感数据进行加密处理。例如，在金融交易中，需要对客户的账户信息进行加密，以防止信息泄露给第三方。
2. 访问控制：只有授权的用户才能访问特定的数据集。例如，在企业内部，需要实施严格的访问控制策略，以确保员工只能访问到与其工作相关的数据。
3. 数据脱敏：在分析过程中，对个人身份信息进行隐藏或替换，以保护个人隐私。例如，在公共健康研究中，可以使用脱敏技术来保护患者的敏感信息。
4. 合规性：遵守相关法规和标准，如GDPR或HIPAA等。例如，在处理个人健康记录时，需要确保符合GDPR的规定，尊重患者的隐私权。
5. 安全审计：定期进行安全审计来检查数据的安全性和完整性。例如，可以定期邀请外部专家对公司的数据安全状况进行检查，以确保公司的数据安全措施得到有效执行。
综上所述，大数据分析技术应用方面面临的主要问题包括数据质量、数据存储、数据处理、分析工具以及隐私与安全等方面。这些问题需要通过各种技术和方法来解决，以确保大数据分析的有效性和准确性。
