随着网络信息技术的飞速发展，大数据应用领域不断拓宽，并产生了巨大的经济和社会效益，其重要性已经受到全球范围内的广泛关注。大数据应用正成为各行各业提升竞争力的重要手段和内容。 然而，当前我国大数据应用尚处于起步阶段，仍存在着诸如数据资源分散、开放共享程度低、数据价值挖掘不足等问题，严重制约着大数据技术在各领域的深度应用。未来一段时期内，我国需要从战略高度重视大数据发展，研究制定相关政策法规和标准规范，为大数据发展提供有力支撑。同时，加强数据开放共享机制建设、数据安全保护和应用隐私保护等关键技术的研发和应用推广，逐步形成具有中国特色的大数据技术体系。
1.数据资源分散，共享程度低
当前，我国大数据资源分散且共享程度较低，缺乏统一的标准和规范。政府各部门之间、企业与企业之间、政府各部门与科研机构之间、科研机构与高校之间，缺乏有效的数据共享机制，阻碍了大数据的发展应用。此外，数据安全管理也存在隐患，严重威胁着数据安全。同时，由于缺乏统一的标准规范，各个部门和机构掌握的数据种类繁多、格式各异、缺乏关联，造成了数据信息孤岛现象的存在，极大地影响了大数据价值的挖掘和应用。
2.数据安全风险大，隐私保护问题突出
在大数据时代，数据的价值更加凸显，但也蕴含着巨大的安全风险，严重制约着大数据的发展。在互联网、移动通信和物联网等领域，信息数据已经成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，网络攻击、黑客攻击等安全事件也日益增多，安全威胁日趋复杂，大数据时代的个人隐私保护成为社会各界普遍关注的焦点问题。
3.数据开放共享机制不健全，数据质量参差不齐
我国各部门各地区在数据资源的开放共享方面仍缺乏相应的制度和法规保障，导致数据资源存在大量重复建设问题，从而影响了数据的有效利用。此外，由于缺乏统一的标准规范和技术体系，导致各部门之间、企业之间、区域之间的数据不能实现有效共享，甚至还出现了“信息孤岛”现象。此外，我国还存在数据质量参差不齐的问题。 一方面，由于缺乏统一标准规范和技术体系，导致我国政府数据资源开放共享程度较低。另一方面，由于各行业或领域的数据采集和处理标准不同，导致各部门或企业间的数据不能实现有效共享。这都影响了大数据在各领域的深度应用和发展。
4.数据价值挖掘不足，产业发展缺乏动力
在传统应用模式下，数据价值主要体现在数据的采集、存储、处理和分析等过程中，但由于缺少对数据价值的深入挖掘，导致当前我国大数据应用的效果不佳。例如，在政府管理领域，虽然政府通过大数据平台收集了大量数据，但由于数据质量不高、结构化不足、内容缺乏相关性等问题，导致政府管理难以提供针对性服务。在金融领域，大数据技术对金融风险的监测和管理具有重要作用。然而，目前金融行业对大数据的利用程度还非常有限。由于缺乏有效的价值挖掘手段和方法，导致金融机构对大数据的利用水平较低，限制了大数据技术在金融领域的广泛应用。
5.关键技术不成熟，应用推广效果有限
大数据的应用涉及到数据的采集、存储、管理、分析和应用，但当前我国大数据技术还不成熟，面临着技术研发成本高、技术难度大和技术人才缺乏等问题。如，现阶段在数据采集方面，我国仍处于“有数据无技术”的阶段，且缺少对数据结构化与非结构化、格式与格式的统一处理能力。
