大数据技术是一种多学科交叉的技术，运用于从海量、多维度、异构数据中提取有价值的信息和知识的过程。 目前，随着数据的不断膨胀，大数据技术越来越得到重视，其应用领域也日益广泛。同时，大数据技术在应用中也面临着一些挑战，下面将分别介绍。
一、大数据技术的应用
商业智能（Business Intelligence, BI）是信息技术的一个重要应用之一，其目的是为了帮助企业在竞争激烈的市场环境中更好地利用数据，并作出更明智的决策。商业智能技术主要包括数据仓库、数据集市、OLAP、数据挖掘等技术，通过这些技术手段，将企业数据转化为宝贵的商业智慧，可以更好地为企业的经营决策提供支持。
个性化推荐系统（Personalized Recommendation System）指利用大数据技术，根据用户的兴趣和偏好对用户进行商品、服务等内容的推荐，以提高用户的购物体验和消费满意度。例如，Amazon和Netflix等企业通过个性化推荐系统为用户推荐商品和电影等娱乐内容，以提高用户的满意度和忠诚度。
智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是指利用现代信息通信技术、传感器技术、计算机技术等手段，对交通运输系统进行智能化优化管理。例如，城市交通拥堵问题可以通过智能交通系统实现快速通行，提高道路通行效率，并且可以实现智能化交通规划和动态调整交通路线。
医疗大数据是指通过大数据技术对医疗领域中海量的医疗数据进行采集、存储、分析和挖掘，提高医疗领域的互联互通和信息化水平。医疗大数据的应用可以帮助医生更好地诊断和治疗患者，同时也可以通过对某些疾病的历史数据进行分析，来预测疾病的传播趋势并采取相应的防控措施。
二、大数据技术的挑战
大数据技术处理的数据量越来越大，其中往往包含了大量敏感信息，因此数据安全问题也越来越突出。例如数据泄露、数据篡改等问题都可能对企业造成巨大损失。
在海量数据的处理中，很多数据可能存在缺失、重复、错误等质量问题，这些非结构化的数据会给数据分析和挖掘带来极大的困难。
当人们的个人信息被大数据收集、分析时，很容易出现隐私泄露的问题。例如，在电商平台上，用户的购物行为容易被追踪，进而对用户进行精准的推荐，但同时也存在将用户隐私泄露的风险。
大数据技术的应用需要多领域专家的协同工作，例如计算机科学、数学、统计学等多个领域的专家都需要融合在一起，因此技术门槛比较高。
数据采集是大数据技术的基础，但是不同领域的数据采集成本高低不一，因此，如何降低数据采集成本就成为大数据技术应用的一大难题。
总之，大数据技术的应用和挑战是相互交织的。在大数据时代，企业需要关注大数据技术应用的同时，也需要认识到大数据技术所面临的挑战并加以应对。