大数据技术与应用的难度是相当高的，这主要可以从以下几个方面来理解：
1. 技术难度：大数据技术涉及到数据采集、存储、处理、分析等多个环节，每个环节都需要掌握一定的专业知识。例如，数据采集需要了解数据来源和采集方式；存储则需要熟悉分布式文件系统和数据库等；处理则需要掌握各种数据处理算法和工具；分析则需要具备一定的数据分析能力和业务理解能力。这些技术的学习和掌握都需要花费大量的时间和精力。
2. 应用难度：大数据技术的应用涉及到多个行业和领域，如金融、医疗、教育、交通等。每个行业的业务特点和需求都不同，因此需要根据具体情况进行定制化的大数据解决方案设计。此外，大数据应用还需要考虑到数据安全、隐私保护等问题，这也是一个挑战。
3. 人才难度：大数据技术的快速发展使得对专业人才的需求越来越大。然而，目前市场上能够熟练掌握大数据技术和应用的人才并不多，特别是在一些新兴领域，如人工智能、物联网等。因此，培养和吸引大数据人才成为了一个难题。
4. 成本难度：大数据技术的实施需要投入大量的资金和时间。在数据采集、存储、处理、分析等各个环节都需要购买相应的硬件设备和软件工具，同时还需要投入人力进行开发和维护。此外，大数据项目的实施周期通常较长，需要持续投入资源以确保项目的顺利进行。
5. 法规难度：随着大数据技术的发展和应用，相关的法律法规也在不断完善。例如，关于数据安全、隐私保护、知识产权等方面的法律法规都需要企业和个人遵守。然而，由于大数据涉及的范围较广，相关法律法规的制定和完善也需要一定的时间，这对企业和个人的合规运营带来了一定的挑战。
综上所述，大数据技术与应用的难度是相当大的。然而，随着技术的不断发展和应用领域的不断扩大，相信未来会有更多的企业和个人加入到大数据的行列中来，共同推动大数据技术的发展和应用。
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