随着大数据技术的发展和应用，大数据时代带来了巨大的变革和机遇，但同时也存在一些弊端，需要引起重视并采取相应的应对策略。
1. 隐私和安全风险
大数据技术的广泛应用导致个人隐私面临着更大的泄露风险，同时也给数据安全带来挑战。个人隐私信息的泄露可能会引发用户的担忧和社会舆论的负面影响。
应对策略：加强数据安全意识和技术防护措施，制定更严格的数据隐私保护法律法规，加强对数据安全和隐私保护的监管。
2. 数据质量和真实性问题
大数据时代，数据量庞大且多样，但数据质量参差不齐，部分数据可能存在不准确、不完整甚至是虚假的情况，导致了决策与分析的可靠性受到威胁。
应对策略：加强数据质量管理，建立健全的数据质量评估体系，利用数据清洗、校验和验证等技术手段提升数据质量。加强数据源头的监管和认证，确保数据的真实性和可靠性。
3. 数据孤岛和互操作性问题
在大数据时代，不同系统、不同部门和不同组织的数据往往存在孤岛现象，导致数据之间缺乏有效的互操作性和集成性，影响了数据的综合分析和应用。
应对策略：推动数据标准化和互操作性标准的制定与实施，促进各方数据的共享和交换。采用数据集成和互联技术，打破数据孤岛，实现跨系统、跨组织的数据流动与共享。
4. 技术人才需求与供给不平衡
大数据技术的迅猛发展带来了对高素质大数据人才的巨大需求，但当前大数据领域的人才供给不足，存在人才结构不匹配的问题。
应对策略：加强大数据领域人才培养和引进，建立完善的人才培养体系和激励机制，吸引更多优秀人才投身于大数据技术的研究与应用。
5. 社会公平和道德伦理问题
大数据时代的发展可能加剧社会资源和信息的不平等现象，同时也带来伦理道德方面的挑战，例如数据滥用、歧视性算法等问题。
应对策略：建立健全的数据伦理和道德规范，推动数据应用的公平公正，对数据滥用行为进行严厉打击。加强社会教育和舆论引导，提高公众对大数据时代伦理道德问题的认识和关注。
大数据时代的发展既带来了巨大的机遇，也伴随着一系列挑战与弊端。只有充分认识和理解这些弊端，并采取有效的应对策略，才能更好地推动大数据技术的健康发展，实现其对经济社会的积极影响。