大數據BI(商業智能)技術在應用中確實面臨著一些挑戰和難點，以下是對這些難點的詳細介紹：

1、數據質量：數據質量是影響大數據BI技術應用效果的關鍵因素之一。數據可能存在錯誤、不完整或不一致的問題，這會直接影響分析結果的準確性和可靠性。

2、數據安全：隨著數據泄露和網絡攻擊事件的頻發，如何保護數據安全成為了一個重要問題。需要采取有效的安全措施來防止數據被非法訪問或泄露。

3、數據隱私：在進行數據分析時，需要處理大量的個人或敏感信息，如何在挖掘數據價值的同時保護個人隱私成為了一個難點。

4、算法選擇：面對海量數據，選擇合適的算法來處理和分析數據是一個挑戰。不同的算法可能會產生不同的分析結果，因此需要根據具體情況選擇合適的算法。

5、多源數據集成：大數據BI技術需要從多個數據源獲取數據，但不同數據源的數據格式和類型可能不同，如何有效地集成這些數據是一個難點。

6、人力技術培訓：大數據BI技術需要專業的人才和技術支持，但目前市場上的人才供應相對不足。加強人力和技術培訓，提高技術人員的技術水平和應用能力是解決這一問題的關鍵。

7、實時數據分析：在很多應用場景中，需要實時接收數據分析的見解。然而，傳統的批處理系統往往無法滿足這一需求，導致數據響應慢，無法及時提供有價值的信息。

8、復雜環境使用：在復雜的環境中使用大數據分析時，可能會遇到數據可視化顯示凌亂、系統設計過度等問題。這些問題會增加用戶的操作難度，降低用戶體驗。

9、系統響應時間：如果數據組織效率低下或大數據分析基礎設施和資源利用不當，可能會導致系統響應時間長，影響數據分析的效率和準確性。

10、維護成本：過時的技術、并非最佳的基礎設施以及選擇了設計過度的系統都可能導致維護成本昂貴。這不僅增加了企業的經濟負擔，還可能影響系統的長期穩定運行。

綜上所述，大數據BI技術在應用中面臨的挑戰和難點多種多樣。為了克服這些難點，需要采取一系列有效的方法和措施，如提高數據質量、加強數據安全和隱私保護、優化算法選擇、加強人力和技術培訓等。通過這些努力，可以提高大數據BI技術的應用效果和價值，為企業的發展提供更有力的支持。