大数据在APP中的应用非常广泛，但也存在一些问题。以下是一些主要的问题：
1. 数据隐私和安全问题：随着大数据技术的应用，APP需要收集、存储和处理大量的用户数据。这些数据可能包含敏感信息，如个人身份信息、位置信息等。如果这些数据被泄露或被恶意利用，可能会对用户的隐私和安全造成威胁。因此，APP开发者需要采取有效的数据保护措施，确保用户数据的安全。
2. 数据质量问题：大数据技术的应用需要大量的数据支持，但并不是所有的数据都是高质量的。有些数据可能存在错误、重复或不完整的情况。这会影响数据分析的准确性和可靠性，从而影响APP的功能和性能。因此，APP开发者需要对收集到的数据进行清洗、筛选和验证，以提高数据质量。
3. 数据处理能力问题：随着数据量的增加，APP需要具备强大的数据处理能力才能有效地分析和利用这些数据。然而，许多APP的数据处理能力有限，无法应对大量数据的处理需求。这可能导致APP的性能下降、响应速度变慢等问题。因此，APP开发者需要选择合适的数据处理技术和算法，提高数据处理能力。
4. 数据可视化问题：大数据技术的应用需要将复杂的数据转化为易于理解和分析的图表和报告。然而，并非所有的数据都适合用图表或报告的形式展示。有些数据可能更适合通过文字描述或语音交互的方式呈现。因此，APP开发者需要根据数据的特点选择合适的数据可视化方式，以提供更好的用户体验。
5. 数据整合问题：大数据技术的应用需要将来自不同来源的数据进行整合。然而，不同来源的数据可能存在格式、标准和结构上的差异，导致数据整合的难度加大。此外，数据整合还需要考虑数据的时效性和相关性，以确保数据的准确性和有效性。因此，APP开发者需要采用合适的数据整合技术和方法，提高数据整合的效率和效果。
6. 数据更新和维护问题：大数据技术的应用需要定期更新和维护数据，以确保数据的时效性和准确性。然而，数据更新和维护是一项繁琐且耗时的工作，需要投入大量的人力和物力资源。此外，数据更新和维护还需要考虑数据的安全性和稳定性，以防止数据丢失或损坏。因此，APP开发者需要制定合理的数据更新和维护策略，确保数据的持续可用性。
7. 数据价值挖掘问题：大数据技术的应用需要挖掘数据中的潜在价值，为APP提供有价值的信息和建议。然而，并非所有的数据都具备商业价值或实用价值。有些数据可能只是噪音或冗余信息，对APP的功能和性能没有实质性的影响。因此，APP开发者需要采用合适的数据挖掘方法和算法，提高数据的价值挖掘效率和准确性。
8. 数据安全性和合规性问题：大数据技术的应用需要确保数据的安全性和合规性，防止数据泄露、滥用或非法访问。然而，数据安全和合规性是一个复杂的问题，需要综合考虑技术、法律和管理等多个方面的因素。此外，随着数据保护法规的不断变化，APP开发者需要及时了解和遵守相关法律法规，确保数据的安全性和合规性。
总之，大数据在APP中的应用面临着众多挑战和问题。APP开发者需要不断学习和掌握大数据技术，提高数据处理能力和数据价值挖掘效率，同时关注数据隐私和安全问题，确保用户数据的安全和可靠。