大数据的质量问题主要包括以下几个方面：

首先是数据的准确性和完整性，即数据来源、采集、清洗等环节中是否存在错误或遗漏。

其次是数据的可信度和可靠性，即数据是否经过充分的验证和检验；同时还要考虑数据的时效性和一致性，即数据是否及时更新，并且在不同系统中数据是否一致。此外，还需要考虑数据的安全性和隐私保护，以及数据的转化和呈现方式是否合理等问题。针对这些问题，需要采用合适的数据治理方式，强化数据管理和质控，并加强对数据价值的评估和利用。