互联网上，数据的生成既是海量的，又是随机的和无序的，这一方面导致了互联网上存在着体量较大的数据信息，造成数据积累的困难；另一方面也导致与研究无关的大量无意义的垃圾数据、重复性的冗余数据，甚至虚假数据信息的存在，使得数据质量和真实性难以保障。

因此，要把握大数据生成的特征和局限，在思想政治教育与大数据应用融合的过程中，注重数据的鉴别和筛选，提高数据来源的可靠性。

随着网络应用的普及，大数据信息呈现出来源渠道多、内容形式杂、数据体量大的特征，结合实际需求处理应用大数据信息，一方面受到数据处理成本的限制。实际上，支撑大数据处理不仅需要硬件设施和软件设施的配合，还存在人工和时间成本的叠加，因此并不能无节制地应用；另一方面还受到数据处理技术的限制，大数据与实际应用场域的融合是否有效，取决于实施数据处理的人员是否同时具备数据处理技术和专业知识能力，两个因素欠缺其中之一都可能导致数据处理产生无价值无意义的结果。

因此，对于思想政治教育工作而言，提升思想政治教育工作者的数据信息素养和吸纳专业的数据处理工作人员进入思想政治教育工作队伍都十分重要，有助于进一步精细数据的加工和挖掘，提升数据处理的可行性。

大数据信息的实际价值最终要通过形成有效可用的结论呈现出来，但数据到结论的转化过程既受到数据预测准确性，数据解读正确性的影响，也与数据呈现即时性和数据信息宽泛性的特征不可分割，这导致依靠大数据技术得出的结论不一定准确，甚至不一定有用。

因此，要明晰大数据技术本身的风险和有限性，不断优化数据的解读和分析过程，提高数据结论的可用性，为大数据有效应用于思想政治教育提供有利条件。