大数据的质量问题包括数据清洗不彻底、数据来源不可靠、数据格式不规范、数据冗余和重复、数据缺失和误差等。这些问题影响了大数据的分析和应用，可能导致错误的决策和结果。

因此，解决这些问题需要建立完善的数据管控机制，采用多种数据清洗和预处理技术，确保数据的完整性、准确性和可靠性，提高大数据的质量和价值。