面对大数据技术在高校思想政治教育应用中的难题，高校思想政治教育者必须突破现有技术瓶颈，建立专业的大数据平台，实现两者的有效融合。
1、构建即时性、针对性、丰富性的思想政治教育数据库
大数据技术可以利用互联网运行终端监控学生手机、电脑、校园卡、银行卡、身份证，利用监控器、传感器、射频识别等掌握学生的线下行为，获取行为轨迹、兴趣爱好、性格倾向，进而获得学生真实的思想和心理。同时，思想政治教育部门要协调学工部、教务处、后勤处、图书馆、团委等部门，打破信息隔绝，实现信息共享，以获取更丰富更全面的学生的数据信息。
2、建立基于云计算的数据存储技术平台
高校思想政治教育信息包含了大学生的思想、心理、行为、社交等方方面面，种类繁多、数量巨大，并且大部分都以结构性、半结构性和非结构性的数据将传统性的数据呈现出来，这就需要对原有的存储平台进行升级，建立以云计算为基础的数据存储平台，引进Google 最新型的F1 (fault tolerant distributed R DBMS)数据库，微软开发的分布式计算平台Cosmos的存储系统和Facebook提出的基于Hadoop的大型数据仓库Hive，实现存储平台的高容量、低成本、高性能、保安全的目的。
3、开发高校思想政治教育的数据分析处理平台
高校思想政治教育数据数量巨大、多元异构、即时更新等特点，需要利用以云计算为基础的最新的大数据分析处理技术，使得文字、图像、视频、音频等形式出现的半结构和非结构性的数据以可视化的方式呈现出来，对每个学生进行全面、动态和精准的画像。在此基础上，高校思想政治教育者对其进行“整体性、差异性、动态性和关联性”的分析，提取自己需要的数据信息，把握学生的思想、心理和行为动态，做出正确的判断和处理，更好的开展思想政治教育。
4、培养精通专业和技术的复合型人才
首先，提高现有思想政治教育师资队伍的数据素养，“完善数据素养教学内容、构建科学合理的数据素养课程，加强统计、计算机等相关学科的联动互通，形成数据素养教学培育机构与高校其他职能部门的广泛交流与合作，促进数据素养教学培训课程在高校的实践和推广，从而形成协同发展的培养及管理机制”，以提升他们对大数据处理和运用的能力。其次，尽快吸收一批谙熟思想政治教育专业知识、工作能力突出和较好掌握大数据应用技术的新鲜血液充实到高校的思想政治教育队伍中，推动高校思想政治教育的变革，以适应时代要求。再次，选拔一批计算机、统计学、互联网、测量学、物联网和大数据等学科的人才加入高校思想政治教育工作，使思想政治教育队伍结构不断优化利用新工具，拓宽新思路、发掘新视角，选择新模式。最后与社会中专门的大数据机构合作，发挥他们在数据采集、筛选、分析和处理方面的专业优势，提取思想政治教育者需要的数据信息，提高工作效率。