大数据应用方案的可行性分析是指针对特定的大数据应用方案进行全面评估，以确定其在实际应用中的可行性和可持续性。在进行可行性分析时，需要考虑数据获取、数据存储、数据处理、数据分析以及数据应用等方面的因素。下面将针对大数据应用方案的可行性进行分析。

一、数据获取

大数据应用方案的可行性首先取决于数据的获取情况。数据获取涉及到数据来源的稳定性、数据的完整性和准确性。需要考虑是否能够从多个来源获取足够的数据，并且保证数据的质量可靠。另外，还需考虑数据的获取成本和获取途径是否符合法律法规。如果数据获取存在问题，大数据应用方案就会失去基础支持，因此数据获取的可行性是大数据应用方案可行性的首要问题。

二、数据存储

数据存储是大数据应用方案中的关键环节。在可行性分析中，需要评估存储方案是否能够满足数据规模不断增长的需求，包括数据的安全性、可靠性、可扩展性和性能等方面。另外，还需要考虑存储成本和管理复杂度等因素。只有选择合适的数据存储方案，才能支撑大数据应用方案的可行性。

三、数据处理与分析

数据处理与分析是大数据应用方案中的核心环节，也是可行性分析的重点。在数据处理方面，需要评估所选用的处理工具和技术是否能够满足对数据的实时性、多样性、复杂性的处理需求；在数据分析方面，需要评估分析算法和模型的准确性和有效性。另外，还需要考虑数据处理与分析的成本和效率等因素。

四、数据应用

数据应用是大数据应用方案的最终目的，也是可行性分析的关键点之一。在数据应用方面，需要评估所选用的应用场景是否与实际业务需求相匹配，能否为决策提供实时、准确的支持。另外，还需要考虑数据应用的成本和价值回报等因素。

综上所述，大数据应用方案的可行性分析涉及到数据获取、数据存储、数据处理与分析以及数据应用等多个方面。只有在这些方面都能够得到全面而合理的评估和分析，才能够确定该方案的可行性，并为其后续实施提供决策支持。