数据处理方法和装置的研发背景主要是为了解决随着科技的发展和数据量的不断增加所带来的数据处理问题。随着计算机技术和网络技术的飞速发展，人们产生了越来越多的数据。这些数据包括各种形式，如文本、图像、音频、视频等，其中许多数据是非常有用的，但需要经过专业化的处理才能被利用。传统的数据处理方法已经无法满足现代数据处理的需求，因此，研究和开发新的数据处理方法和装置成为了一项重要的任务。

数据处理方法和装置的研发难题主要包括：

1. 数据处理速度：随着数据量的不断增加，数据处理速度成为了一个很关键的问题。因此，研发新的数据处理方法和装置需要考虑如何提高处理速度，以适应大数据的处理需求。

2. 数据处理质量：数据处理质量也是一个重要的问题。新的数据处理方法和装置需要考虑如何保证处理后的数据能够准确地反映原始数据的特性，以及如何处理异常数据。

3. 数据安全性：数据安全也是一个非常关键的问题。新的数据处理方法和装置需要考虑如何保证数据的安全性，以及如何防止数据泄露和篡改。

数据处理方法和装置的研发目标包括：

1. 提高数据处理效率：为了在大数据和云计算环境下有效处理海量数据，数据处理方法和装置的设计常常需要考虑如何提高计算效率，减少计算时间和资源消耗。

2. 保证数据质量：在数据处理过程中，数据的质量和可靠性非常重要。因此，数据处理方法和装置的研发常常需要考虑如何确保数据质量，避免数据丢失、损坏和错误。

3. 降低成本：为了使数据处理方法和装置能够在大规模部署和应用中得到广泛应用，研发过程中需要考虑如何降低硬件和软件成本，提高性价比。