查询个人大数据信息是指通过各种渠道和手段获取关于个人的各类数据，包括但不限于个人基本信息、消费记录、社交活动、健康状况等。这些数据源自于个人在日常生活中的种种行为，被不同的组织、平台和系统收集整合，形成一个庞大的数据网络。

个人大数据信息的查询实现原理主要是通过数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等环节，将海量的个人数据整合起来，形成数据的生命周期管理。在数据采集阶段，各种传感器设备、智能硬件和应用程序可以收集个人的各类信息；在数据存储阶段，专门的服务器和数据库系统可以存储这些数据；在数据处理阶段，通过数据挖掘、机器学习等技术可以分析和挖掘数据的价值；在数据应用阶段，各种应用程序和算法可以将数据转化为具体的应用场景。

个人大数据信息的技术架构主要包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层。数据采集层负责采集各类个人数据，包括社交数据、消费数据、健康数据等；数据存储层负责存储这些数据，保证数据的可靠性和安全性；数据处理层负责对数据进行分析和挖掘，发现数据之间的关联性和规律性；数据应用层则是将数据转化为实际应用，为用户提供个性化的服务和体验。

然而，查询个人大数据信息也存在一定的风险和隐患。在数据隐私和安全方面，个人大数据信息的泄露和滥用可能会对个人的隐私和权益造成严重损害。在数据使用和分析方面，个人大数据信息的误解和错误可能会导致不良的决策和行为。因此，需要采取一系列措施来保护个人大数据信息的安全和合法使用。

推广个人大数据信息查询的策略主要包括技术推广、政策支持、市场拓展和用户教育等方面。在技术推广方面，需要加强数据处理和分析技术的研究和应用，提高数据的质量和效率；在政策支持方面，需要建立健全的数据隐私和安全法律法规，保障个人数据的合法权益；在市场拓展方面，需要开发各种个性化的应用和服务，满足用户的需求；在用户教育方面，需要加强对个人数据保护和安全的宣传和教育，提高用户的安全意识和保护意识。

个人大数据信息查询的未来趋势主要包括数据整合、人工智能、区块链和隐私计算等方面。在数据整合方面，会出现越来越多的跨界数据整合和应用，丰富和扩展个人数据信息的查询范围和深度；在人工智能方面，会出现更加智能和智能化的数据处理和分析技术，提高数据的自动化和智能化水平；在区块链方面，会出现更加安全和透明的数据存储和交换方式，保障数据的隐私和安全；在隐私计算方面，会出现更加隐私和保护的数据处理和共享方法，保护数据的隐私和安全。

服务模式与售后建议主要包括数据服务提供商、数据监管机构、数据保护机构和用户教育机构等方面。数据服务提供商需要提供安全和可靠的数据查询服务，满足用户的需求；数据监管机构需要加强数据隐私和安全的监管和监督，保护用户的合法权益；数据保护机构需要加强数据隐私和安全的保护和维护，保障数据的安全和合法；用户教育机构需要加强用户对个人数据保护和安全的教育和培养，提高用户的保护意识和安全意识。