通过对数据的分类分级、使用状况梳理、访问控制以及定期的稽核实现数据的使用安全。
- 应用服务安全：包括安全应用服务、电子信息鉴别、生物信息鉴别。- 应用服务安全支持：如应用数据分析。 数据安全产品：这些产品确保数据的完整性、保密性、可用性和可控性。- 数据平台安全：如安全数据库、数据库安全部件。- 备份与恢复：数据备份与恢复。
生产库内的数据不改变，但对没有权限的人要进行数据掩码、变形。比如银行客服人员及BI分析部门。第四道防线是事后追查，数据库审计旁路镜像，可以对所有数据库的访问行为做精确解析和审计，事中对风险行为做告警，事后审计记录为安全事件提供追责依据和分析报表。也可以对数据库的性能做监控。
主要涉及网络入口、数据源头、终端规范三方面的内网管理，涉及到安全产品包括网络准入、数据加密、应用系统安全接入系统、桌面安全管理、行为审计等。
大数据思维推进治安防控创新升级 “有了这个平台，办理与车辆有关的案件更加得心应手。”9月20日，山东潍坊寿光市公安局民警徐勇亮说。徐勇亮所说的“平台”，是指视频警务云——神眼大数据平台。他介绍，该平台能根据作案车辆品牌、型号和作案区域，在1秒钟内迅速锁定涉案车辆。
首先，利用百分点公安大数据治理平台，实现对当地公安全要素数据的高效整合治理。其次还应用大数据智能系统。最后一点还制造了预警战法模型，结合时间、空间、人文地理等要素，敏锐感知潜在风险。
要坚持信息化牵引，积极推进打防管控一体化、网上网下一体化，确保社会治安防控形成体系、充满活力。围绕整合资源力量，完善信息化标准体系、统一接口和共享模式，推动各类基础设施互联互通，推进各类数据集成应用，发挥最大效益。
1、二是技术方法方面，核心是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术及其集成；三是分析应用方面，重点是采用大数据技术对特定的数据集合进行分析，及时获得有价值的信息。
2、预测分析则如鹰眼般洞悉未来，保险公司运用大数据算法，精确预测索赔概率，从而有效管控风险，提前布局。市场营销层面： 个性化营销的时代来临，大数据如同定制的魔法棒。电商平台根据用户的浏览行为和购买记录，施展精准推荐，让每个消费者都能感受到独一无二的购物体验。
3、应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据，更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。（3） 决策支持。通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。（4） 服务创新。
4、银行可以通过跟踪社交媒体的评论信息，利用各种非结构化数据，对客户进行细分，改进客户的流失情况。这是银行对于市场的趋势分析。运营优化 银行通过大数据平台对各种历史数据进行保存和管理，同时可以对系统日志进行维护、预测系统故障，从而提升系统的运营效率。
5、五）依托大数据技术实现风险管理的精细化。大数据时代，商业银行可以消除信息孤岛，全面整合客户的多渠道交易数据，通过经营者个人金融、消费、行为等信息进行授信，有效破解传统信贷风险管理中的信息不对称难题，降低信贷风险。
6、作为整个技术平台的提供者，还有一个技术团队做具体的平台搭建，可以自行开发基于 Hadoop 开源的大数据平台，或者购买第三方的系统做管理维护，也可以 直接使用大数据的 SaaS 服务平台来快速建立大数据技术能力。
数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。
数据加密技术：数据加密技术是大数据安全保障的核心技术之一。它通过将明文数据转化为密文数据，以保护数据的机密性和完整性。在大数据应用场景中，数据加密技术可分为数据存储加密、数据传输加密和数据访问加密。
其次，技术防护是保障数据安全与隐私的重要手段。企业和研究机构应加大研发投入，提升数据加密、匿名化、访问控制等技术水平，防止数据泄露和滥用。例如，采用同态加密技术可以在不暴露原始数据的情况下进行数据处理，从而保护用户隐私。此外，推动行业自律也是保护数据安全与隐私的有效途径。
需要某些安全审核 在每个系统开发中，几乎都是需要安全审核的地方，特别是在大数据不安全的地方。但是，考虑到使用大数据已经带来了广泛的挑战，这些安全审核通常被忽略，这些审核只是添加到列表中的另一件事。这种态度与以下事实结合在一起：许多公司仍需要能够设计和实施此类安全审核的合格人员。
法规流程方面 跟着云核算、大数据技能的逐渐运用，数据自身的形状、数据运用的方法都在不断添加和变化，且这种发展趋势会变得越来越快。那么企业在这种大趋势下如何确保在法规流程上的系统性、时代感是需求优先考虑的要素。
需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。
数据规模和复杂性：大数据环境中产生的数据量巨大且复杂多样，这增加了安全分析和监测的复杂性。攻击者可以利用这些数据进行隐蔽的攻击，因此需要更强大的安全防护来应对。 高级威胁：大数据时代，恶意软件和网络攻击技术不断演进，出现了更加隐蔽和复杂的高级威胁。
大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。