大数据安全性无异于关联型网络信息安全。实际上，其差异非常大。不但处理速度和信息量不一样，并且产生与众不同艰难的分布式框架也是有差异。此外，大数据应用不一样的储存方式和查看方式，并且要在好几个通信网络对话中间融洽每日任务。很多安全产品所采用的监控、剖析日志文件、发觉数据信息和评定系统漏洞的技术水平在大数据自然环境中并无法高效运作。大部分安全产品不可以开展调节，进而不能满足大数据群集行业，也无法充分了解其应对的信息。为处理大数据的安全隐患，必须再次完成或全方位设计方案大部分安全工具的构架。
大数据还未用以生产制造中：大数据新项目在内部结构IT全过程的外界运作，并应用第三方的資源，因此在一些层面大数据被觉得是“坑骗”。但大数据事实上是生产经营性布署，它共享资源客户资料、与不一样的系统软件互换汇报，并会产生可以决策业务流程管理决策的专利权。大数据的存有有点像20世纪九十年代后期的互联网技术：很多人曾觉得网页页面和互联网技术是“一时时兴的疯狂”，但到这些人逐渐大量的应用网络时，这种新技术早已在业内普遍应用了。大数据技术性也是“新一代”，但其危害则是切切实实的，并且就在大家身旁。
目前的安全工具对大数据全是起的作用的。你能把目前的商品连接到大数据的配制中，但这并不代表着这种商品可以运作。有时候，为使大数据与某类安全产品“联婚”，你需要调节大数据群集的实施方法，或调节应用软件与大数据的通信方式。安全产品不理应限定大数据的主要作用，不然也不称其为大数据了。问题是，大部分安全产品的确给大数据产生某类限定。假如你的安全性生产商说自个的商品“在特殊情形下大致可以运作在大数据自然环境下”，那麼，你不如找一家更专业的解决方法。
大数据群集中不储存隐秘数据:大数据群集经常不经意地储存隐秘数据。很多大数据的进行商说他们并不搜集隐秘数据。可是在与系统架构师和数据管理员沟通交流时，她们有不一样的观点。通常，为了更好地得到大量数据信息并带来更快的剖析，包含比较敏感信息以内的数据库都是会被接受到大数据的群集中。