数据安全将是困扰未来大数据行业的一个长期话题，关于数据所有权的争论将继续。为了更好地保护数据安全，防止数据被不法分子使用，对人身安全、公司安全和社会安全构成威胁，国家需要制定相关法律法规加以限制。法律法规的约束机制在事前具有一定的威慑作用，但在大多数情况下，法律解决的安全问题都是事后解决。如果该公司的数据安全依赖于法律，那基本上为时已晚。为了解决数据安全的管理问题，企业需要制定相应的机制，好是过程中的报警机制，并在招聘管理、人员管理、控制方法、自动预警机制和流程体系等方面制定相应的方案，以更好地保障公司的数据安全。一旦出现问题，就没有必要通过法律渠道解决。这是数据安全的机制设置。
建立完善的数据地图后，企业需要对公司内部数据分类进行安全管理。一般来说，企业数据可以分为绝密、机密、机密、内部共享、公开数据等级别。不同的公司可以根据公司内部数据分类进行管理。绝密数据通常只有少数人可以访问，如公司的产品技术数据、客户报价数据、采购报价数据等；机密数据是指只有公司某一级别的人员或职能部门才能访问的数据，如工资数据、个人信息数据、公司财务数据、订单数据等；机密数据是指公司内部经理在授权下可以访问的数据。此类数据低于机密数据，可以大范围共享，但不能被所有员工共享，如公司的薪酬体系；公司内部共享的数据由公司所有内部人员使用。公司所有正式员工都可以访问这些数据，但不能向公众披露；例如，上市公司公布的数据是公司的对外宣传数据，而公司公布的数据是对外宣传数据。根据保密的分类，有五个级别：绝密→保密的→ 保密的→ 内部的→ 平民的在公司内部管理方面，应制定各类数据的公开范围
数据应用的经验需要积累，许多数学模型在构建后需要长期应用，并不断修正模型参数和误差，以便更准确。这是一个积累的过程。如果你不注意积累，结论就会有偏差。企业不需要太担心数据安全。只要他们在数据应用中不断学习、积累经验和无限迭代，他们一定会享受到数据开放和共享的好处。