現如今，隨著大數據時代的深入發展，大數據已經成為在IT業被廣泛應用的一個工具，其涉及領域非常廣泛，包括教育機構，企業，甚至政府機關，這些單位都會去在做自己的大數據平臺。

產業模式不同，決定其做大數據的方向也不盡相同，有的企業是想做數據的整合，這種情況大多數是有用戶基礎，而且有用戶的數據庫平臺，但是這個數據庫平臺和大數據平臺并不一樣，在大數據平臺里面，用戶更多的是要把他所有相關數據都融合到一個數據庫平臺之下。還有一些大數據平臺的建立是需要進行數據的分析，這種數據分析主要用來協助于業務開展，這種大數據并不是企業本身的業務。第三種情況是用戶自己的數據消費，就是將自己所產生的數據作為信息消費的服務內容供應給客戶，這是目前比較常見的大數據的應用范圍。

大數據與傳統數據模式的區別及安全性

關于大數據的使用差別，其實很多時候我們都在強調一種對于數據的分析方式的差異，在以前，記錄一個東西，通常會使用表格方式去進行記錄，對一個行為習慣進行統計的時候，就會對這個表格進行排序、疊加或者存儲等等的東西，但是在大數據之中有一個概念，那就是關聯性。這種關聯性有時候很能體現大數據的價值。以人為例，當我們去看一個東西的時候，比如看見一個物品，這個時候如果能夠對它進行量化，通常是記錄物品大小、形狀、重量。但是在大數據觀念領域中，關聯性思維會讓我們在看到這個杯子的時候，不會想這個杯子的重量，而是關聯到這個杯子它適合喝茶還是喝咖啡，這就是關聯性比較直觀的一個體現。

實際上這種關聯性并不是通過邏輯疊加出來的，而是需要數據分析。

很多人用大數據東西，這個東西可能更適合什么，這是關于食物的趨勢性的討論。這種通過大數據分析出來的結果，適應性會更強。其實就如同人的思維發散的方式，本質上來說，人的思維模式對于數據的處理和計算機對數據的處理肯定是不一樣的，人的思維模式更多的體現了關聯性，計算機不會，而大數據就可以讓計算機具備這種關聯性思維模式。

至于安全問題，主要需注意兩個方面，其一是在技術上，建設自己技術平臺的時候就要考慮它的安全性，所以必須構建一個非常穩定的架構和可控的架構。另外就是對于一些前端的使用者，當你選擇把你的一些信息去發布到應用的時候，你也得判斷接收這個信息的對方，他是不是一個可信的企業或者說一個數據平臺，他拿到你的數據之后不會挪作他用。

D1Net評論：

說到底，大數據還只是一個工具而已，這是大數據的本質所在，通常大數據是在云計算底層平臺，可以促進云計算的服務更加有效，或者直接供給到需要服務的人手中。這就要求大數據要有高度的準確性和分析事物的合理性，只有這樣的數據，才是有用的，明白這些，用戶就會避免大數據應用的誤區。