在大數據時代下，隨著大數據在各個領域的深入應用，大數據的影響力正持續擴大，由于大數據含量極高，需要足夠大的存儲計算平臺，云平臺成為了符合這一功能的理想平臺。智能化的運行離不開海量數據的整合計算，只有足夠的數據才能支撐起智慧的運行，數據需要占用大量的存儲計算空間，空間設備越多所面臨的風險就越多。
大數據云端載體的安全性
大數據的量極為龐大，迄今為止，最理想的存儲平臺就是云端。因為某一單一設備無法滿足大數據的自行計算需求，也沒有足夠的空間。但是，云端數據的''所有權''雖然屬于上穿著但其運行操作和管理卻屬于云服務商。
因販賣數據被抓的電信人員有數百人，但這并沒能阻止信息泄漏。推銷，詐騙和騷擾電話信息近幾年越來越多。雖然百度，騰訊，奇虎360等都發行了一些網絡安全軟件，但無法從根源阻止數據泄漏，也不能完全解決因數據泄漏對人們正常生活帶來的影響。
大數據來源存在未知性
大數據智能化技術水平隨科技的發展不斷升級，現在已經開始以機器自動采集數據為主。盡管機器智能識別采集數據，但海量數據被機器采集之后被整合在一處，故而無法精準的時刻進行數據源頭。
比如現在市面存在多款社交軟件每天都會產生大量的數據，這些數據都被智能整合在一處,在注冊過程中所填寫的信息資料也并非全數真實。最后，需要追溯信息源頭變得極為困難。
智慧建設性能越高，所需數據和設備就越多，安全問題越難控制。現階段，只能一方面依靠不斷的完善云服務平臺,提升云端安全可信度，另一方面，建立大數據來源塞選體系。大數據安全與智能發展的反比增長需要不斷的完善內部建設才能有所緩解。解決這一問題之后，智能化建設將收獲質的飛躍。
D1Net評論：
常言道“魚和熊掌不可兼得”，在的數據時代下，智能化與安全，尚無法兼容，但是，并不意味著智能化和安全不存在兼容的可能性，未來，隨著大數據的發展，大數據智能化和安全終將實現可兼容。
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