大数据已经成为国家战略资源，广泛应用于各行各业。在大数据带来的便利和机遇的也伴并提出相应的应对策略。
一、大数据风险来源
1. 数据泄露与隐私侵犯
在大数据时代，个人隐私泄露事件频发。一方面，数据存储、传输、处理过程中存在安全隐患；另一方面，不法分子利用技术手段非法获取、倒卖个人信息。据《中国互联网发展统计报告》显示，2019年我国网络安全事件中，数据泄露事件占比高达40%。
2. 数据滥用与不正当竞争
企业为了追求利益最大化，可能会滥用大数据进行不正当竞争。例如，通过大数据分析，企业可以掌握竞争对手的商业模式、客户群体等信息，从而采取相应的竞争策略。这种做法可能导致行业垄断、价格战等问题，损害消费者权益。
3. 数据歧视与偏见
在大数据背景下，数据歧视现象日益严重。一方面，算法歧视导致部分人群在就业、信贷、教育等方面遭受不公平待遇；另一方面，数据偏见可能导致政策制定和执行过程中出现偏差，加剧社会不平等。
4. 数据安全与治理缺失
我国在大数据安全治理方面还存在诸多问题。法律法规不完善，数据安全管理制度滞后；企业安全意识淡薄，缺乏有效的数据安全防护措施；监管力度不足，难以有效遏制数据安全隐患。
二、应对策略
1. 加强数据安全立法与监管
政府应加快数据安全立法进程，建立健全数据安全管理制度。一方面，明确数据安全责任主体，加大对数据泄露、滥用等违法行为的惩处力度；另一方面，加强监管力度，确保企业遵守数据安全法律法规。
2. 提高数据安全意识与技术防护能力
企业应提高数据安全意识，加强内部数据安全管理。一方面，加强员工培训，提高数据安全意识；另一方面，引进先进的数据安全技术，如数据加密、访问控制等，降低数据泄露风险。
3. 优化数据共享与开放机制
推动数据共享与开放，促进大数据产业发展。一方面，建立健全数据共享平台，打破数据孤岛；另一方面，制定数据开放标准，确保数据质量与安全性。
4. 加强数据伦理建设与算法公平性研究
关注数据伦理问题，加强算法公平性研究。一方面，制定数据伦理规范，引导企业、个人合理使用数据；另一方面，开展算法公平性研究，降低算法歧视现象。
大数据时代，风险与机遇并存。面对大数据风险，我们要充分认识其来源，采取有效措施加以应对。通过加强数据安全立法与监管、提高数据安全意识与技术防护能力、优化数据共享与开放机制、加强数据伦理建设与算法公平性研究，我们有望在享受大数据带来的便利的降低风险，实现可持续发展。
