在大数据时代，数字化转型不仅仅是技术上的进步，更是数据安全使用理念和实践的重要变革。随着信息技术的迅猛发展，计算机和网络技术已经深入应用于社会的各个领域，推动了经济和社会的发展，同时也为信息数据安全存储带来了挑战。
我们必须理解数据安全使用的概念。安全使用数据的原则和框架要求我们保护数据的隐私、保密性和合规性。微软提出了一套保护数据隐私的解决方案，而中国则从国际角度出发，提出了自己的数据安全概念及发展政策，以促进数据安全概念的有效实施。数据安全保护的核心思想包括数据分类、授权和情景安全等。实施数据安全保护需要战略制定、组织建设、过程控制、行为审计和持续改进等多重措施。
数据分类是数据安全管理的基础，其目的是为不同级别数据的保密性和管理制定针对性的保护措施。数据管理过程包括数据的收集、传输、存储、使用和销毁等环节，而实时记录数据访问行为、风险分析、数据脱敏和加密处理是确保数据安全的关键步骤。
在大数据时代，数据已经成为了宝贵的资产，但也面临着严重的安全威胁。数据黑色产业链的发展对个人、企业和国家构成了严重威胁。因此，企业必须正确和安全地使用数据，才能在大数据时代持续发展。
然而，数据安全面临着一些潜在的漏洞。计算机操作不当、系统硬件落后、网络的开放性等都可能成为安全漏洞。操作不当和缺乏安全意识容易导致外来病毒的入侵。老旧的计算机系统和硬件易受黑客、病毒和木马攻击。计算机网络的开放性特点给黑客提供了窃取信息数据的机会。针对这些潜在的漏洞，保护数据信息安全的策略包括规范用户计算机操作、加强信息安全管理、明确数据安全管理要求等。
规范计算机操作可以减少病毒和木马的入侵，加强信息安全管理可以确保计算机数据的安全，而明确数据安全管理要求则需要企业设立数据管理专业人员，负责数据的安全管理，并确保各级员工了解并执行安全计划和策略。此外，还需要定期监控软件运行、检测木马和潜在病毒，并对计算机操作人员进行定期的专业培训，以确保信息安全。
展望未来，随着大数据技术的不断发展和应用，数据安全治理也将不断发展和演变。企业需要建立更为安全的大数据系统，实施大规模数据安全保护措施，防止机密信息被非法获取和使用。只有这样，企业才能在数字化转型的大数据时代中，保证数据的安全使用，并促进自身的发展和创新。
