在信息技术飞速发展的今天，大数据云计算应运而生，它能将数量极大的计算通过算法分配交给由大量计算机组成的资源池来解决。通过这种计算方式，用户能掌握更多的资源。本文将对大数据云计算环境下的数据安全问题进行分析，同时提出应对策略。
需要明确什么是大数据云计算。大数据云计算是一种新型计算方式，它综合了多种计算机技术和网络技术。与传统计算机的计算方式不同，大数据云计算通过算法将计算资源合理分配到一个由大量计算机所构成的资源池汇总。需求者通过互联网链接这些计算机和存储系统，使用“大数据云”通过终端访问数据中心，按照要求完成所需的计算。大数据云能够通过虚拟化将更多计算机进行组合，并形成有更强计算功能的计算机系统。它采用的服务制式有软件即服务（SASs）、基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）等，这些方式将庞大的计算能力赋予普通用户使用。
大数据云计算的优点包括低成本获取较高处理能力、集群技术、网格技术、分布式存储等方式将更多设备相连，并提供更强大的计算能力。此外，虚拟技术的应用使得管理更灵活，用户能够在任何时段或区域访问大数据云，并利用搭建的虚拟平台来利用资源。用户只需下载一个统一的终端，就能随时随地获取所需的服务和资源，使用起来非常便捷。
然而，尽管大数据云计算有着极其强大的功能和计算能力，发展也比较迅速，数据的安全问题也应该引起我们的重视。数据安全问题包括数据被未授权访问、数据丢失或被篡改等。用户上传的数据到大数据云上，是没有办法判断这些数据流向何处、什么人在使用、什么人在控制大数据云的。因此，用户不应将重要的资料上传到大数据云中，而应采取线下保存的方式留存，让自己在资料的安全性上有更多主动权。此外，用户可以在小范围内构建大数据云，并将用户群体限定在内部用户当中，这样比较稳定和安全。当然，必要的保护安全措施也是使用大数据云计算所必须要考虑的问题。
大数据云计算环境下数据安全问题的解决需要从技术、管理、用户行为等多个方面综合考虑。对于云计算服务提供商而言，要不断升级和强化云平台的安全防御措施，及时发现和修补系统漏洞；对于用户，应该增强安全意识，合理使用云计算服务，对于敏感数据应当采取加密和备份等安全措施；对于管理者，要确保云计算环境下的数据访问控制和身份认证机制的安全性，确保数据不会被未授权访问和滥用。只有在用户、服务提供商和管理者共同努力下，才能构建起一个既高效又安全的大数据云计算环境。
