全球数据量在过去三年已超过以往四百年总和，其中仅20%为结构化数据，80%为非结构化数据。传统保护方法难以应对这一变化，数据安全与隐私问题日益突出。
不同行业的安全需求差异明显：互联网企业关注可靠存储与用户隐私标准，电信运营商侧重核心数据保密性与可用性，金融行业强调访问控制与风险防范，医疗领域将隐私性置于首位，政府组织则聚焦安全监管与标准制定。
当前大数据环境面临六方面突出问题：移动数据安全压力增大，网络化社会使大数据更易成为攻击目标，用户隐私保护难度上升，海量数据存储存在隐患，数据生命周期变化推动安全进化，以及信任安全问题日益凸显。其中，工资"被增长"、CPI"被下降"等现象曾引发公众对统计数据的质疑，说明构建信任需要多方共同参与。
业内认为，传统安全技术在监控、日志分析和漏洞评估方面已难以有效运行，需重新设计大数据安全架构，从网络安全、数据安全、灾难备份、风险管理到安全治理等维度统筹部署，保障计算过程、数据形态与应用价值的整体安全。