1、首先，可以按业务需求分类保护数据。如分成“公开”、“内部”、“秘密”和“绝密”等类别。其次，数据加密。加密技术在最近几年来有着良好的发展，消除了早期在性能和部署方面的障碍。企业应该确保把加密机制正确地实施到所有敏感回数据，无论数据在哪里保存，也不管数据如何传输。
2、定期进行安全意识的宣导，强化员工对信息安全的认知，引导员工积极执行企业保密制度。在信息安全培训的同时，不定期进行安全制度考核，激励员工积极关注企业数据安全。建立文件保密制度 对企业文件实行分级管理，按照文件的重要性进行分类，将其限制在指定的管理层级范围内，避免核心资料的随意传播。
3、加密软件能够实现源头保障数据安全，同时不影响员工日常的工作习惯。它通过控制文件访问权限、设置加密保护等方式，建立起严密的数据安全保障体系，有效防止数据泄露，确保企业数据资产的安全。总之，企业要保障数据安全，应采用加密软件对重要数据进行保护。
1、赛门铁克防病毒软件。广泛应用于企业级防病毒，具备全面的数据保护功能，包括病毒检测与清除、访问控制和审计监控。 微软Windows BitLocker。内置Windows操作系统，提供全盘加密功能，保护数据安全。同时，BitLocker支持移动设备加密，有效防止数据泄露。 360安全卫士。
2、Ping32：集数据防泄漏、文档加密、行为审计与终端管控于一体，通过数据加密存储和管控终端行为，满足企业数据防泄密需求。FileLink：跨网文件交换系统，提供内外网文件传输、协同办公和合规文件交换解决方案，防止文件违规外发导致的数据泄露。
3、Digital Guardian是一款全面的数据丢失防护（DLP）软件，它结合了文件加密、网络监控和行为分析等多种技术，以防止敏感数据泄露。Digital Guardian能够实时监控数据流向，识别潜在的安全威胁，并自动执行响应措施，如阻止数据传输或通知管理员。
4、McAfee DLP McAfee DLP通过深度内容分析和行为监控，精确识别并保护敏感数据，有效防止数据泄露。提供精准的数据安全防护，满足企业对数据安全的高标准要求。
常用的大数据安全保护技术有数据加密技术、身份认证与访问控制技术、数据脱敏技术、数据备份与恢复技术。数据加密技术：数据加密技术是大数据安全保障的核心技术之一。它通过将明文数据转化为密文数据，以保护数据的机密性和完整性。
想要数据安全，必须加强安全防护 优化传统网络安全技术：传统网络安全技术以加密技术、访问控制技术、防火墙技术、入侵检测技术、认证技术为主。
智能职涯（bigdata-job）总结了大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
云数据：目前来看，企业快速采用和实施诸如云服务等新技术还是存在不小的压力，因为它们可能带来无法预料的风险和造成意想不到的后果。而且，云端的大数据对于黑客们来说是个极具吸引力的获取信息的目标，所以这就对企业制定安全正确的云计算采购策略提出了更高的要求。
1、国家和企业保障云数据的安全可以从以下几个方面入手：法律法规的制定和执行：国家可以制定相应的法律法规，明确云服务提供商的安全责任和义务，并强制执行。同时，对于违反安全规定的行为，要严厉打击，以维护数据的安全。
2、法律法规的制定和执行：国家制定法律法规，规定云服务提供商的安全责任和义务，并确保其执行力度。对于违规行为，依法予以惩处，保障数据安全。 建立严格的数据安全管理制度：企业需建立全面的 data 安全管理体系，涵盖数据分类、加密、访问控制、备份与恢复等环节。
3、数据备份和灾备数据备份和灾备是保护云端数据安全的重要措施。在云端环境中，数据备份可以保证数据不会因为意外事件而丢失。企业可以采用多种备份方式，如冷备份、热备份等方式，确保数据备份的完整性和可靠性。
4、数据加密数据加密是保障云端安全性的常用手段之一。一般来说，云服务提供商会在数据传输和存储时对数据进行加密，这样可以防止黑客攻击和意外数据泄露。此外，用户也可以通过自己的加密方式保护数据安全。物理安全物理安全是保障云端安全的基础。