专业人员可以通过遵循管理隐私风险，数据和安全管理的程序，杜绝敏感数据外泄，降低风险状况，从而更好地满足合规性要求。

　　通过财富200强企业中的Hadoop安全部署经验总结，Dataguise开发出以下十大建议，以确保大型和复杂多样环境下的数据安全。

　　信息技术工具的日益更新和功能的不断优化成熟，使得大数据的使用变得更具有可行性。然而，这一新技术领域的优势往往还伴随着数据隐私的问题。在这些庞大的信息库中，个人身份信息(PII )，如姓名，地址和社会安全号码都存在泄露的可能。

　　1、先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略，最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略。

　　2、确定哪些数据属于企业的敏感数据。根据公司的隐私保护政策，以及相关的行业法规和政府规章来综合确定。

　　3、及时发现敏感数据是否暴露在外，或者是否导入到Hadoop中。

　　4、搜集信息并决定是否暴露出安全风险。

　　5、确定商业分析是否需要访问真实数据，或者确定是否可以使用这些敏感数据。然后，选择合适的加密技术。如果有任何疑问，对其进行加密隐藏处理，同时提供最安全的加密技术和灵活的应对策略，以适应未来需求的发展。

　　6、确保数据保护方案同时采用了隐藏和加密技术，尤其是如果我们需要将敏感数据在Hadoop中保持独立的话。

　　7、确保数据保护方案适用于所有的数据文件，以保存在数据汇总中实现数据分析的准确性。

　　8、确定是否需要为特定的数据集量身定制保护方案，并考虑将Hadoop的目录分成较小的更为安全的组。

　　9、确保选择的加密解决方案可与公司的访问控制技术互操作，允许不同用户可以有选择性地访问Hadoop集群中的数据。

　　10、确保需要加密的时候有合适的技术(比如Java、Pig等)可被部署并支持无缝解密和快速访问数据。