云計算時代的到來促進了網絡數據的高速發展，在過去的三年里增長的數據甚至超越了人類幾百年的數據增長。這些數據的出現意味著巨大的財富，但是數據的非結構化和安全隱患不斷增加，由此引發出“大數據時代的數據安全怎么做”這個話題，安全專家認為需要在原有安全的基礎上加入新的的網絡元素，繼續沿用既有的數據安全思路，穩中求進。因為原有的端點數據安全模式十分穩定，具有較長的運用經驗，安全可靠高效。在面對現在的大數據特性，對于原有的端點安全技術來說，只需要在一些方面作出調整，使其更加完善，便可以實現最終的安全。

        大時代的數據從此結構化
       數據結構化對于數據安全和開發有著非常重要的作用。大數據時代的數據非常的繁雜，對于很多企業來說，如何保證這些信息數據在被利用之前的安全是一個十分嚴肅的問題。結構化的數據便于管理和加密，更便于處理和分類，能夠有效的智能分辨非法入侵數據，保證數據安全。數據結構化雖然不能夠徹底改變數據安全的格局，但是能夠加快數據安全系統的處理效率。未來數據標準化，結構化是一個大趨勢，不管是怎樣的數據安全模式都希望自己的數據更加的標準，更加的易于管理、加密、處理和分類。
       加固網絡層的安全策略
      常規的數據安全模式往往喜歡分層構建。這也是數據安全的常規做法。現有的端點安全方式對于網絡層的安全防護并不完美。一方面是大數據時代的信息爆炸，導致網端的非法入侵次數急劇增長，這對于網絡層的考驗十分的嚴峻;另一方面由于云計算的大趨勢，現在的網絡數據威脅方式和方法越來越難以預測辨識，這給現有的端點數據安全模式造成了巨大的壓力。在未來，網絡層安全應當作為重點發展的一個層面。在加強網絡層數據辨識智能化，結構化的基礎上加上于本地系統的相互監控協調，同時杜絕非常態數據的運行，這樣就能夠在網絡層構筑屬于大數據時代的全面安全堡壘，完善自身的缺陷。因此網絡層的安全策略是端點數據安全的重點加固對象。
      升級本地數據安全策略
      對于端點數據安全來說已經具備了成熟的本地安全防護系統，但因為思路的轉化，現有的端點數據安全系統有一定認識上的偏差，需要進行調整。由于大數據時代的數據財富化導致了大量的信息泄露事件，而這些泄露事件中，來自內部的威脅更大。所以在本地數據安全策略的構建上需要加入對于內部管理的監控、監管手段，用純數據的模式來避免由于人為原因造成的數據流失，信息泄露。并且在本地安全策略的構建過程中還要加強與各個環節的協調。由于現在的數據處理方式往往會依托與網絡，所以在數據的處理過程中會出現大量的數據調用，在調用過程中就容易出現很大的安全威脅。這個時候如果能夠把本地和網絡的鏈接做的更細膩，完善緩存機制和儲存規則，就能夠有效保證數據源的純潔，從根本上杜絕數據安全威脅。本地數據安全策略還有很多需要注意的問題，也有很多還沒有發現的隱患，這些都需要在完善自有系統的基礎上，繼續開發。
      完善數據存儲防護措施
      在傳統端點的數據安全中，數據存儲作為非法入侵的最后一站，被業界人士高度的重視，對于數據存儲建立了全面完善的防護措施，這些非常值得借鑒，但是還要有進一步的完善。這里的完善主要是數據存儲隔離與調用之間的數據邏輯關系策劃。這同樣是為了適應現在的數據模式。
通過的制定全面的數據安全方案對原有的安全端點技術進行完善，就可以使原有的端點安全技術變得更加適應現在大數據時代，從而更好的保障了大數據時代的數據安全。