大数据信息安全风险因素识别分析是确保数据在收集、存储、处理和传输过程中的安全性的关键步骤。随着大数据技术的广泛应用，数据安全面临的威胁也日益增加，因此，对大数据信息安全风险因素进行识别和分析显得尤为重要。
首先，我们需要了解大数据信息安全风险因素的分类。这些风险因素可以分为两大类：技术风险和非技术风险。技术风险主要包括硬件故障、软件漏洞、网络攻击等；非技术风险主要包括人为因素、管理不善、法规政策变化等。
接下来，我们分别对这两类风险因素进行分析。
1. 技术风险
（1）硬件故障：大数据系统通常依赖于高性能的硬件设备，如服务器、存储设备等。如果这些设备出现故障，可能会导致数据丢失或损坏，从而引发信息安全问题。
（2）软件漏洞：大数据系统需要运行各种软件，如操作系统、数据库管理系统等。这些软件可能存在安全漏洞，容易被黑客利用，导致数据泄露或破坏。
（3）网络攻击：大数据系统通常需要与其他系统进行交互，如云计算平台、物联网设备等。这些系统可能面临来自外部的网络攻击，如DDoS攻击、恶意软件传播等，从而导致数据泄露或损坏。
2. 非技术风险
（1）人为因素：大数据系统的使用者可能因为疏忽、误操作等原因导致数据泄露或损坏。例如，用户可能不小心删除了敏感数据，或者将重要文件保存在了错误的路径下。
（2）管理不善：大数据系统的管理和维护工作可能不到位，导致系统存在安全隐患。例如，系统管理员可能没有及时更新补丁，或者没有定期备份数据。
（3）法规政策变化：随着法律法规的不断变化，大数据系统可能需要调整其数据保护措施。例如，新的数据保护法规可能要求企业对数据进行更严格的加密处理，而企业可能没有足够的资源来满足这一要求。
综上所述，大数据信息安全风险因素包括技术风险和非技术风险两大类。为了应对这些风险，企业需要采取一系列措施，如加强硬件设备的维护和管理、定期更新软件漏洞、加强网络安全防御、提高员工的安全意识等。同时，企业还需要密切关注相关法律法规的变化，以便及时调整其数据保护策略。
