大数据应用的风险与隐患是多方面的，包括数据隐私泄露、数据安全和完整性问题、数据治理和合规性挑战、技术故障和系统失效、以及道德和伦理问题。应对这些风险和隐患需要采取一系列策略和措施。以下是一些建议：
1. 强化数据治理：建立完善的数据治理框架，确保数据的采集、存储、处理、分析和使用都遵循相应的政策和程序。这包括制定数据分类和分级政策，明确数据的所有权和使用权限，以及实施数据质量管理措施。
2. 加强数据安全：采用先进的加密技术和访问控制机制来保护数据传输和存储过程中的安全。同时，定期进行安全审计和渗透测试，以识别潜在的安全漏洞。
3. 建立数据备份和恢复计划：确保关键数据有多个备份，并定期测试备份数据的恢复能力。这样可以在数据丢失或损坏时迅速恢复服务。
4. 遵守法律法规：了解并遵守相关的数据保护法律和法规，如gdpr（通用数据保护条例）等，确保业务活动合法合规。
5. 提高技术能力：投资于先进的数据处理和分析技术，以提高对大数据的处理能力和准确性。同时，保持对新兴技术的跟踪，以便及时采纳新技术以增强安全防护。
6. 培养数据素养：提高组织内部员工的数据素养，使他们能够理解数据的价值，并正确处理数据。同时，教育员工关于数据隐私和保密的重要性。
7. 实施风险管理：通过风险评估工具和方法，识别和管理大数据应用中的关键风险点，包括技术风险、操作风险、法律风险等。
8. 建立应急响应机制：制定详细的应急响应计划，以便在发生数据泄露或其他安全事件时能够迅速采取行动。
9. 持续监控和改进：定期监控大数据应用的性能和安全性，及时发现问题并采取措施进行改进。
10. 促进多方合作：与政府机构、行业组织和其他利益相关者合作，共同制定标准和最佳实践，提高整个行业的安全水平。
通过上述措施的实施，可以显著降低大数据应用的风险和隐患，保障数据的安全和业务的稳定运行。
