大数据已成为国家战略资源，广泛应用于各个领域。大数据系统在带来巨大价值的也伴以期为我国大数据产业发展提供有益借鉴。
一、大数据系统风险概述
1. 定义
大数据系统风险是指在数据采集、存储、处理、分析、应用等环节中，由于技术、管理、法律等因素导致的潜在损失或负面影响。
2. 类型
（1）技术风险：包括数据泄露、数据丢失、数据篡改、系统崩溃等。
（2）管理风险：包括数据质量、数据安全、数据隐私、数据合规等。
（3）法律风险：包括数据侵权、数据滥用、数据跨境传输等。
3. 成因
（1）技术层面：大数据系统复杂度高，技术漏洞难以完全避免。
（2）管理层面：企业对数据安全重视程度不够，管理制度不完善。
（3）法律层面：相关法律法规滞后，监管力度不足。
二、大数据系统风险应对策略
1. 技术层面
（1）加强数据加密：采用先进的数据加密技术，确保数据在传输、存储、处理过程中的安全性。
（2）完善系统架构：优化大数据系统架构，提高系统稳定性和可靠性。
（3）建立数据备份机制：定期对数据进行备份，确保数据安全。
2. 管理层面
（1）加强数据治理：建立健全数据质量管理体系，确保数据准确、完整、一致。
（2）强化数据安全意识：提高企业员工对数据安全的认识，加强数据安全培训。
（3）完善管理制度：制定数据安全、数据隐私、数据合规等方面的管理制度，确保数据合规使用。
3. 法律层面
（1）完善法律法规：加快数据安全、数据隐私、数据跨境传输等方面的法律法规制定。
（2）加强监管力度：加大对数据违法行为的查处力度，维护数据安全。
（3）推动国际合作：积极参与国际数据治理，推动全球数据安全合作。
大数据系统风险是大数据产业发展过程中不可避免的问题。面对挑战，我国应从技术、管理、法律等多方面入手，加强大数据系统风险防范，推动大数据产业健康发展。企业也应提高自身风险意识，加强数据安全管理，为我国大数据产业贡献力量。
参考文献：
[1] 张晓光，大数据系统风险防范研究[J]. 计算机工程与设计，2018，39（10）：2575-2578.
[2] 李晓光，大数据系统风险分析及应对策略[J]. 计算机应用与软件，2017，34（12）：1-4.
[3] 王晓东，大数据系统风险防范与治理研究[J]. 计算机应用与软件，2016，33（10）：1-4.
