大数据时代的模式建设和理论创新促进了数据流的流通和实践转型。在新时代的背景下，新的网络技术和数据控制技术不知不觉地影响了大数据系统的市场应用和安全保护功能。大数据系统作为社会企业等现实发展领域的重要战略工具，旨在通过对服务主体的合理分析和决策，实现对数据库中有效信息的客观分析和分类“集中式”信息处理技术有效提高了参与群体的实际效益、业务效率和综合竞争力。

大数据环境下网络风险分析

虚拟网络的安全性、内容可靠性和存储性是当前数据布局和资源重组的基本要求。因此，在大数据支持系统下，需要从数据密度和节点交互的角度对现有网络的内外环境进行综合控制。但相关调查研究数据显示，当前网络系统存在一定的实际风险，主要归结为以下两点：一方面，新技术“实践模糊”挑战。不同的计算机存储框架和数据排列特征不仅扩大了数据资源的处理效率和深度可视化，而且在一定程度上影响了数据安全系统的多向建设。不同实践特征的新网络技术容易导致“边界模糊”，“认知漏洞”以及“数据节点转换”不同类型组件之间的通信连接系统难以有效适应负面弊端；另一方面，数据定位存在偏差。大数据控制系统具有信息量大、资源密度高、时效性突出、种类多样化等相关特点。传统的数据分析处理技术难以有效地对这些海量数据进行合理的定位和分类，过量的数据信息难以通过互动监管反馈模式进行“二次分析”对相关管理群体的思维洞察能力、数据筛选存储能力和数据传输运行能力提出了更严格的要求。随着计算机软件的快速更新和网络安全调控成本的不断波动，整个计算机软件Internet系统中的用户数量和个人需求呈指数级增长，大数据控制机制的实际应用弊端逐渐暴露：少数具有快速数据筛选、处理和存储的数据“节点”已成为整个大数据系统创新的瓶颈；大量数据资源过于集中在少数服务器上；特定数量服务器的基本负载难以满足大流量需求“不均匀”资源利用在一定程度上造成了数据资源和计算资源的浪费。