舉個例子，SAS目前主要的業務是做大數據分析軟件，在中國區主要服務客戶多為金融和保險領域的公司。這些領域的公司極為看重隱私的保護，因為在這兩個行業，任何人的隱私都會和錢掛鉤。而SAS這類數據分析公司，是不具備數據調用和存儲權利的。銀行為了保護客戶的隱私，SAS公司在提取數據進行分析時，并不知道客戶名字，而只是為每個客戶設置了相對應的ID號碼。提取數據的過程就像是統計匿名的調查問卷，SAS并不知道填寫問卷的人身份。金融和保險領域如此，其他領域也有類似的處理方式。但在這個移動互聯網加大數據的時代，至少從目前來講，并沒有完全萬無一失的保密手段。

　　大數據分析技術，歸根結底，還是需要人去操控、使用這些技術的。現在使用這些技術的人可能對于大數據能給我們帶來什么，還處于一知半解的階段。因此用戶的隱私可能還不至于會被不法分子完全濫用。而隨著技術的進步，很難保證目前不被濫用的隱私在將來不被不法分子濫用。因此仍需要采取措施做好預防。數據分析和窺探隱私只有一步之遙，但如何保護個人隱私？這個問題可能還要涉及職業道德方面的界定了。

　　通過對數據挖掘，了解用戶行為特點進行精確的產品推送會獲取用戶的敏感信息，但現行的法律卻未對這種行為是否違法作出明確規定。事實上，在數據分析中就有一條界線，跨越了這條界線，就有可能侵犯到客戶隱私。因此還是需要通過立法明確這條界線。

　　從目前來看，立法是最好的解決辦法，比如，規定只有用戶需要個性化服務定制的時候，提出需求，大數據公司才可以調用該用戶的信息，其他情況下的信息調用都采取匿名的方式，否則就視作侵犯隱私。而實際上，現在很多公司在規避風險的時候也是這么做的。隨著立法的完善，即便一些不法分子試圖利用數據分析來謀取私利，他們也將面臨嚴懲，大數據時代并非是盜取他人隱私者的天堂。