由于数据收集的规模和复杂性，大数据引发了严重的隐私问题，其中通常包含敏感的个人信息。一个主要问题是有效地匿名化数据的难度。即使数据集删除了诸如姓名或地址之类的直接标识符，组合多个数据集或使用高级分析也可以重新识别个人。例如，一个 2006 年的 Netflix Prize 数据集，其中包含匿名的电影评分，通过与公开的 IMDb 个人资料交叉引用，暴露了用户的身份。开发人员必须认识到，在机器学习模型可以发现隐藏模式的世界中，传统的匿名化技术（如掩码或聚合）可能不足够。这会产生意外暴露的风险，尤其是在数据集与第三方共享或用于超出其原始意图的目的时。
另一个担忧是存储数据的潜在滥用或未授权访问。大型数据集是网络攻击的诱人目标，并且漏洞一次可以暴露数百万条记录。例如，2017 年的 Equifax 漏洞泄露了 1.47 亿人的社会安全号码和财务详细信息。开发人员通过实施强大的加密、访问控制和审计跟踪，在降低这些风险方面发挥着关键作用。但是，挑战依然存在：数据可能存储在多个位置（例如，云服务、本地服务器）中，从而增加了攻击面。此外，内部威胁（例如，员工不当处理数据）或不良的 API 安全性（例如，配置错误的 AWS S3 存储桶）可能会无意中暴露敏感信息。即使有保障措施，与第三方供应商或广告商共享的数据也可能未经用户同意而被重新利用，从而导致侵入式分析或有针对性的诈骗。
最后，围绕同意和透明度出现了伦理问题。许多用户不知道他们的数据是如何收集、分析或出售的。例如，移动应用程序通常将数据共享权限捆绑在冗长的服务条款协议中，从而导致“同意疲劳”。开发人员可能通过添加选择加入复选框在技术上遵守 GDPR 或 CCPA 等法规，但用户很少理解其中的含义。更糟糕的是，在有偏差或侵入性数据集上训练的算法会使歧视永久化——例如，面部识别系统错误地识别少数群体或信用评分模型排除边缘化人群。解决这些问题需要采取积极措施：最大限度地减少数据收集、实施隐私设计原则，并提供数据使用情况的明确解释。差异隐私或联邦学习等工具可以帮助平衡效用和隐私，但开发人员必须在技术实现的同时优先考虑伦理因素。