大数据分析带来的隐私泄露问题日趋严重，如何在利用大数据为各行各业服务的同时，保护隐私数据和防止敏感信息泄露成为新的挑战。大数据具有规模大、来源多、动态更新等特点，传统的隐私保护技术大都已不再适用。为此，给出了大数据时代的隐私概念和生命周期保护模型；从大数据生命周期的发布、存储、分析和使用4个阶段出发，对大数据隐私保护中的技术现状进行了分类阐述，并对各技术的优缺点、适用范围等进行分析；对大数据隐私保护技术发展的方向和趋势进行了阐述。
大数据作为“互联网+”行动计划的主要内容，其重要性得到了广泛重视。农业是大数据的重要应用领域，大数据技术为农业信息监测预警工作带来了新的发展机遇。介绍了我国传统农业发展面临的问题，阐述了互联网+农业对于农业转方式、调结构的重要作用，详细分析了发展互联网+农业物联网、互联网+农业电子商务、互联网+农业信息服务、互联网+农业大数据的重要意义和具体措施，为全面提高农业综合生产能力，降低农业资源消耗，构建基于互联网和大数据技术的现代农业提供参考。
农业大数据中心是发展农业大数据的前提和基础，我国应积极推动农业大数据中心建设。为此，从我国现代农业发展的角度，分析了国家农业大数据中心建设的战略需求，介绍了建设农业大数据中心的数据基础，提出了农业大数据中心建设的主要内容，对农业大数据中心的应用前景进行了展望，为我国农业大数据的发展提供了参考和依据。
农业大数据资产管理是发展农业农村大数据的前提，结合农业领域和大数据领域的热门议题，对农业大数据资产管理进行了相关研究。对农业大数据资产的概念进行了定义，从数据资源和服务价值角度分析了农业大数据资产的特性；分析了农业大数据资产的现状，并从存储、质量、价值、安全、开放和人才培养等方面探讨了农业大数据资产管理面临的挑战；最后，对农业大数据资产管理提出了思考和建议。
国务院办公厅印发的《促进大数据发展行动纲要》，将大数据发展工作提到战略高度，重点是发展大数据农业农村等行业领域应用。农业发展到当前阶段，面临诸多现实困境，亟需通过大数据技术与应用，促进农业转型升级。通过对山东省农业大数据发展状况的分析，针对存在的问题，提出发展山东省农业大数据的主要任务和保障措施，为相关政策制定提供参考。
大数据应用尚处于初级阶段，农业大数据又是多学科的交叉融合产物，相应人才的缺乏是其研究和应用的重要瓶颈。简要介绍了农业大数据的概念、处理技术及其应用。并结合农业大数据的特点，针对目前人才严重缺乏的现状，提出了农业大数据研究生培养的重要性，并在此基础上，探讨了培养方案的要素以及人才培养模式。
小麦蚜虫是危害小麦的主要害虫。其发生程度预测特别是短期预测一直是植物保护领域难以解决的科学问题。传统预测方法通常仅采用温湿度，预测结果与实际发生匹配度不高。基于大数据的理念和数据挖掘技术，通过对2003-2013年小麦蚜虫发生程度与瓢虫、寄生蜂、日最高气压、日照时数等18种变量关系的决策树分析，构建了分类模型。经分析发现，日照时数与小麦蚜虫的发生程度关联度最高，其次是天敌瓢虫。该模型置信度为91.49%，且运行稳健。
提出了一种基于支持向量机的预测模型。根据山东省1999-2013年玉米田第四代棉铃虫发生程度采集的数据，采用支持向量回归（SVR）算法，构建了玉米田第四代棉铃虫发生程度与其关联因子间的非线性关系模型，并对该方法进行了测试与分析。结果表明，由SVR预测模型得到的预测发生量与实际发生量基本一致，预测的平均绝对百分比误差为4.36%，预测值与实际值的相关系数为0.960 6，为玉米田第四代棉铃虫的有效防控提供了科学指导。
研究了农业大数据对郑州商品交易所主要业务的促进作用。通过对农业大数据在交易所各个主要业务流程中扮演的重要角色的分析，表明基于农业大数据和期货大数据的数据挖掘可以提高交易所在交易、交割、结算、风控以及新产品研发等业务上的科学性、精准性、针对性。
大数据时代的到来给管理信息系统带来了一定的冲击和挑战，因此有必要研究大数据对现代管理信息系统的作用及影响，使得管理信息系统的性能和社会服务作用得到进一步提升。首先从数据的内涵与特征来理解大数据的概念，接着从数据处理过程的角度来讲述大数据对管理信息系统业务流程的变化和影响，同时，从管理信息系统的构成来解析大数据对于管理信息系统的推动与发展作用。最后，针对基于大数据环境下的信息安全和信息人才短缺等问题进行了探讨，并提出了相关的解决方案。
随着大数据时代的来临，大数据逐渐渗入人们的日常生活中。选取了几个方向，对已渗入人们生活的典型大数据应用进行了分析和阐述，希望能给予读者启示。
