信息化的发展在大数据和人工智能的发展下,被极大程度深化了,提高了数据在日常生活中的渗透度,并有助于大数据在经济行为和其他用户行为中提高辅助性。大数据在发展过程中对于个人行为数据和交易数据等核心数据具有较高集成性,加之数据库在各领域中的高度渗透性,数据安全保障成为大数据发展之下的重要领域。尤其在大数据和人工智能不断发展的背景下,对于数据安全及伦理问题进行精确认识,在提高大数据服务主体管理水平的同时,确保数据安全,拓展数据有效辐射范围,提高深度数据挖掘对于主体的服务改善,降低数据网络安全对个人及群体的负面影响有积极的作用。大数据对于提高企业客户价值深度发掘水平呈现着重要意义。P公司作为对于大数据具有极高依赖性和应用性的企业,大数据对于提高企业客户价值深度发掘水平呈现的重要意义,但同时也存在诸多风险。应对大数据在管理中所呈现的各类风险,特别针对大数据隐私泄露风险建立健全标准化风险管理机制,成为提升网路数据安全和大数据综合保障水平进程中的关键。基于此,本文运用文献分析法、调研分析法和案例分析法等研究方法,针对P公司大数据管理风险、管理问题进行研究。结合P公司大数据管理现状,从大数据采集端、传输端、贮存端及处理端等方面入手,对其大数据隐私泄露风险实时防御率低、管理混乱且口径不统一、集成管理平台甄别性弱以及关键数据风险管理程度较低等问题,建成联动化风险预警机制、确定标准化风险防御规程、落实集约化风险、甄别剔除和实现覆盖关键数据保护,作为其大数据泄露风险管理策略目标,通过建立系统性大数据隐私泄露风险防御机制,编制大数据隐私泄露风险防御COSO规程,建立ERP大数据隐私泄露风险甄别系统和引进数据节点实时化管理技术,夯实事前、事中、事后联动的大数据管理泄露风险管理步骤,以期实现风险预警率显著提升、风险防御策略全合规、风险甄别剔除全覆盖以及关键数据安全全保障,全面推动P公司大数据管理风险的系统性防御与整合。