相信大数据这个词我们不会陌生，无论是定点推送还是指路导航，其都离不开大数据的分析预判，但提到大数据，不可避免地会涉及到数据存储和数据隐私这两个关键的问题，数据存储可信不仅是安全可信系统框架的重要内容，也是大数据应用并产生价值的基础，而数据隐私也是大数据能能发挥更多正向作用的关键点，如果大数据不再变得可信，使用也没有任何限制，那反而会导致大量的安全隐患。
对大数据技术来说，用户的数据获取目前只能依靠开发者的“良心”，但这种道德约束是非常脆弱的，造成的结果便是个人隐私不能得到有效保护。试想一下，如果通过大数据精准地获得并分析出个人行踪、收入状况、个人爱好等信息，那真的细思极恐。因此，对与大数据来说，首先的问题便是隐私数据的安全可信。
既然是大数据，那不可避免的便是面对多源多类型的海量数据，大数据源头不纯，鱼目混杂，真假难辨，支离破碎，数据完整性差，真实性无法保障，可信度低，如果不能解决这个问题，那大数据获得的只是一堆“碎片”，无法对大数据进行完整全面的综合分析，根本无法产生价值。而对数据的随意使用，也会导致大量的纠纷，其也对整个大数据技术产生了负面影响。
此外，大数据在实际应用中往往是局部性应用。比如，某运营商和某旅游公司合作搞当地旅游“大数据”的应用开发，即便已经推广使用，其往往也只能掌握一部分旅游者的信息，因为每个人的数据都放在几个不同的运营商中，哪怕我们能将其放在一起分析，其中间的安全和经济利益也很难平衡，从而导致“数据孤岛”的产生，使得大数据无法完全发展其优势。
既然目前的大数据技术面临着如此多的信任问题，那该如何解决呢？答案便是可信计算技术，最早是由可信计算组（TCG）提出，其核心目标便是保证系统和应用的完整性，在可信计算组定义中，当实体的行为与预期的行为相符，则称该实体是可信的。可信计算具有可鉴别、完整性和私密性等特性，其成为了近些年发展比较迅猛的新兴技术。
在数据价值挖掘中，可信计算将基于密码学等隐私安全技术，为数据计算提供可信环境。无论是个人信息、企业商业数据或独有数据资源在数据交换、存储和计算处理过程中都存在数据泄露的隐患。例如，我们不用知道全班所有人中每个人的成绩便可以知道有多少人及格，有多少人满分。金融机构可以在可信环境中分享数据， 满足风控、征信等方面的数据计算和协作需求。
当数据存入可信计算硬件后，便能利用可信存储技术将隐私数据和外部算法分离，使得外部算法只能输出结果而不用使得隐私数据进入到对方的服务器中。因此，在可信计算技术加持下，用户便可实现数据采集过程的可信与可追溯，确保数据隐私信息的安全，让数据资产归回用户，并实现机构间数据的无接触协作，保证隐私安全。
相比于传统的数据安全解决方案，利用可信计算技术将能获得更多优势：
信任成本低
由于数据和代码都存储在可信环境中，哪怕要执行多次数据分析，也只需要直接在可信环境中进行调用，大大缩减了信任成本。
效率高
由于直接通过可信硬件进行交互，其效率相比于线上的数据安全存储方案，有着巨大的速度优势，特别是在海量的数据处理中，其能大幅度提升效率。
数据共享
利用可信计算技术，可以有效实现数据的共享，打破数据壁垒。使得数据安全共享不再是奢望，让数据的价值得到充分利用。
大数据已经成为了一门非常重要的计算机技术，其将影响到生活的方方面面，而在可信计算下，以数据访问控制为核心，实现主动防御，确保大数据在存储、传输、认证整个信息处理过程中可控、可信、可管，使大数据更加安全有效。
冲量网络认为，未来数据市场的价值将能获得完全释放，冲量网络也将利用可信计算技术，建立起大数据协作平台，使得信息流转在可信安全的平台上，帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行大数据分析，使得大数据技术能在可信协作中大展拳脚。