大数据保护隐私是指在大数据的收集、存储、分析和共享过程中，采取一系列措施来保护个人的隐私权利。以下是大数据保护隐私的一些重要措施：

1. 数据匿名化：在处理大数据时，可以通过去标识化、脱敏等技术手段，将个人身份信息与敏感数据分离，使得数据无法直接关联到具体个人。

2. 合规性要求：遵守相关法律法规和行业规范，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和美国的《加州消费者隐私法》（CCPA），确保个人隐私得到合法、透明和安全的处理。

3. 数据安全保护：采取多层次的数据安全措施，包括加密、访问控制、身份认证、审计日志等，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。

4. 数据使用目的限制：明确规定数据使用的目的，并且只使用必要的数据进行分析，避免过度收集和使用个人信息。

5. 用户知情权和选择权：向用户提供透明的隐私政策，告知数据收集和使用的目的、方式和范围，并给予用户选择是否参与数据收集和共享的权利。

6. 数据访问和删除权：允许用户随时访问、更正和删除他们的个人数据，并提供便捷的方式来行使这些权利。

7. 数据共享控制：确保只在必要的情况下与第三方共享数据，并与共享方签订合适的数据保护协议，限制数据的进一步传播和使用。

8. 数据监管和合规审查：建立内部数据保护机制，设立专门的隐私保护团队，进行定期的数据安全和合规审查。

大数据保护隐私是一个复杂而重要的问题，需要综合应用技术、法律和道德等多个方面的手段来保障个人隐私权益。