更好地利用大数据的下一个战略是部署融合存储。融合存储更有效，并能够降低错误的可能性，而这些错误可能影响数据质量或准确性。融合存储与数据质量和准确性相关的关键特征是重复数据删除，它还具有成本效益的优势。
另一种最佳做法是正确地清洗数据，以帮助避免一些上述隐私问题。Emory University数据仓库专家Amy Dean表示：“在尽可能早的时候，对数据进行过滤、清理、删减、一致化、匹配、连接和诊断。”鉴于数据质量对分析的影响，Dean建议对多样的不同的数据进行衡量或者评估。Dean还建议，为了查询，数据来源应该有链接或可用，这样有问题的任何数据元素都可以追溯到其源头。
最终，确保个人数据准确性(进而确保更好的数据隐私)的最好办法是鼓励和要求消费者查看、审查和纠正收集到的有关自己的信息，而不只是企业自己动手。此外，消费者审查过程要易用，而且不需要消费者花钱的。对于早期大数据使用者，这是很艰巨的工作，因为他们通常收集大量甚至他们从未使用的数据，操作起来会很复杂。并且，企业可能也担心消费者看到他们收集了如此详细的个人信息。但这种透明度是让消费者决定采用大数据，建立信心的最佳方式。信誉报告实体一直以来让消费者访问、审查和纠正数据，这是长期有效的做法，这也是美国监管部门对该行业的要求。同样，隐私提示、网站声明(其中包含回答问题的详细联系方式)能够实现更好的透明度，也是处理错误数据的方法。
大数据之谜
最富争议的企业隐私观念是取得同意或者允许收集和使用个人数据。如果时光可以倒流，一切重新开始，这将是个理想的基本规则。然而，寻求个人的同意来收集个人数据已经为时已晚，因为已经有大量个人数据被收集和广泛共享。不争的事实是，我们不可能确定所有可能收集了个人数据的企业。
有种办法可以帮助个人重新获得对其个人数据的“控制”，即允许他们完全删除和清除自己的数据。当然，大数据用户并不乐于提供该功能，并且，这是对消费者是否能意识到和相信使用其数据能够带来优势的“严峻考验”。监管部门在考虑保护消费者隐私权利的时候，必然会要求提供删除数据的能力。随着大数据使用的不断发展，在企业大数据部署的技术设计和架构阶段，企业应该考虑提供允许个人删除特定数据字段的功能。
同样的，从保护个人隐私权利的角度来看，使用个人数据的更好的办法就是对所有个人数据“匿名化”处理。然而，匿名化的概念(即删除任何可识别的字段或属性)并没有被证明是可行的。早在2000年， Latanya Sweeney博士(现为哈佛大学教授)就表明只需要三个信息就可以确定87%的美国人：ZIP代码、出生日期和性别，而这些信息都可以在公共记录中找到。考虑到这些研究结果，即使部署了匿名化系统，我们仍然能够重新确定任何居住在美国的个人消费者的身份。
考虑到所有这些问题和战略，在蓬勃发展的大数据领域，保护个人隐私权利的解决办法是，确保可靠的准确的个人数据，并对其进行适当的解译。同时，企业应该将上述隐私原则纳入其大数据开发和使用中，只有这样，企业才能够获得最好的结果，或者说，最少的消费者抵触情绪。