大数据保护的基本原则包括：透明原则、目的限制原则、最小化原则、数据质量原则、安全原则、存活期限限制原则、个人权利和自由的保障原则、机会均等和非歧视原则、合法性原则、对话和合作原则。
1、透明原则：数据处理者应该公开他们的信息收集和处理行为。
2、目的限制原则：数据处理者应该按照明确和合法的目的收集和处理数据。
3、最小化原则：数据处理者应该只收集和使用需要的数据，且不得超出该目的所需的范围。
4、数据质量原则：数据处理者应确保所收集的数据准确、完整和有价值，也要及时汇总和更新。
5、安全原则：数据处理者必须保证数据的安全性，防止信息丢失、泄露或被未获授权的人员使用。
6、存活期限限制原则：数据处理者应按照规定的期限存储数据，并在超过存储期限后安全删除。
7、个人权利和自由的保障原则：数据处理者负有责任保障相关个人的权利和自由，如访问、改正、取消个人数据等。
8、机会均等和非歧视原则：数据处理者不得基于个人特征对某些人或群体进行歧视性处理，也不得通过数据处理行为影响公共服务与机会的平等分配。
9、合法性原则：数据处理者应依照所有适用的国家和地区的法律规定和法律框架进行数据处理。
10、对话和合作原则：数据处理者应与其他数据处理者和个人建立合作伙伴关系，工作在一个透明和相互信任的环境中。
确保大数据的应用不违反隐私权和数据保护规则需要进行的工作
1、数据采集：在进行数据采集时，需要采用透明和确切的方式，以告知受影响个体有关数据的目的和用途。
2、数据使用和共享：保证经过数据采集的数据仅用于采集的目的。同时确保在数据共享时，发布方应确保数据的安全性。
3、数据删除和存储：保证受影响个体可以访问、更正和删除其个人资料。存储大数据时，需要严格控制数据访问权限，并采用密钥管理、数据加密和可靠的数据备份等方式保证数据安全。
4、法律框架和合规性：需要严格遵守数据保护和隐私保护法律法规，以保障相关个人的权益和安全。