大数据技术的广泛应用确实带来了许多便利，但也引发了个人隐私保护的担忧。为了在利用大数据的同时保护个人隐私，可以采取多种策略和技术手段。
首先，数据匿名化是保护个人隐私的一种重要方法。通过匿名化处理，可以去除或修改数据中的个人身份信息，使得数据无法直接关联到具体的个人。匿名化可以在数据收集阶段进行，也可以在数据分析和共享前进行。然而，需要注意的是，即使是匿名化的数据，如果包含足够多的细节，仍有可能通过与其他数据集结合而重新识别个人身份。
其次，差分隐私技术是一种更为先进的隐私保护方法。差分隐私通过在数据中添加数学上精确控制的“噪音”，使得查询结果不会因为某个特定个体的数据存在与否而有所改变。这种方法既保护了个人隐私，又允许进行有价值的统计分析。
此外，访问控制和加密技术也是保护个人隐私的重要手段。通过设置严格的访问权限，确保只有授权人员才能访问敏感数据。同时，使用加密技术可以保护数据在传输和存储过程中的安全，防止数据被未授权的第三方获取。
法律法规的完善也是保护个人隐私的重要保障。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）就为个人数据的处理提供了严格的法律框架，规定了数据控制者和处理者的责任，以及个人的数据权利。
最后，提高公众的数据隐私意识也至关重要。通过教育和宣传，让公众了解自己的数据权利和如何保护自己的隐私，可以促进形成更加注重隐私保护的社会环境。
综上所述，通过数据匿名化、差分隐私技术、访问控制和加密技术、法律法规的完善以及提高公众的数据隐私意识，可以在大数据时代有效地保护个人隐私。