在大数据分析与预测模型中融入数据安全策略是一项关键的任务，它涵盖了数据生命周期的各个阶段，包括数据采集、传输、存储、处理、分析和结果展示。以下是数据安全在大数据分析与预测模型中的融入方式：

1. **数据采集阶段**：
- 认证与授权：确保数据采集设备和来源的安全性，只允许经过认证的设备或服务接入数据源。
- 数据脱敏：在采集阶段就对包含个人隐私或其他敏感信息的数据进行脱敏处理，比如使用哈希、替换、泛化等方法。

2. **数据传输阶段**：
- 加密传输：通过SSL/TLS等加密协议确保数据在传输过程中的保密性，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。
- 访问控制：采用身份验证和访问控制策略，仅允许授权用户和系统访问数据流。

3. **数据存储阶段**：
- 加密存储：对存储在硬盘、数据库或云存储中的大数据进行加密，确保即使数据被非法获取，也无法直接解读。
- 分区隔离：按照数据敏感度划分存储区域，实行不同级别的安全防护策略。

4. **数据处理与分析阶段**：
- 访问权限管理：使用细粒度的权限控制系统，确保只有具备适当权限的用户或应用程序可以访问和处理数据。
- 安全计算环境：在安全容器或可信执行环境中进行数据处理与预测模型计算，避免数据泄露或被恶意利用。
- 安全算法设计：在构建预测模型时考虑隐私保护技术，例如差分隐私、同态加密等，能在保证模型准确性的前提下保护数据隐私。

5. **结果展示与使用阶段**：
- 结果脱敏：在展示分析结果时，对含有敏感信息的结果进行适当的脱敏处理，避免直接暴露敏感信息。
- 监控与审计：对数据使用行为进行全程监控和记录，以便于事后审计和追踪数据流向。

6. **合规与政策遵守**：
- 遵守数据保护法规：确保整个数据生命周期的管理符合GDPR、CCPA等全球各地的数据保护法律法规要求。
- 数据生命周期管理：制定并执行恰当的数据保留与销毁政策，确保不再需要的数据被安全清除。

通过以上措施，数据安全被充分融入到大数据分析与预测模型之中，保障了数据资产的安全性，同时促进了数据分析结果的有效利用和信任建设。