从技术角度来看，大数据使用过程中面临的主要风险包括数据泄露、未经授权的数据访问、数据篡改以及恶意攻击等。随着数据量的激增和技术手段的进步，传统的加密算法可能难以应对新型攻击方式，因此需要不断更新和完善安全防护措施。此外，在数据传输和存储环节，如何确保数据完整性与真实性也是一个亟待解决的问题。

法律层面，则需关注合规性问题。不同国家和地区对于个人信息保护有着各自的规定，如欧盟的GDPR（通用数据保护条例）就对企业的数据处理行为提出了严格要求。企业必须遵循相关法律法规，在收集、处理及共享用户数据时做到合法透明，并给予用户充分知情权与控制权。

伦理方面，大数据的应用往往涉及到个人隐私权的平衡。虽然通过分析海量信息可以带来诸多便利和服务优化，但同时也可能导致隐私过度暴露甚至被滥用的情况发生。因此，在设计大数据系统时应注重以人为本的原则，尊重个体隐私，并采取适当的技术手段来减少潜在的风险。

社会影响也不容忽视。大数据决策可能会对某些群体产生不公平待遇或歧视现象，比如基于历史数据进行信贷评估时，如果未能有效剔除偏见，则可能导致弱势群体遭受不利结果。为此，我们需要建立更加公平合理的算法模型，并加强对算法公平性的审查机制。

综上所述，在构建大数据隐私保护生命周期模型时，应综合考虑以上各方面因素，制定全面有效的风险管理策略，以降低大数据使用过程中的各种隐患，促进健康可持续发展。