大数据数据管理是指针对大规模、多样化、快速变化的数据集合进行有效的收集、存储、处理、分析和展示的过程。在当今这个信息爆炸的时代，大数据已经成为企业、政府和研究机构决策的重要依据。因此，如何高效地管理大数据，挖掘其中的价值，成为了各行各业共同关注的问题。

大数据数据管理主要包括以下几个方面：

1. 数据收集：从各种来源收集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据可以来自互联网、社交媒体、传感器、日志文件等。

2. 数据存储：将收集到的数据存储在合适的存储系统中，如关系型数据库、非关系型数据库、数据湖等。这些存储系统需要具备高可用性、高可靠性和高扩展性。

3. 数据处理：对存储的数据进行清洗、转换、整合和挖掘等操作，以发现数据中的价值。这通常需要使用到各种数据处理工具和技术，如Hadoop、Spark、Flink等。

4. 数据分析：利用统计分析、机器学习、深度学习等技术对处理后的数据进行分析，以发现数据中的规律、趋势和模式。

5. 数据展示：将分析结果以可视化的方式展示给用户，以便用户更好地理解和利用数据。这通常需要使用到各种数据可视化工具，如Tableau、Power BI、ECharts等。

大数据数据管理是一个复杂的过程，需要多种技术、工具和方法的综合运用。随着大数据技术的不断发展，大数据数据管理的方法和手段也在不断更新和改进。