大数据管理是指对大规模数据进行收集、存储、处理、分析和应用的一系列管理活动。随着互联网的快速发展和技术的进步，大数据管理成为了企业和组织进行决策和创新的重要手段。以下是对大数据管理的详细描述。

1. 数据收集：大数据管理的第一步是收集数据。数据可以来自多个渠道，包括传感器、移动设备、社交媒体、互联网等。数据收集的方式可以是实时的或者批量的，可以是结构化的或者非结构化的。数据收集需要考虑数据的质量、完整性和安全性等方面。

2. 数据存储：大数据管理需要对收集到的数据进行存储。传统的数据库管理系统无法满足大规模数据的存储需求，因此新的技术被引入，如分布式文件系统、NoSQL数据库、云存储等。数据存储需要考虑数据的可扩展性、可靠性和安全性。

3. 数据处理：大数据管理需要对存储的数据进行处理。数据处理包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据分析等过程。数据处理需要使用各种技术和工具，如Hadoop、Spark、数据挖掘算法等。数据处理的目标是提取有价值的信息和知识，为决策和创新提供支持。

4. 数据分析：大数据管理的核心是数据分析。数据分析可以是描述性的、预测性的或者决策性的。数据分析可以使用统计分析、机器学习、数据挖掘等技术。数据分析的结果可以用于发现业务趋势、优化运营、改进产品等方面。

5. 数据应用：大数据管理的最终目的是将数据应用到实际业务中。数据应用可以是报告、可视化、预测模型、推荐系统等形式。数据应用需要考虑用户的需求和使用场景，以提供有用和可靠的信息。

6. 数据安全：大数据管理需要保护数据的安全。数据安全包括数据的保密性、完整性和可用性等方面。数据安全需要考虑数据的存储、传输和处理过程中的各种风险和威胁。

7. 数据治理：大数据管理需要进行数据治理。数据治理包括数据规范、数据质量、数据隐私、数据合规等方面。数据治理可以确保数据的一致性、可信度和可理解性。

综上所述，大数据管理包括数据收集、数据存储、数据处理、数据分析、数据应用、数据安全和数据治理等一系列管理活动。通过科学的大数据管理，企业和组织可以从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识，为决策和创新提供支持。