大数据管理是指对大规模、高速增长和多样化的数据进行有效管理和利用的过程。它涉及到对数据的收集、存储、处理、分析和应用等方面的工作。

大数据管理的概念：
1. 数据采集：收集各种来源的数据，包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据等；
2. 数据存储：将大数据存储在合适的介质中，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等；
3. 数据处理：对大数据进行清洗、转换、整合和聚合等处理，以便进行后续的分析和应用；
4. 数据分析：通过机器学习、数据挖掘和统计分析等方法，从大数据中提取有用的信息和知识；
5. 数据应用：将分析结果应用于实际业务中，支持决策和创新。

大数据管理的技术：
1. 分布式计算：通过将大数据分割成小块，并在多台计算机上并行处理，提高数据处理的效率；
2. 分布式存储：将大数据存储在多台计算机上，实现数据的高可靠性和可扩展性；
3. 数据挖掘和机器学习：利用算法和模型从大数据中提取有用的信息和知识；
4. 数据可视化：通过图表、图像和地图等方式，将数据可视化呈现，帮助人们理解和分析数据；
5. 数据安全和隐私保护：保护大数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。

大数据管理的挑战：
1. 数据量巨大：大数据管理面临着海量数据的存储、处理和分析问题；
2. 数据多样性：大数据涉及到多种类型和格式的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，对数据的处理和分析提出了挑战；
3. 数据质量：大数据往往存在着噪声、不完整和不一致等问题，对数据的清洗和整合提出了要求；
4. 数据安全和隐私：大数据中可能包含敏感信息，对数据的安全和隐私保护提出了挑战；
5. 技术人才和计算资源：大数据管理需要具备相关技术的人才和大规模的计算资源，对技术和资源的需求较高。

为了应对这些挑战，需要不断发展新的技术和方法，提高数据管理的效率和质量，同时加强数据安全和隐私保护的措施，以更好地管理和应用大数据。