大数据服务云数据管理工作遵循以下原则：
1. 数据安全：数据是企业的重要资产，因此必须确保数据的安全。这包括保护数据的完整性、保密性和可用性。企业需要采取各种措施来防止数据泄露、篡改和丢失。
2. 数据质量：数据的质量直接影响到数据分析的结果。企业需要建立有效的数据质量管理机制，确保数据的准确性、一致性和完整性。这包括定期清洗、验证和更新数据，以及使用数据质量工具来监控数据质量。
3. 数据标准化：为了便于数据的存储、处理和分析，企业需要对数据进行标准化。这包括定义统一的数据格式、命名规则和编码方式。此外，企业还需要制定数据标准，以确保不同来源和类型的数据能够被有效整合和分析。
4. 数据治理：数据治理是指对企业数据资源进行全面的规划、组织、管理和控制。企业需要建立数据治理框架，明确数据管理的职责和权限，制定数据治理政策和流程，以及建立数据治理的监督和评估机制。
5. 数据共享与协作：随着云计算技术的发展，企业之间的数据共享和协作变得越来越重要。企业需要建立数据共享平台，实现数据的跨部门、跨地域和跨系统的共享。同时，企业还需要制定数据共享协议，确保数据共享的安全性和合规性。
6. 数据生命周期管理：企业需要对数据从生成、存储、使用到销毁的整个生命周期进行管理。这包括数据收集、存储、处理、分析和销毁等各个环节。企业需要制定数据生命周期策略，确保数据的合理利用和有效管理。
7. 技术创新与应用：随着大数据技术的发展，企业需要不断探索新的技术和方法，以提升数据管理的效率和效果。这包括引入大数据技术、机器学习、人工智能等先进技术，以及开发适合企业业务需求的数据管理工具和平台。
8. 法规遵从与道德规范：企业在进行数据管理时，必须遵守相关的法律法规和道德规范。这包括了解并遵守国家关于数据保护的法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等；以及遵循行业道德规范，如公平、公正、透明等原则。
总之，大数据服务云数据管理工作需要遵循一系列原则，包括数据安全、数据质量、数据标准化、数据治理、数据共享与协作、数据生命周期管理、技术创新与应用以及法规遵从与道德规范。这些原则共同构成了企业进行高效、安全、可靠和合规的数据管理的基础。
