大数据的数据管理方式主要包括以下几种：
1. 分布式存储：分布式存储是一种将数据分散存储在多个服务器或数据中心的技术。这种存储方式可以有效地提高数据的存储容量和访问速度，同时也可以降低单点故障的风险。分布式存储技术包括Hadoop、Spark等。
2. 数据湖：数据湖是一种大规模的、集中式的数据存储系统，它可以存储各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖通常由一个中央数据库管理系统（如Hadoop HDFS）负责数据的存储和管理，支持数据的查询、分析和可视化。
3. 数据仓库：数据仓库是一种用于存储历史数据、进行数据分析和报告的工具。数据仓库通常包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及数据仓库管理系统（如Hive、Apache Spark等）。数据仓库可以帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定和业务分析。
4. 实时数据处理：实时数据处理是指对实时生成的数据进行收集、存储和处理的过程。这种处理方式通常需要使用高速的数据处理技术，如流处理、批处理等。实时数据处理可以提高数据的时效性和准确性，帮助企业及时响应市场变化和客户需求。
5. 数据质量管理：数据质量管理是指在数据生命周期的各个阶段，对数据的准确性、完整性、一致性和可用性进行监控和控制的过程。数据质量管理的目的是确保数据的质量满足业务需求，避免数据错误和不一致的问题影响业务决策和操作。
6. 数据安全与隐私保护：随着数据量的不断增加，数据安全问题日益突出。因此，数据安全管理成为大数据数据管理的重要组成部分。数据安全包括数据加密、访问控制、审计和恢复等措施，以保护数据的机密性、完整性和可用性。同时，数据隐私保护也是大数据数据管理的重要目标，通过合理的数据处理和分析，避免个人隐私信息的泄露。
7. 数据治理：数据治理是指对组织内的数据资源进行全面的规划、管理和维护的过程。数据治理的目标是确保数据的质量和一致性，提高数据的可用性，并支持组织的业务目标。数据治理涉及数据的采集、存储、处理、分析和共享等多个方面，包括数据的标准化、元数据管理、数据质量监控等。
8. 人工智能与机器学习：人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在大数据数据管理中发挥着重要作用。通过这些技术，可以实现对大量数据的自动化处理、分析和预测，从而提高数据处理的效率和准确性。AI和ML技术还可以应用于数据清洗、特征工程、模型训练等环节，帮助优化数据管理流程。
总之，大数据的数据管理方式涵盖了分布式存储、数据湖、数据仓库、实时数据处理、数据质量管理、数据安全与隐私保护、数据治理以及人工智能与机器学习等多个方面。这些方法相互补充，共同构成了大数据数据管理的完整体系。
