大数据的管理方式主要包括以下几种：
1. 数据存储管理：这是大数据管理的基础，主要是通过使用各种数据存储技术（如分布式文件系统、NoSQL数据库等）来存储和管理大量的数据。这些技术可以有效地处理大规模数据的读写操作，提高数据访问和处理的效率。
2. 数据处理管理：大数据的处理需要对数据进行清洗、转换、整合和分析等操作。这需要使用各种数据处理工具和技术（如Hadoop、Spark等），以及对数据处理流程进行管理和优化。
3. 数据分析管理：数据分析是大数据管理的核心，主要是通过对大量数据进行挖掘和分析，提取出有价值的信息和知识。这需要使用各种数据分析工具和技术（如机器学习、深度学习等），以及对数据分析流程进行管理和优化。
4. 数据安全管理：大数据的安全是非常重要的，需要采取各种措施来保护数据的安全，防止数据泄露、篡改和破坏。这需要使用各种数据安全技术和策略，以及对数据安全流程进行管理和优化。
5. 数据治理管理：数据治理是对大数据的全面管理和控制，包括数据的采集、存储、处理、分析和使用等各个环节。这需要建立完善的数据治理体系，制定相关的数据政策和规范，以及对数据治理流程进行管理和优化。
6. 数据服务管理：数据服务是将数据转化为有用的信息和服务，为用户提供数据查询、分析和决策支持等服务。这需要建立完善的数据服务体系，提供高效的数据服务接口和平台，以及对数据服务流程进行管理和优化。
7. 数据可视化管理：数据可视化是将数据以图形化的方式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据。这需要使用各种数据可视化工具和技术，以及建立完善的数据可视化体系和标准。
8. 数据共享管理：数据共享是实现数据价值的重要途径，需要建立有效的数据共享机制和平台，促进数据的开放和共享。这需要制定相关的数据共享政策和规范，以及建立完善的数据共享体系和标准。
总之，大数据的管理需要综合考虑多种因素，采用多种管理方式和技术手段，实现对大数据的有效管理和利用。
