大数据已成为国家战略资源，大数据管理成为新时代数据经济的引擎。本文将从大数据管理的定义、重要性、挑战与发展趋势等方面进行探讨，以期为我国大数据管理提供有益的参考。
一、大数据管理的定义与重要性
1. 大数据管理的定义
大数据管理是指对海量、复杂、多样的大数据进行采集、存储、处理、分析、挖掘和应用的一系列技术和管理活动。大数据管理涉及数据生命周期、数据质量、数据安全、数据共享等多个方面。
2. 大数据管理的重要性
（1）提高数据价值。通过大数据管理，企业可以挖掘出有价值的数据，为企业决策提供支持，提高企业竞争力。
（2）促进数据共享。大数据管理有助于打破数据孤岛，实现数据共享，提高数据利用率。
（3）保障数据安全。大数据管理涉及数据安全、隐私保护等方面，有助于防范数据泄露、篡改等风险。
（4）推动产业发展。大数据管理是新兴产业的重要支撑，有助于推动产业结构优化升级。
二、大数据管理面临的挑战
1. 数据质量不高。我国大数据质量参差不齐，部分数据存在虚假、不准确等问题，影响数据分析和决策。
2. 数据安全风险。随着数据量的增加，数据安全风险也随之上升，如数据泄露、篡改等。
3. 数据共享困难。由于数据归属、利益分配等问题，数据共享存在一定难度。
4. 人才短缺。大数据管理需要大量专业人才，但目前我国大数据人才缺口较大。
三、大数据管理的发展趋势
1. 数据治理体系完善。未来，我国将进一步完善数据治理体系，提高数据质量，确保数据安全。
2. 技术创新驱动。大数据管理将不断推进技术创新，如人工智能、区块链等技术在数据管理领域的应用。
3. 数据共享平台建设。我国将加大对数据共享平台建设的投入，推动数据资源整合与共享。
4. 人才培养与引进。我国将加大对大数据人才的培养与引进力度，提高大数据管理人才队伍素质。
大数据管理是新时代数据经济的引擎，对国家战略、产业发展具有重要意义。面对挑战，我国应从数据治理、技术创新、数据共享、人才培养等方面入手，推动大数据管理发展，助力我国数据经济腾飞。
参考文献：
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[3] 张晓辉，大数据管理中的数据安全问题及对策[J]. 电子技术与软件工程，2018，14（12）：1-4.
