大数据安全管理是指针对大数据的安全性、隐私保护和合规性等问题进行管理和保护的一系列措施。

在大数据时代，由于数据规模庞大、种类繁多，数据的安全性成为了一个全球性挑战。

为了保障大数据安全，人们需要制定一系列目标来指导管理和保护工作。

大数据安全管理的目标有哪些大数据安全管理的目标主要包括以下几个方面：1.数据保密性：确保大数据在存储、传输和处理过程中的机密性，防止未经授权的人员或组织获取敏感数据。

这可以通过加密技术、访问控制和权限管理等手段来实现。

2.数据完整性：保证大数据在存储和传输过程中的完整性，防止数据被篡改、损坏或者丢失。

实现数据完整性的方法包括数据校验和冗余备份等。

3.数据可用性：确保大数据在需要的时候能够及时、可靠地被访问和使用，防止因为各种原因导致数据不可用。

为了实现数据的高可用性，可以采用冗余存储、容错机制和灾备方案等。

4.数据隐私保护：保护个人和组织的隐私信息，防止大数据应用中的隐私泄露和滥用。

这需要建立合适的隐私政策和隐私保护机制，限制数据的收集、使用和共享，并采用数据脱敏、匿名化等技术手段。

5.合规性和法律遵从性：确保大数据处理和应用符合相关的法律法规和行业标准，遵循隐私保护、知识产权和数据交互等方面的规定。

这需要建立合规管理体系，并制定相应的安全策略和控制措施。

以上目标是大数据安全管理的基本要求，通过实施相应的技术、制度和管理手段，可以提高大数据的安全性，保护用户和组织的权益，促进大数据的健康发展。