大数据存储及管理的主要目的是用什么方法

大数据存储及管理的主要目的是通过有效的数据存储、处理和分析方法，以支持决策制定、业务优化和创新。这一目标的实现依赖于多种技术手段和方法的综合应用，包括但不限于：

1. 分布式文件系统：如hadoop filesystem（hdfs）和amazon s3等，这些系统能够处理海量数据的存储需求，提供高吞吐量的数据访问和共享能力。

2. 数据湖：数据湖是一种集中存储大量原始数据的方法，它允许用户对数据进行任意形式的查询和分析，而不需要进行复杂的数据清洗和整合工作。

3. 数据仓库：数据仓库是用于存储历史数据和分析数据的工具，它可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定和报告生成。

4. 实时数据处理：对于需要即时响应的业务场景，如金融交易、社交媒体监控等，实时数据处理技术如apache kafka、apache flink等，能够确保数据快速、准确地被处理和分析。

5. 数据治理：数据治理包括数据的采集、存储、使用、维护和安全等方面，确保数据的准确性、完整性和可用性。

6. 数据挖掘和机器学习：通过对大规模数据集进行分析，可以发现数据中的模式和关联，为业务决策提供支持。

7. 数据可视化：将复杂的数据以图表、仪表板等形式展现，帮助用户直观理解数据趋势和洞察。

8. 云服务：利用云计算平台提供的弹性、可扩展的存储和计算资源，满足大数据存储和管理的需求。

9. 数据备份和恢复：确保数据的持久性和可靠性，防止数据丢失或损坏。

10. 安全性：保护数据免受未经授权的访问和篡改，确保数据的安全性和隐私性。

总之，大数据存储及管理的目标是通过上述多种技术和方法的综合应用，实现数据的高效存储、快速处理、准确分析和安全保护，从而为企业提供有力的数据支持，推动业务发展和创新。