企业级大数据平台的数据安全管理是一项涉及数据生命周期各个环节的综合性任务，其核心目的是保护数据的完整性、机密性和可用性。以下是一些关键的数据安全管理实践：

1. **数据访问控制**：
- 建立基于角色的访问控制（Role-Based Access Control, RBAC），确保只有授权的用户和系统能够访问相应级别的数据。
- 实施细粒度的权限管理，包括读、写、执行和删除等权限的分配与审核。

2. **数据加密**：
- 在数据传输过程中采用安全的加密协议（如SSL/TLS），确保数据在公网传输时的安全性。
- 对存储在大数据平台中的静态数据进行加密，特别是在公共云环境或混合云环境中。

3. **数据脱敏与匿名化处理**：
- 对包含敏感信息的数据进行脱敏处理，确保在满足业务需求的同时，降低数据泄露风险。
- 在需要共享数据或进行数据分析时，使用匿名化技术，确保数据主体的身份不可识别。

4. **数据生命周期管理**：
- 设定清晰的数据保留期限和销毁策略，对过期或不再需要的数据进行安全销毁。
- 在数据全生命周期中实施审计跟踪，包括数据的创建、修改、复制、迁移、删除等行为。

5. **安全监测与审计**：
- 实时监控大数据平台的运行状态，检测异常访问和行为，及时预警并采取行动。
- 建立详细的数据安全审计日志，以满足法规要求和内部风险管理需求。

6. **数据备份与恢复策略**：
- 定期备份数据，并在不同的地理位置存储备份，确保在遭受攻击或故障时能够恢复数据。
- 设定备份与恢复策略，确保在满足业务连续性需求的同时，保护数据免受意外丢失。

7. **法规遵从与隐私保护**：
- 严格遵守适用的数据保护法规，如GDPR、CCPA等，确保数据处理活动合法合规。
- 设计和实施数据隐私保护策略，尊重和保护个人隐私权。

8. **员工培训与意识提升**：
- 定期对员工进行数据安全和隐私保护的培训，提高全员的数据安全意识和防范技能。

9. **供应商管理与第三方审计**：
- 对于涉及数据处理的第三方供应商，进行严格的安全审查和合同约束，确保他们也遵循相同的数据安全标准。
- 定期进行第三方审计，确保供应商遵循约定的数据保护义务。

通过以上策略，企业级大数据平台可以建立起一套完善的数据安全管理体系，降低数据泄露、篡改、丢失等风险，同时确保业务正常运行和持续发展。