大数据管理与应用是一个涉及多个领域的综合性技术领域，其主要目的是对海量数据进行有效管理、处理和分析，以从中提取有价值的信息和知识，进而支持决策制定和业务创新。以下是大数据管理与应用的主要工作内容：
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1. 数据采集：从各种来源（如数据库、传感器、日志文件等）收集数据，确保数据的全面性和准确性。
2. 数据存储：将收集到的数据进行存储，通常使用分布式存储系统（如Hadoop HDFS）来处理海量数据。
3. 数据清洗：去除数据中的噪声和不一致的部分，确保数据质量。
4. 数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图。
5. 数据建模：使用统计模型、机器学习算法等对数据进行处理，以发现数据之间的关系和模式。
6. 数据分析：对数据进行分析，挖掘有价值的信息和知识，如用户行为分析、市场趋势预测等。
7. 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式展示，便于理解和决策。
8. 数据挖掘：从大量数据中挖掘出潜在的、有价值的模式、关联和趋势。
9. 数据安全与隐私：确保数据在采集、存储、处理和分析过程中的安全性和隐私性。
10. 应用开发：将大数据技术应用于实际业务场景，如智能推荐、风险控制、智能交通等。
大数据管理与应用的目的是为了帮助企业和组织更好地理解客户需求、优化业务流程、提高决策质量，以及推动创新和发展。在我国，大数据管理与应用也是国家战略的重要组成部分，对促进经济转型升级、提升国家竞争力具有重要意义。
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