本文目录导读：
在信息化时代，数据已成为推动社会进步的重要资源，数据管理和大数据应用作为数据领域的两大核心概念，紧密相连，相互促进，本文将从数据管理和大数据应用的关系出发，探讨二者的融合与创新之道。
数据管理与大数据应用的关系
1、数据管理是大数据应用的基础
数据管理是指对数据进行采集、存储、处理、分析和应用等一系列活动的总称，数据管理为大数据应用提供了基础数据支持，包括数据质量、数据安全、数据标准等方面，没有良好的数据管理，大数据应用将无法顺利进行。
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2、大数据应用推动数据管理升级
大数据应用的出现，对数据管理提出了更高的要求，大数据技术需要处理海量、高速度、多样化的数据，这要求数据管理在数据采集、存储、处理等方面进行升级，以满足大数据应用的需求。
3、数据管理与大数据应用相互促进
数据管理和大数据应用相互促进，共同推动数据价值的实现，数据管理为大数据应用提供高质量、高安全性的数据资源，而大数据应用则通过挖掘数据价值，提升数据管理的效率和水平。
数据管理与大数据应用的融合与创新
1、数据治理与大数据应用的融合
数据治理是指对数据全生命周期进行管理，确保数据质量、安全、合规，在大数据时代，数据治理与大数据应用紧密融合，通过数据治理确保大数据应用的数据质量，提高数据应用效果。
具体措施包括：
（1）建立数据治理体系，明确数据管理职责，实现数据全生命周期管理；
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（2）制定数据质量标准，对数据进行清洗、脱敏等处理，确保数据质量；
（3）加强数据安全管理，保障数据安全，防止数据泄露。
2、数据分析技术与大数据应用的融合
数据分析技术是大数据应用的核心，通过分析技术挖掘数据价值，数据管理与大数据应用在数据分析技术方面的融合，主要体现在以下几个方面：
（1）数据采集与预处理：通过数据采集、清洗、整合等手段，为大数据应用提供高质量的数据资源；
（2）数据分析与挖掘：运用统计学、机器学习等技术，对数据进行深度挖掘，发现数据背后的规律和趋势；
（3）数据可视化：将数据以图表、图形等形式呈现，使数据更加直观易懂。
3、数据挖掘与大数据应用的融合
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数据挖掘是大数据应用的重要手段，通过对海量数据进行挖掘，发现有价值的信息，数据管理与大数据应用在数据挖掘方面的融合，主要体现在以下几个方面：
（1）数据挖掘模型：建立适用于不同场景的数据挖掘模型，提高数据挖掘的准确性；
（2）数据挖掘算法：研究新的数据挖掘算法，提高数据挖掘效率；
（3）数据挖掘应用：将数据挖掘技术应用于实际场景，如精准营销、智能推荐等。
数据管理与大数据应用是信息化时代的重要课题，二者相互关联、相互促进，共同推动数据价值的实现，在未来的发展中，我们要不断探索数据管理与大数据应用的融合与创新，为我国信息化建设贡献力量。
标签： #什么是数据管理和大数据应用
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