大数据管理与应用属于信息技术领域的一个重要分支，它主要涉及数据的收集、存储、处理、分析和可视化等方面。大数据技术已经成为现代信息社会的重要支撑，对于推动经济社会发展具有重要意义。
大数据管理与应用的主要内容包括以下几个方面：
1. 数据收集与存储：通过各种手段（如传感器、网络、社交媒体等）收集大量原始数据，并将其存储在合适的数据库中。常用的数据库类型包括关系型数据库和非关系型数据库。
2. 数据处理与分析：对收集到的数据进行清洗、转换和整合，以便进行分析和挖掘。常用的数据处理工具和技术包括Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及机器学习、深度学习等人工智能技术。
3. 数据分析与挖掘：通过对数据进行深入分析，发现其中的模式、趋势和关联性，为决策提供支持。常用的数据分析方法包括描述性统计、相关性分析、回归分析、聚类分析、分类等。
4. 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式展示出来，便于用户理解和交流。常用的数据可视化工具和技术包括Tableau、PowerBI等。
5. 数据安全与隐私保护：确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露、篡改和滥用。常用的数据安全技术和策略包括加密、访问控制、审计等。
6. 数据治理与标准化：制定数据标准和规范，确保数据的一致性和可移植性。常用的数据治理工具和技术包括数据目录、元数据、数据质量评估等。
7. 数据共享与交换：实现不同系统、平台之间的数据共享和交换，提高数据利用率。常用的数据共享技术包括Web服务、API接口、数据仓库等。
8. 数据创新与应用：根据市场需求，开发新的数据产品和服务，推动大数据产业的发展。常用的数据创新方法包括数据挖掘、知识发现、模式识别等。
总之，大数据管理与应用是一个跨学科、多领域的综合性技术领域，涵盖了计算机科学、统计学、经济学、管理学等多个学科的知识。随着大数据技术的不断发展和应用，大数据管理与应用将在未来的经济社会发展中发挥越来越重要的作用。
