大数据与应用管理方法是指将大数据分析技术应用于实际业务中，以提高决策效率、优化业务流程和增强客户体验。在大数据时代，企业需要掌握和应用大数据管理策略与实践方法，以应对数据量激增的挑战。
大数据应用管理策略包括以下几个方面：
1. 数据治理：确保数据的准确性、完整性和安全性。建立数据标准和规范，制定数据质量管理计划，对数据进行清洗、整合和存储。
2. 数据集成：将来自不同来源的数据集成到一个统一的平台上，以便进行分析和共享。使用ETL（提取、转换、加载）工具和技术实现数据的集成。
3. 数据仓库：构建数据仓库，存储历史数据和实时数据。利用数据仓库技术实现数据的查询、分析和报告。
4. 数据挖掘与分析：运用数据挖掘技术从海量数据中提取有价值的信息，通过统计分析、机器学习等方法对数据进行分析，为企业提供决策支持。
5. 数据可视化：将数据以图形化的方式展示出来，帮助用户更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势。
6. 数据安全与隐私保护：确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。采用加密技术、访问控制等手段保护数据。
大数据应用管理实践包括以下几个方面：
1. 建立数据文化：培养员工的数据意识，鼓励员工积极参与数据分析和数据管理。
2. 数据驱动决策：将数据分析结果应用于业务决策，提高决策的准确性和有效性。
3. 数据质量监控：定期检查数据质量，发现问题并及时解决。可以使用数据质量评估工具和方法进行监控。
4. 数据平台建设：搭建适合企业需求的大数据平台，提供数据存储、处理和分析等功能。
5. 数据培训与知识传承：对员工进行大数据相关技能的培训，提高员工的数据分析能力。通过内部分享、交流等方式传承数据管理经验。
总之，大数据与应用管理方法是企业在大数据时代取得成功的关键。企业应关注数据治理、数据集成、数据仓库、数据挖掘与分析、数据可视化、数据安全与隐私保护等方面，不断优化大数据应用管理策略与实践方法，以应对数据量激增的挑战，提高企业的竞争力。
