大数据应用推送和大数据在概念、目标、处理方式以及应用场景上存在明显的区别。
1. 概念：
- 大数据应用推送：指的是将大数据技术应用于特定的业务场景，以实现对数据的有效管理和分析，从而为决策提供支持。它侧重于将大数据技术与具体的业务需求相结合，解决实际问题。
- 大数据：泛指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，通常包括结构化数据和非结构化数据。大数据强调的是数据的体量和多样性，以及对这些数据进行处理和分析的能力。
2. 目标：
- 大数据应用推送：目标是通过数据分析和挖掘，发现数据中的价值，为企业或组织提供决策支持，优化业务流程，提高效率和效益。
- 大数据：目标是通过对海量数据的存储、处理和分析，揭示数据背后的模式、趋势和关联性，为科学研究、商业决策、社会管理等领域提供新的见解和解决方案。
3. 处理方式：
- 大数据应用推送：通常采用分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）来处理大规模数据集，利用机器学习、人工智能等技术进行数据挖掘和预测分析。
- 大数据：主要关注数据的存储、处理和分析，可能涉及多种技术和工具，如数据库管理系统、数据仓库、ETL工具、数据可视化等。
4. 应用场景：
- 大数据应用推送：广泛应用于金融风控、医疗健康、智慧城市、电子商务、社交网络等领域，通过分析用户行为、市场趋势等数据，帮助企业或组织做出更精准的决策。
- 大数据：广泛应用于科学研究、商业分析、城市规划、灾害预警等领域，通过对大量数据的深入挖掘，揭示隐藏在数据背后的规律和知识。
总结来说，大数据应用推送和大数据虽然都涉及到大数据的概念，但它们的目标、处理方式和应用场景有所不同。大数据应用推送更注重将大数据技术应用于具体的业务场景，以解决实际问题；而大数据则更注重对海量数据的存储、处理和分析，以揭示数据背后的模式和规律。
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