大数据管理和预应用管理是两个不同的概念，它们在数据处理和分析的流程中扮演着不同的角色。
大数据管理是指对大规模、多样化的数据进行收集、存储、处理和分析的过程。它涉及到数据的采集、清洗、转换、存储和保护等环节。大数据管理的目标是从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定和业务优化。大数据管理通常需要使用分布式计算、云计算、机器学习等技术来实现。
预应用管理是指在数据分析和挖掘之前，对数据进行预处理和标准化的过程。这包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化等步骤。预应用管理的目的是确保数据的质量，以便后续的分析和挖掘工作能够顺利进行。预应用管理通常需要使用数据库管理系统（DBMS）、数据仓库、ETL工具等技术来实现。
总之，大数据管理和预应用管理的主要区别在于它们的处理阶段。大数据管理主要关注数据的收集、存储和处理，而预应用管理则关注数据的预处理和标准化。两者相辅相成，共同构成了一个完整的数据生命周期管理过程。
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