大数据管理平台，是指与数据相关的任何服务都能够发生在一个集中化的位置，如聚合、数据质量管理、数据清洗等，然后再将数据提供给不同的系统和用户，而无需考虑这些数据来自于哪些数据源。

构建一个大数据管理平台，其中所涉及的元素主要包括：

1、数据采集：来自于任何数据源，如数据仓库、电子邮件、门户、第三方数据源等。

2、数据治理与标准化：手动或者自动整理数据标准。

3、数据聚合：具有很强的服务与技术驱动的质量控制机制。

4、数据服务：通过web服务、抽取和报表等，让终端用户能够更容易地消费数据。

1、敏捷性：通过对数据访问的整合，客户能够更加快速地对其进行移动，而无需再去考虑底层数据的来源。如果客户需要稍微不同的数据结构或者调用特定位置的数据，大数据管理平台通过最小程度的变更能够非常快速地满足需求。

2、成本效益：服务提供者找数据专家来建好底层架构，表现层(报表和仪表盘用户界面等)可以外包给别人，同时使得任何变更需求都能更灵活的满足。

3、数据质量：通过服务来控制数据的访问，这对数据质量改进非常有帮助，因为更新点只有一个。当服务彻底测试之后，如果下一次部署不发生变化，那么他们只需要进行回归测试就好了。

4、效率、高可用和弹性：这些优势来自于虚拟化，物理服务器资源共享将提升效率，跨多个物理服务器的集群可以提高可用性，动态调整和实时迁移集群节点到不同的物理服务器能够增强弹性。

科因大数据管理平台在金融、医疗、零售、政府部门等各个行业都有重要的应用，其中就医疗和零售行业为例做简要介绍。

1、医疗行业：在不影响数据安全的情况下，实现病人数据的分享和归总。大数据管理平台将数据进行集中聚合，为医疗单位或组织提供更好的工具来监测人口的健康信息，并识别特定疾病的高风险。通过数据的清洗和整理，医生可以使用DaaS进行筛查和诊断，并更好地监测治疗和护理的效果。

2、零售行业：利用更广泛的数据源信息，更好地整合社交网络和网络外部的数据，来了解买家和潜在买家的需求。通过阶段性的业务报告、客户消费行为分析和产品销售情况分析，更好地了解当前的商务趋势和产品反馈，为客户提供更好的服务。