1、两者有本质意义上的不同。多媒体数据处理是指对多媒体数据进行处置、安排、料理等。多媒体数据管理是指通过实施计划、组织、领导、协调等对多媒体数据进行分类、总结、规划等操作。
2、专业性质不同：数字媒体：是以二进制数的形式记录、处理、传播、获取过程的信息载体，这些载体包括数字化的文字、图形、图像、声音、视频影像和动画等感觉媒体。
3、多媒体技术通过计算机对语言文字、数据、音频、视频等各种信息进行存储和管理，使用户能够通过多种感官跟计算机进行实时信息交流的技术。多媒体技术所展示、承载的内容实际上都是计算机技术的产物。超媒体是一种采用非线性网状结构对块状多媒体信息（包括文本、图像、视频等）进行组织和管理的技术。
4、多媒体技术是指通过计算机对文字、数据、图形、图像、动画、声音等多种媒体信息进行综合处理和管理，使用户可以通过多种感官与计算机进行实时信息交互的技术，又称为计算机多媒体技术。
5、数据类型间差距大主要表现在：不同媒体的存储量差别大；不同类型的媒体由于内容和格式不同，相应的内容管理、处理方法和解释方法也不同；声音和动态影像视频的时基媒体与建立在空间数据基础上的信息组织方法有很大的不同。
6、一般多媒体系统的组成部分 一般的多媒体系统主要由如下四个部分的内容组成：多媒体硬件系统、多媒体操作系统、媒体处理系统工具和用户应用软件。 多媒体操作系统： 也称为多媒体核心系统（Multimedia kernel system），具有实时任务调度、多媒体数据转换和同步控制对多媒体设备的驱动和控制，以及图形用户界面管理等。
数据处理是从大量的原始数据抽取出有价值的信息，即数据转换成信息的过程。主要对所输入的各种形式的数据进行加工整理，其过程包含对数据的收集、存储、加工、分类、归并、计算、排序、转换、检索和传播的演变与推导全过程。
数据处理与管理是一个涉及多个步骤和方面的过程，以下是一个清晰的处理和管理流程。数据处理 数据收集：数据收集是数据处理的第一步，它可以从各种来源进行，包括传感器、数据库、文件、网络等。确保数据的质量和准确性对后续处理至关重要。
两者是完全不同的。两者是完全不同的。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。
数据管理是数据处理业务的基本环节，而且是任何数据处理业务中必不可少的共有部分。数据处理是与数据管理相联系的，数据管理技术的优劣，将直接影响数据处理的效率。
数据处理与数据管理的区别在于数据处理除了具有数据管理功能外，还可以对通过数据管理得到的数据进行进一步的深加工，从中获取新的数据和信息。
【答案】：①数据处理功能。在企业管理信息系统中，数据处理功能贯穿于整个管理信息系统过程中，具体包括数据采集、数据准备、数据输入、数据处理和数据输出功能。②管理功能。管理功能是指其辅助管理人员做好管理工作的功能，主要包括统计功能、计划功能、控制功能和验证与预测功能。③辅助决策功能。
管理信息系统除了具备信息系统的基本功能外，还具备预测、计划、控制和辅助决策特有功能。具体是：（1）数据处理功能。包括数据收集和输入、数据传输、数据存储、数据加工和输出；（2）预测功能。运用现代数学方法、统计方法和模拟方法，根据过去的数据预测未来的情况；（3）计划功能。
统计功能。生成各种报表，比如年销售额、年增长率等等。计划功能。通过设定一定的约束条件，系统会根据已有信息给企业提供工作计划。在计划执行过程中遵守三点工作原则：一是严格执行计划；二是计划修改要慎重；三是修改计划信息要回馈于系统。控制功能。
电子数据处理系统阶段：此阶段主要功能为数据处理，侧重于数据输入、存储、查询和报表生成等基本操作。 管理信息系统阶段（早期MIS）：此阶段在数据处理的基础上，增加了对管理决策的支持，主要功能包括数据分析、报告生成、决策支持等。
它是一个由人、计算机、通信设备等硬件和软件组成的，能进行管理信息的收集、加工、存储、传输、维护和使用的系统。管理信息系统可促使企业向信息化方向发展，使企业处于一个信息灵敏、管理科学、决策准确的良性循环之中，为企业带来更高的经济效益。
MIS（Management Information System，管理信息系统） ，是一个由人、计算机及其他外围设备等组成的能进行信息的收集、传递、存贮、加工、维护和使用的系统。
云计算技术：作为大数据处理的基石，云计算提供了弹性的计算资源。它通过分布式计算和虚拟化技术，实现了计算能力的池化，使得大数据的处理能够突破硬件性能的限制，实现高效的数据存储和计算。
大数据包含的技术有：云计算技术、数据挖掘技术、数据集成技术、分布式处理技术、数据实时分析技术等。云计算技术 云计算是大数据技术的重要支撑。云计算可以将数据存储、处理和分析任务分布到大量的分布式计算机上，以此达到数据处理的超大规模性和快速性。
大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
