大数据系统的智能化运用是当今信息技术领域的一个重要趋势，它通过集成和应用人工智能、机器学习、数据挖掘等技术，使得数据处理和分析更加高效、准确和智能。以下是大数据系统智能化运用的几个方面：
1. 预测分析：通过对历史数据进行学习，大数据分析系统可以预测未来的趋势和行为。例如，在零售业中，通过对销售数据的分析和预测，企业可以提前调整库存，优化供应链，提高销售额。在金融领域，通过信用评分模型和欺诈检测算法，金融机构可以更准确地评估客户的信用风险，降低坏账率。
2. 自然语言处理（NLP）：NLP技术使计算机能够理解和处理人类语言。在大数据系统中，NLP技术可以帮助识别文本中的关键词、情感倾向、主题分类等，从而为搜索引擎提供更精准的搜索结果，为聊天机器人提供更自然的交互体验。
3. 推荐系统：基于用户的浏览历史、购买记录和社交网络信息，大数据系统可以为用户推荐他们可能感兴趣的商品或服务。这种个性化推荐可以提高用户满意度，增加用户粘性，从而提高企业的销售额。
4. 异常检测：通过对大量数据的实时监控，大数据系统可以及时发现异常情况，如数据泄露、欺诈行为等。这些异常情况往往预示着潜在的风险，需要及时采取措施进行处理。
5. 自动化决策支持：大数据系统可以根据收集到的数据和信息，为企业提供决策支持。例如，在市场营销领域，通过对消费者行为的分析，企业可以制定更有效的营销策略；在供应链管理中，通过对物流数据的实时监控，企业可以优化库存管理和配送路线。
6. 安全与隐私保护：大数据系统需要确保数据的安全性和隐私性。通过加密技术、访问控制和审计日志等手段，企业可以防止数据泄露和滥用，保护用户和企业的利益。
7. 可视化与报告：大数据系统可以将复杂的数据转化为直观的图表和报告，帮助用户更好地理解数据背后的含义。通过可视化工具，用户可以快速发现数据中的规律和趋势，从而做出更明智的决策。
8. 云计算与边缘计算：随着物联网和移动设备的普及，大数据系统需要处理越来越多的设备产生的数据。云计算提供了强大的计算能力和存储空间，而边缘计算则将数据处理能力下沉到离数据源更近的位置，以减少延迟和带宽消耗。
9. 人工智能与机器学习：大数据系统可以通过训练机器学习模型来自动学习和改进。这些模型可以用于预测、分类、聚类等任务，大大提高了数据处理的效率和准确性。
10. 多模态数据融合：大数据系统可以同时处理多种类型的数据，如文本、图像、音频等。通过融合不同模态的数据，可以获取更全面的信息，提高数据分析的深度和广度。
总之，大数据系统的智能化运用涵盖了预测分析、自然语言处理、推荐系统、异常检测、自动化决策支持、安全与隐私保护、可视化与报告、云计算与边缘计算、人工智能与机器学习以及多模态数据融合等多个方面。这些技术的融合和发展，使得大数据系统在各行各业中发挥着越来越重要的作用，为人类社会的发展带来了巨大的潜力和机遇。
