数据智能化产品是指利用人工智能、大数据等技术手段，对数据进行深度挖掘、分析和处理，从而实现对数据的智能化管理和应用的产品。这些产品广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育、交通等。以下是一些常见的数据智能化产品：
1. 数据分析与挖掘工具：这类工具可以帮助用户从海量数据中提取有价值的信息和模式，如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。例如，阿里云的MaxCompute、腾讯云的DataWorks、百度的PaddlePaddle等。
2. 数据可视化工具：这类工具可以将复杂的数据以直观的方式展示给用户，帮助用户更好地理解和分析数据。例如，Tableau、Power BI、QlikView等。
3. 数据仓库与数据湖：这类产品用于存储和管理大量的数据，并提供高效的数据查询和分析功能。例如，Hadoop、Spark、Hive等。
4. 数据安全与隐私保护工具：这类工具可以确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。例如，Kafka、Apache Ranger、OAuth 2.0等。
5. 数据治理与管理工具：这类工具可以帮助企业规范数据管理流程，提高数据质量，降低数据风险。例如，DataGrip、Dynatrace、Databricks等。
6. 数据集成与迁移工具：这类工具可以将不同来源的数据整合在一起，实现数据的跨平台和跨系统共享。例如，Apache NiFi、Informatica、Talend等。
7. 数据质量管理工具：这类工具可以帮助企业确保数据的准确性、完整性和一致性。例如，DataStage、Data Lake Analytics、Databricks等。
8. 数据预测与建模工具：这类工具可以帮助企业预测未来的趋势和结果，为决策提供依据。例如，R、Python、SAS等。
9. 数据优化与压缩工具：这类工具可以帮助企业减少数据的存储和传输成本，提高数据处理的效率。例如，Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等。
10. 数据交换与接口工具：这类工具可以帮助企业在不同的系统和平台之间进行数据交换和集成。例如，RESTful API、SOAP、Webhook等。
总之，数据智能化产品种类繁多，涵盖了从数据采集、存储、处理到分析、可视化、安全、治理等多个方面。随着技术的不断发展，数据智能化产品的种类和功能将不断丰富和完善，为企业提供更高效、智能的数据管理和分析解决方案。
