大数据分析应用的核心目标主要包括以下几个方面：
1. 数据驱动决策：通过分析大量数据，为企业或组织提供有价值的信息和洞察，帮助企业或组织做出更明智、更准确的决策。这包括预测未来趋势、评估风险、优化业务流程等方面。
2. 个性化推荐：通过对用户行为、偏好等数据的挖掘，为用户提供个性化的产品推荐、内容推荐等服务，提高用户体验和满意度。
3. 风险管理：通过对历史数据的分析，发现潜在的风险因素，提前预警并采取措施，降低企业或组织的运营风险。
4. 客户关系管理：通过对客户数据的分析，深入了解客户需求和行为，提高客户满意度和忠诚度，增加客户粘性。
5. 市场分析与竞争情报：通过对行业数据、竞争对手数据的分析，了解市场动态、竞争格局，为企业制定战略提供依据。
6. 产品创新与研发：通过对产品使用数据的分析，发现产品的不足之处，为产品改进和研发提供方向。
7. 供应链优化：通过对供应链数据的分析，优化库存管理、物流配送等环节，降低成本，提高效率。
8. 市场营销策略优化：通过对市场数据的分析，了解消费者需求和行为，优化营销策略，提高销售业绩。
9. 人力资源优化：通过对员工数据的分析，了解员工绩效、能力等，为人才招聘、培训、晋升等提供依据。
10. 安全监控与防护：通过对网络流量、设备状态等数据的实时监控，及时发现安全隐患，采取相应措施，保障系统安全稳定运行。
总之，大数据分析应用的核心目标是通过对海量数据的挖掘和分析，为企业或组织提供有价值的信息和洞察，帮助其实现数据驱动决策、个性化推荐、风险管理、客户关系管理、市场分析与竞争情报、产品创新与研发、供应链优化、市场营销策略优化、人力资源优化和安全监控与防护等目标。
