大数据智能化应用建设是当前科技发展的重要方向，四化指的是数据化、智能化、网络化和可视化。下面将详细阐述这四个方面的内容：
一、数据化
1. 数据采集：在大数据智能化应用建设中，数据采集是基础且关键的一步。通过各种设备和工具，如传感器、摄像头等，收集各类数据。这些数据需要经过清洗、整合和标准化处理，确保其质量和可用性。
2. 数据存储：为了便于后续的数据分析和处理，需要将采集到的数据进行存储。常用的存储方式有分布式文件系统、关系型数据库和非关系型数据库等。
3. 数据安全：在数据化过程中，数据的安全性至关重要。需要采取有效的技术手段，如加密、访问控制等，保护数据的隐私和完整性。
二、智能化
1. 数据分析与挖掘：通过大数据技术对数据进行分析和挖掘，可以发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。常用的分析方法包括统计分析、机器学习、深度学习等。
2. 智能算法开发：根据实际需求，开发适合的智能算法，如推荐系统、自然语言处理、图像识别等，以提高数据处理的效率和准确性。
3. 智能应用开发：基于智能化技术，开发出各种智能应用，如智能客服、智能医疗、智能交通等，以提升业务效率和用户体验。
三、网络化
1. 云计算平台：利用云计算平台，可以实现数据的存储、计算和分析等资源的弹性扩展和按需付费。
2. 物联网技术：通过物联网技术，实现设备的连接和数据的采集，构建智能化的网络环境。
3. 边缘计算：将数据处理任务从云端转移到靠近数据源的地方，减少数据传输延迟，提高处理速度。
四、可视化
1. 数据可视化工具：使用数据可视化工具，将复杂的数据转换为直观的图表、地图等形式，帮助用户更好地理解和分析数据。
2. 交互式可视化界面：设计交互式可视化界面，使用户能够与数据进行实时交互，获取更多信息和洞察。
3. 多维度可视化：通过时间、地理、统计等多种维度的可视化，展示数据的全局性和关联性，提高信息的表达效果。
综上所述，大数据智能化应用建设的四化包括数据化、智能化、网络化和可视化。这些方面相互关联、相互促进，共同构成了一个完善的大数据智能化应用体系。在实际的应用过程中，需要根据实际情况和技术条件，灵活运用这些技术和方法，以实现数据的价值最大化和业务的智能化升级。
