大数据智能化建设的核心平台是一个集成了多种先进技术和功能的软件系统，它能够有效地处理、分析和利用大规模、多样化的数据资源。这个平台的核心功能通常包括数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化、数据挖掘、机器学习、人工智能等。
1. 数据采集：这是大数据智能化建设的第一步，需要从各种数据源中收集数据，如传感器、数据库、网络等。数据采集工具和技术有很多种，如ETL（提取、转换、加载）工具、数据湖技术等。
2. 数据存储：收集到的数据需要进行存储，以便后续的分析和处理。数据存储技术有很多种，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
3. 数据分析与处理：在大数据平台上，对收集到的数据进行分析和处理是核心任务之一。这包括数据清洗、数据转换、数据整合、数据挖掘、数据可视化等。
4. 数据可视化：数据可视化是将大量复杂的数据转换为直观易懂的图形和图表，以便用户更容易理解和分析数据。数据可视化工具有很多，如Tableau、PowerBI、D3.js等。
5. 数据挖掘与预测：通过对大量数据的分析，可以发现其中的模式和规律，从而进行预测和决策。数据挖掘技术有很多种，如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
6. 机器学习与人工智能：通过训练和学习，机器可以从数据中学习和提取知识，实现自主学习和智能决策。机器学习和人工智能技术有很多种，如监督学习、无监督学习、深度学习等。
7. 云计算与边缘计算：大数据智能化建设通常需要大量的计算资源，云计算提供了灵活、可扩展的计算资源。同时，为了减少延迟，边缘计算技术也被广泛应用于物联网和移动设备。
8. 安全与隐私保护：随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益突出。大数据智能化建设需要采取各种措施，如加密技术、访问控制、审计监控等，来保护数据的安全和隐私。
总之，大数据智能化建设的核心平台是一个集成了多种先进技术和功能的软件系统，它能够有效地处理、分析和利用大规模、多样化的数据资源，为决策者提供有力支持。
