大数据智能系统包括，大数据智能系统核心要素概览

大数据智能系统是一种基于数据驱动的决策支持系统，它通过分析大量的数据来帮助企业或组织做出更明智的决策。大数据智能系统的核心要素主要包括以下几个方面：

1. 数据采集与存储：这是大数据智能系统的基础，需要通过各种手段（如网络爬虫、API接口等）从各个渠道获取大量数据，并将这些数据存储在适当的存储系统中，以便后续的分析处理。

2. 数据处理与清洗：在收集到原始数据后，需要进行数据预处理和清洗，包括去除重复数据、填补缺失值、数据转换等操作，以确保数据的准确性和可用性。

3. 数据分析与挖掘：通过对处理后的数据进行统计分析、模式识别、聚类分析等方法，挖掘出数据中的有用信息，为决策提供依据。

4. 数据可视化与呈现：将分析结果以图表、报表等形式展示出来，使决策者能够直观地了解数据背后的趋势和规律，提高决策的准确性。

5. 数据安全与隐私保护：在处理和分析过程中，需要确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。

6. 系统架构与技术选型：根据实际需求，选择合适的系统架构和技术方案，如分布式计算、云计算、人工智能等，以提高系统的处理能力和效率。

7. 系统运维与管理：对大数据智能系统进行持续的监控、优化和维护，确保系统稳定运行，满足业务需求。

8. 数据治理与合规：制定数据治理策略，确保数据的质量和一致性，同时遵守相关法律法规，保障数据安全。

9. 人才队伍与培训：建立专业的大数据团队，培养具备数据分析、机器学习等技能的人才，为系统的开发和运营提供人力支持。

10. 创新与研究：关注行业发展趋势，不断探索新的数据分析方法和技术，推动大数据智能系统的创新发展。