数据收集和清洗：构建智能数据分析系统需要先收集数据，并对数据进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和完整性。

数据分析和建模：在收集和清洗数据后，需要对数据进行分析和建模，以发现数据中的有用信息和趋势。

机器学习和人工智能：在数据分析和建模的过程中，可以使用机器学习和人工智能技术来自动化和优化数据处理和分析过程，提高数据分析的效率和准确性。

数据可视化和报告：最后，需要将数据可视化为各种类型的图表和报告，以帮助用户更好地理解和分析数据。

总之，构建智能化的数据分析系统需要考虑数据收集和清洗、数据分析和建模、机器学习和人工智能、数据可视化和报告等方面。