核心技术：

1. 数据采集与预处理技术：使用如Flume等实时日志收集系统，定制数据发送方，收集不同类型的数据。利用Zookeeper等分布式应用程序协调服务，提供数据同步功能，确保数据的一致性。

2. 数据存储技术：依赖Hadoop这一开源框架，专为离线处理和大规模数据分析设计，其核心存储引擎HDFS被广泛应用于数据存储。Hbase，一个分布式列存储数据库，用于数据存储和NoSQL数据库操作，它基于HDFS并对其进行封装。

3. 数据处理与分析技术：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于执行大规模数据集的并行计算任务。Hive将SQL语句转换为MapReduce程序，便于结构化数据的查询分析。Spark则采用内存分布数据集，优化迭代计算任务，同时提供交互式查询功能。

4. 数据可视化技术：对接商业智能（BI）平台，将复杂的数据分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，辅助决策制定。

创新点：

1. 智能分析与可视化：平台利用高级分析算法和机器学习技术，深入挖掘数据价值，为企业提供深入的洞察和预测分析。数据可视化技术帮助企业更好地理解数据和做出决策。

2. 统一管理与集成：提供统一的数据管理界面和工具集，方便企业进行数据的整合、治理和运营。借助数据集成和整合工具，实现不同来源、格式数据的统一管理和共享。

3. 数据安全与隐私保护：采用先进的数据加密技术和访问控制机制，确保数据的安全传输、存储和使用。遵循严格的隐私法规，通过数据脱敏、匿名化等手段保护用户隐私。

4. 实时数据分析能力：借助流处理和实时计算技术，平台能够实时捕捉数据流并进行快速分析，为企业提供即时反馈。