智能大数据和监控系统的结合可以打造出强大的可视化防控系统，该系统能够实时监控、分析数据，并通过可视化界面向用户展示关键信息。以下是构建这样一个系统的步骤：

1. 需求分析：明确防控系统的目标和需求，包括需要监控的数据类型、监控范围、预期的数据分析功能等。

2. 数据采集：部署传感器和其他数据采集设备，以收集必要的数据。这些数据可能包括视频监控、环境参数（如温度、湿度）、设备状态等。

3. 数据传输：确保采集到的数据能够安全、高效地传输到数据处理中心。这可能需要建立稳定的网络连接和数据传输协议。

4. 数据存储与管理：建立一个可靠的数据库或数据仓库来存储大量数据，并确保数据的完整性和安全性。

5. 数据处理与分析：使用大数据分析工具和技术（如机器学习算法）对数据进行处理和分析，以识别模式、趋势和异常情况。

6. 可视化设计：开发一个直观的用户界面，通过图表、地图、仪表盘等形式展示数据分析结果，使用户能够轻松理解关键信息。

7. 实时监控与报警：实现实时数据监控功能，并在检测到异常情况时自动触发报警，以便及时采取应对措施。

8. 系统集成与测试：将各个组件集成到一个完整的系统中，并进行全面的测试以确保系统的稳定性和可靠性。

9. 用户培训与支持：为系统用户提供必要的培训，确保他们能够有效地使用系统，并提供持续的技术支持和维护。

10. 持续优化：根据用户反馈和系统性能数据，不断优化系统功能和性能。

通过上述步骤，可以构建一个功能完善、操作简便的智能大数据+监控系统打造的可视化防控系统，为用户提供实时、准确的监控服务。