实时数据可视化平台构建是一项涉及多个层面的技术工程，目的是为了实现对海量实时数据的高效处理、分析及直观展示。以下是构建这样一个平台的关键步骤和核心技术：

1. **数据采集层**：
- **数据源接入**：实时数据可能来源于各种源头，如传感器、日志文件、交易系统、社交媒体、API接口等。需要搭建稳定可靠的数据管道，例如使用Fluentd、Logstash、Kafka等工具进行数据流的摄取。

2. **数据处理层**：
- **实时计算框架**：使用Apache Storm、Apache Flink、Spark Streaming或Apache Kafka Streams等实时计算框架对数据进行实时处理和计算。
- **数据清洗与预处理**：对接收到的实时数据进行清洗、去噪、标准化处理，确保数据质量。

3. **数据存储层**：
- **实时数据存储**：选择能够支持低延迟写入和快速查询的数据存储解决方案，如内存数据库、NoSQL数据库、In-Memory Data Grids或者针对实时分析优化的数据库如Apache Druid或TimescaleDB。
- **数据仓库**：对于长期存储和历史分析，可结合Hadoop HDFS或云存储服务，并使用Hive、HBase或实时OLAP数据库（如Apache Pinot、ClickHouse）。

4. **数据整合与分析层**：
- **实时数仓建设**：运用阿里云AnalyticDB for PostgreSQL等产品，或者基于SQL的实时数据仓库技术，实现数据的实时加载、转化和聚合分析。
- **ETL流程**：如果涉及到复杂的数据整合和转换，可能还需要部署ETL工具或者编写相应的脚本来整合异构数据源。

5. **可视化与展示层**：
- **数据可视化工具**：选用高级数据可视化平台如阿里云DataV、Tableau、Power BI或开源项目Grafana、Kibana等，实现数据的动态可视化。
- **大屏设计**：设计并实施符合业务需求的大屏展示方案，包括图表选择、布局设计、色彩搭配等，确保信息传达效率和视觉冲击力。
- **实时更新机制**：通过WebSocket、长轮询或其他实时通信技术，实现在前端页面的实时刷新和数据推送。

6. **运维与监控**：
- **系统稳定性**：保证整个平台的高可用性，设置警报和监控机制，对硬件资源、数据流量、系统健康状况等进行实时监控。
- **安全性**：考虑数据安全传输、存储加密、访问控制等问题，确保敏感数据的安全。

构建实时数据可视化平台是一个高度工程化的过程，不仅要求技术选型合理，还要紧密结合业务需求，才能打造出真正有助于决策制定的高效工具。同时，在实际操作过程中，还需不断优化各个环节的性能，以满足对数据实时性的严苛要求。