大数据分析有助于了解数据的真正价值，但大数据分析工具可以在研究大量数据的过程中寻找模式、相关性和其他有用信息，帮助人们和企业更好地适应变化，做出真正明智的决定。 使用方便的大数据分析工具，可以提高企业整体的分析研究能力、市场的快速反应能力。 我推荐几个目前我认为好用的大数据分析工具。
一. Apache钻头
为了帮助企业用户找到更有效、更快地查询Hadoop数据的方法，Apache软件基金会最近推出了一个名为“Drill”的开源项目。 Apache Drill实现了谷歌’sdremel。
据Hadoop制造商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“钻头”已经作为Apache孵化器项目运营，并将继续面向全球软件工程师推广
在此项目中，您将创建GoogleDremelHadoop工具的开源版本。 谷歌使用此工具加快Hadoop数据分析工具的网络APP应用。 “Drill”有助于Hadoop用户更快地查询大量数据集。
二.智能位
Smartbi初学者入门简单，数据分析和可视化库多种多样，可以作为大数据分析工具和可视化门户，也可以作为各工作流进行大数据分析的企业数据可视化平台。 Smartbi提供自助数据分析和可视化，数据分析功能强大，钻取、选择、排列等功能全面。 Smartbi还可以制作汽车仪表板，构建显示屏大屏幕。 嵌入式ETL将Smartbi优化为企业数据可视化，对个人免费有效。
智能bi小到报告、查询、配置、集成，大到可视化大屏幕、dashboard驾驶舱，尽可能强大。 最重要的是，借助这一工具，公司范围内的数据体系结构得以规范，下一步就是构建企业大数据平台。 而且，它是用java写的，支持二次开发。 无论是IT还是业务，Excel级设计师都可以轻松获得。 编辑sql优化、数据集重用就像一个小case，大大降低了报表开发的门槛。 在企业中最受关注的数据安全方面，Smartbi支持多人同时开发同一报告集，并通过模板锁定功能防止编辑冲突。通过数据分析权限控制，确保数据安全。
三. Hadoop
Hadoop是一个可以分布式处理大量数据的软件框架。 但是Hadoop是以可靠、高效、可伸缩的方式处理的。 由于Hadoop假设计算元素和存储失败，因此它很可靠，可以维护多个工作数据的副本，并允许对失败的节点重新分布处理。 Hadoop并行运行，通过并行处理提高处理速度，因此效率很高。 Hadoop还可伸缩，可以处理Pb级的数据。 此外，Hadoop依赖社区服务器，因此成本较低，任何人都可以使用。
四.快速混合器
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在非常大的级别上拥有先进的技术。 数据挖掘任务包括各种数据艺术，可简化数据挖掘过程的设计和评估。
五.五哈比
与传统的BI产品不同，Pentaho BI平台是一个以流程为中心的面向解决方案的框架。 其目的是集成一系列企业级BI产品、开源软件和API等组件，以方便业务智能APP应用程序的开发。 它的出现集成了一系列独立的业务智能产品，包括Jfree和Quartz，使您能够配置复杂完整的业务智能解决方案。
六.惠普
HPCC，高性能计算和通信)的缩写。 1993年，美国科学、工程和技术联邦协调理事会向国会提交了一个名为“重大挑战项目：高性能计算和通信”报告(即HPCC计划报告)的美国总统科学战略项目，这对于加强研究和开发至关重要HPCC计划在美国引进和实施信息高速公路，该计划的实施需要百亿美元的费用。 其主要目标是开发可扩展的计算系统和相关软件，以支持terabit级网络传输性能，开发千兆位网络技术，扩展研究和教育机构的网络连接能力。