談到大數據分析工具，可能這個概念還是不太讓人明白。至少在大多數行業里少提到大數據分析工具、大數據軟件這個說法，可以說大數據技術架構，也可能說數據挖掘軟件。這里提的大數據分析工具是圍繞大數據分析與應用的一系列工作與系統。
目前大數據分析工具在金融服務、零售、醫療衛生/生命科學、執法、電信、能源與公共事業、數字媒體/精準營銷、交通運輸等行業得到了廣泛應用。其中，包括金融服務（風險和欺詐管理、客戶全方位分析）、執法（實時多模式監管、網絡安全監測）、數字媒體/精準營銷（實時廣告定位、目標客戶群定位、網站分析）則應用的較多有如蟻坊軟件旗下的鷹眼系統、識微科技旗下的精準營銷推送系統識微產品等。
提到的金融數據，這個涉及面很廣，就我有限的接觸來看就有很多，比如基金公司的銷售數據，客戶持有份額與交易數據，客戶接觸數據，客戶網站瀏覽數據等；比如銀行涉及到進出帳戶的數據，客戶基本信息的數據；比如保險公司有客戶購買保險的數據等。概括而言，可以分成以下幾大類：客戶基本屬性數據、客戶產品購買數據、客戶交易行為數據、客戶偏好數據……能做什么分析需要看能獲取什么數據，如果你能夠把行業第三方的數據整合進來，可做的挖掘就多了。例如，如果做為基金公司能夠獲得用戶在網絡上的瀏覽行為數據，你就可以判斷用戶最近有沒有關注相關產品，有沒有關注競爭對手的產品。這些，都可以應用精準營銷產品予以實現。
接下來，談談大數據分析工具，在營銷領域中發揮的作用。營銷監控與評估：這個是容易被忽視的領域，因為是涉及到具體戰術的工作。
以后大多數人都關注營銷效果的最終效果，比如搞了個客戶營銷產品，看最終轉化了多少，但其實有很多環節可能會影響到用戶的轉化。比如接觸情況，比如吸引性，比如消費滯后性等等。這些需要依賴于大數據基于更客戶更準確的解答。如果你能獲取的數據可以洞察用戶在整個相關產品里的使用行為，你就可以洞察用戶潛在的流失風險與去向。例如，你會發現原來較優質的客戶最近在一段時間里突然不太活躍了，這可能就會有風險，但是到底是最近比較忙沒有交易？還是另有他愛了？這個需要依賴于大數據進行洞察。用戶可能這段時間正在關注或已經購買競爭對手的產品，這可以提供更大的營銷管理價值……
其實還有很多，就不多說了，只要是你所關心的核心問題，大數據分析工具就能為你保駕護航，讓你徜徉于關心的領域游刃有余
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