1、思迈特软件Smartbi是企业级商业智能和大数据分析的领先品牌。它凭借多年的自主研发，汇聚了丰富的商业智能实践经验，并整合了各行业在数据分析和决策支持方面的功能需求。 该平台能够满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等方面的大数据分析需求。
2、阿里云大数据平台：该平台以技术为导向，提供了一系列齐全的大数据产品。 腾讯大数据平台：腾讯的大数据产品更多关注数据分析，提供的产品和解决方案相对较少。 百度大数据：百度的大数据产品线较为全面，同时提供了许多偏向营销的解决方案。
3、魔方大数据分析平台：这款基于服务总线和分布式云计算技术架构的工具，提供数据分析、挖掘功能。它使用分布式文件系统存储数据，支持海量数据处理，并采用多种数据采集技术，包括结构化和非结构化数据采集。用户可以通过图形化模型搭建工具进行流程化模型配置，并通过第三方插件集成其他工具和服务。
1、搭建Hadoop大数据平台的主要步骤包括：环境准备、Hadoop安装与配置、集群设置、测试与验证。环境准备 在搭建Hadoop大数据平台之前，首先需要准备相应的硬件和软件环境。硬件环境通常包括多台服务器或者虚拟机，用于构建Hadoop的分布式集群。软件环境则包括操作系统、Java运行环境等。
2、- 安装Java：首先，在您的系统上安装Java运行环境。您可以访问Java的官方网站获取安装指南。- 安装和配置Hadoop：从Hadoop的官方网站下载最新版本，并按照文档进行安装和配置，包括设置Hadoop环境变量和编辑配置文件。- 初始化HDFS：配置完成后，格式化HDFS并启动NameNode和DataNode。
3、Hadoop平台上的OLAP分析，同样存在这个问题，Facebook针对Hive开发的RCFile数据格式，就是采用了上述的一些优化技术，从而达到了较好的数据分析性能。如图2所示。 然而，对于Hadoop平台来说，单单通过使用Hive模仿出SQL，对于数据分析来说远远不够，首先Hive虽然将HiveQL翻译MapReduce的时候进行了优化，但依然效率低下。
4、操作体系的挑选 操作体系一般使用开源版的RedHat、Centos或许Debian作为底层的构建渠道，要根据大数据渠道所要建立的数据剖析东西能够支撑的体系，正确的挑选操作体系的版本。
5、大数据分析大分类 Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。 按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。
操作系统的选择操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台，要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统，正确的选择操作系统的版本。
大数据分析平台的应用 最基础的大数据分析平台有上述的几层架构，如果是数据量庞大的企业，会需要架构更加复杂的分析平台。
IT企业（互联网企业）是推动云计算发展的主要力量，一部分资源整合能力比较强的IT企业会自己搭建云计算平台，而大部分IT企业主要是使用云计算平台为用户提供服务。由于云计算平台的搭建需要大量的资金投入，同时需要一个庞大的技术团队，所以有能力做公有云的IT企业还是比较少的。
大数据公司排名：阿里巴巴、华为、百度、浪潮、腾讯。阿里巴巴 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据，更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。华为 华为云服务整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘提供专业稳定的IT基础设施平台。
百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。我们的DDP大数据平台：DDP大数据基础平台，以大数据技术为基础为企业客户搭建统一的大数据共享和分析平台。
阿里巴巴 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据，更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。华为华为云服务 整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。
思迈特软件Smartbi是企业级商业智能和大数据分析的领先品牌。它凭借多年的自主研发，汇聚了丰富的商业智能实践经验，并整合了各行业在数据分析和决策支持方面的功能需求。 该平台能够满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等方面的大数据分析需求。
辉略（上海）大数据科技有限公司，目前在中国交通（城市智能信号灯优化模型与平台，交通预算决策系统模型等）、环境（PM5污染检测和治理）、医疗（医院WIFI定位模型，病历匹配模型等）、汽车（用户购买转化率模型）等领域进行大数据项目运营与模型开发。
亿信华辰作为一家专业的大数据方案提供商，已经为100多个细分行业提供成功的方案并覆盖智能数据产品全生命周期，农业方面的也有不少。
图扑HT智慧农业解决方案通过HT for Web可视化图形引擎，基于耕地地力空间特征，搭建地块管控场景。地图展示不同用地类型，如农田、林地等，并实时动态分析农场农林草地统计、经营权土地面积、商业用地占比等信息，助力农场管理与决策。
智慧农业大棚通过科技的力量，正在重塑农业的未来。传统的温室大棚在种植管理上依赖人工感觉，缺乏科学依据，但随着信息化时代的到来，对环境参数的精确监控和管理变得尤为重要。引入物联网技术，如蜂窝农业物联网，能够实时监测并调控温室内的空气温湿度、土壤条件、CO2浓度和光照，形成数据驱动的精准农业管理。
智慧农业的发展方向包括：低成本、智能化、简便化、协作化、可视化、整体化、经营开放化等。智慧农业的发展，可以从当前与未来两个方面深化认识。从当前看，智慧农业是解决“三农”现实问题的重要方式。
智慧农业的项目。智慧农业可发展植保无人机、未来农场、农业AI技术、节水农业、农业大数据等项目。植保无人机：就是用于农林植物保护作业的无人驾驶飞机，通过地面遥控或导航飞控，来实现喷洒作业，可以喷洒药剂、种子、粉剂等。未来农场：智慧农业管理系统全方位支持耕、种、管、收，让作物实现全程可追溯。
智慧农业 发展趋势：大数据技术渗透农业全产业链。未来发展农业，要从全产业角度进行布局。大数据技术全面渗透了从种子肥料开始，到生产、加工、配送到消费者餐桌，再到废弃物处理的全过程，体现出信息科技对农业产业发展的支撑作用。智能化装备广泛应用。