大数据分析系统是指能够处理和分析海量数据的软件系统，通过数据挖掘、分析和可视化展示，帮助企业发现潜在的商业机会、优化决策流程和提升工作效率。以下是一些常见的大数据分析系统：

Hadoop

简介：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，能够处理大规模数据，并提供高可靠性和高性能的数据处理能力。

生态系统：包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、HBase等组件。

Spark

简介：Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持批处理、实时流处理、机器学习等多种数据处理模式。

特点：内存计算引擎使得Spark在处理需要实时分析的数据时表现出色，并支持多种编程语言。

Smartbi

简介：Smartbi是一款功能强大、性能稳定的大数据分析系统，具备强大的数据处理能力、多样化的可视化展示效果、智能化的数据分析与预测功能，以及高度定制化的大屏展示等优势。

特点：支持多样化的可视化展示效果，并内置智能化的数据分析与预测功能。

FineReport和FineVis

简介：FineReport和FineVis是帆软公司推出的两款核心产品，分别专注于报表设计和数据可视化。

特点：FineReport主要用于报表设计和数据分析，FineVis则侧重于数据可视化。

Tableau和Power BI

简介：Tableau和Power BI是全球知名的数据可视化和商业智能工具。

特点：Tableau以其直观的拖放界面和丰富的图表类型著称，支持多种数据源的接入；Power BI是微软推出的商业智能工具，集成了Office 365生态系统，具有强大的数据连接和集成功能。

Qlik Sense和Sisense

简介：Qlik Sense和Sisense是业界广泛使用的大数据分析工具。

特点：Qlik Sense在关联数据探索技术方面具有独特优势，其专利关联引擎帮助用户发现隐藏的数据关系；Sisense也是一款强大的大数据分析工具。

其他系统

Cassandra：一个分布式的、高度可扩展的NoSQL数据库，用于管理大规模数据。

Hive：基于Hadoop的数据仓库，用于数据存储、查询和分析。

Impala：一个基于Hadoop的分布式SQL查询引擎，用于快速查询大规模数据集。

Flink：一个开源的流处理框架，用于处理无界和有界数据流。

Kafka：一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流应用。

Elasticsearch：一个分布式搜索和分析引擎，用于全文搜索、结构化搜索和分析。

Google BigQuery：谷歌提供的完全托管的数据仓库服务，用于大规模数据分析和处理。

Amazon Redshift：亚马逊提供的全面托管的数据仓库服务，用于快速查询和分析大规模数据集。

Microsoft Azure Data Warehouse：微软提供的全面托管的数据仓库服务，用于大规模数据存储、查询和分析。

这些系统各有特点，适用于不同的数据分析需求和场景。企业可以根据自身的需求选择合适的工具来进行大数据分析。