大数据管理通常涉及多个系统和工具，具体使用哪个系统管理取决于实际需求和场景。以下是一些常见的大数据管理系统和工具：

大数据集成管理系统

FineDatalink：一个典型的大数据集成管理系统，提供数据采集、存储、处理、分析和数据可视化的功能。

大数据操作系统

Linux系统：包括CentOS、Ubuntu、Red Hat等发行版，常用于大数据应用。

Hadoop发行版：如Cloudera、Hortonworks、Apache等，适用于大数据处理。

Windows Server：适用于已有基于Windows系统架构的场景。

BD-OS：企业级大数据操作系统，提供全流程、可视化、智能化的数据管理。

数据库管理系统

用于管理和处理大规模数据集合，比文件系统具有明显优点。

数据处理工具

Excel：适用于初级数据分析师和数据产品经理。

FineReport：纯Java编写的企业级Web报表工具，用于数据展示和录入。

SAS：统计分析软件，提供数据存取、管理、分析和展示功能。

R：一套完整的数据处理、计算和制图功能。

BI工具

Tableau：数据可视化工具。

PowerBI：微软提供的数据可视化工具。

DataFocus：商业智能工具。

大数据推荐系统

基于内容的推荐系统：根据用户历史行为和偏好推荐相似内容。

协同过滤推荐系统：通过分析用户行为和兴趣，识别相似用户群体并推荐内容。

分布式系统

用于管理和处理大数据库，常见架构包括共享磁盘和共享无共享系统。

建议

选择合适的大数据管理系统或工具时，应考虑以下因素：

数据量大小：不同系统处理数据的能力不同，需根据数据量选择合适的工具。

数据处理需求：是否需要实时处理、分析或数据可视化。

系统兼容性：是否与现有系统和架构兼容。

成本：不同系统和工具的成本不同，需根据预算选择。

易用性：系统的操作界面和用户体验是否友好。

根据这些因素，可以选择最适合企业需求的大数据管理系统或工具，以实现高效的数据管理和分析。