大数据分析与决策操作平台是现代企业中不可或缺的工具，它们帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。以下是一些常见的大数据分析与决策操作平台：
1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户在集群上存储、处理和分析大量数据。Hadoop生态系统包括Hadoop Distributed File System（HDFS）、MapReduce、Pig、Hive等组件，这些组件共同构成了一个强大的大数据处理平台。
2. Spark：Spark是一种通用的快速迭代式计算引擎，它提供了一种类似于MapReduce的编程模型，但速度更快、内存占用更低。Spark适用于大规模数据集的实时分析和处理，广泛应用于机器学习、数据挖掘等领域。
3. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的数据流处理平台，它可以将各种数据源（如文件、数据库、Web服务等）转换为可分析的数据流。NiFi提供了丰富的插件和连接器，可以与其他大数据平台（如Hadoop、Spark等）集成，实现数据的实时处理和分析。
4. Tableau：Tableau是一款商业智能（BI）工具，它提供了一个直观的界面，使用户能够轻松地创建、分析和共享数据可视化。Tableau支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、API等，可以满足不同企业的数据分析需求。
5. Power BI：Power BI是微软推出的一款商业智能工具，它提供了类似于Tableau的数据可视化功能。Power BI支持多种数据源，包括Excel、SQL Server、Oracle等，可以与企业现有的IT系统无缝集成。
6. Looker：Looker是一款基于云的商业智能工具，它提供了类似于Tableau的数据可视化功能。Looker支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、API等，可以满足不同企业的数据分析需求。
7. Google BigQuery：Google BigQuery是Google提供的免费在线数据仓库服务，它支持大规模的数据存储和查询。BigQuery提供了强大的数据处理和分析功能，可以用于构建复杂的数据模型和算法。
8. Apache Flink：Apache Flink是一个高性能的流处理框架，它可以处理实时数据流，并支持批处理和流处理两种模式。Flink具有高度可扩展性和容错性，可以满足大规模数据处理的需求。
9. Apache Storm：Apache Storm是一个分布式流处理框架，它可以处理大规模的实时数据流。Storm具有高吞吐量、低延迟的特点，可以用于构建实时推荐系统、社交网络分析等应用。
10. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式消息队列平台，它可以处理高吞吐量的消息传递。Kafka具有高可靠性、可扩展性等特点，可以用于构建实时数据流处理、日志收集等应用。
总之，大数据分析与决策操作平台种类繁多，企业可以根据自己的需求选择合适的平台。这些平台可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，提高企业的竞争力。
