首先是Apache Hadoop。Hadoop是一个开源的分布式系统，可以帮助企业存储、处理和分析大量的数据。Hadoop的一个优点是它可以轻松地扩展，因此它可以处理大量的数据，适合需要处理海量数据的企业。另外，Hadoop支持多种编程语言，包括Java、Python和Scala等，这使得企业可以根据自己的技术需求来选择最适合的语言。

第二个是Apache Spark。Spark是一个快速的大数据处理平台，它可以处理批量和流式数据。Spark的一个优点是它可以在内存中处理数据，因此比Hadoop更快。另外，Spark可以与多个数据源集成，包括Hadoop和NoSQL数据库等，这使得企业可以轻松地集成现有的数据存储系统。

第三个是Microsoft Azure。Azure是微软的云计算平台，它可以为企业提供云上的大数据分析服务。Azure有一个名为Azure HDInsight的服务，它基于Hadoop和Spark，可以帮助企业轻松地处理和分析大量数据。Azure还提供了其他的大数据工具和服务，例如Azure Data Factory、Azure Stream Analytics等。

总的来说，选择一个适合自己的大数据分析平台并不是一件容易的事情。企业需要考虑自己的技术需求、数据处理能力、数据存储需求等因素来选择一个最适合自己的平台。不过，以上三个大数据分析平台都是非常不错的选择。