数据可视化工具：如Tableau、QlikView等，可以将数据转化为直观的图表和图形，便于用户进行数据分析和决策。

大数据处理工具：如Hadoop、Spark等，可以对大数据进行高效处理和分析，提高数据处理和分析的效率。

机器学习技术：如聚类、分类、回归等算法，可以从大量数据中发现数据的潜在规律和趋势，对决策提供有力的支持。

数据仓库技术：如ETL、OLAP等技术，可以对数据进行清洗、存储和查询，方便用户对数据进行分析和查询。

以上仅是一些常见的大数据可视化分析工具和技术，实际上随着信息技术的不断发展和应用，大数据可视化分析的技术和方法也在不断创新和进步。因此，企业需要及时了解和掌握最新的技术和方法，以便更好地实现数据分析和决策的目标。