* Datawarehousing en datameren: Dit zijn systemen die zijn ontworpen voor het opslaan en beheren van grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens uit verschillende bronnen. Software die hiermee gepaard gaat, omvat tools voor het opnemen, transformeren en laden van gegevens (ETL), evenals query-engines en systemen voor het catalogiseren van gegevens. Voorbeelden hiervan zijn Snowflake, Databricks en Amazon S3.

* Business Intelligence (BI)-hulpmiddelen: Deze tools worden gebruikt om gegevens te analyseren en visualisaties te creëren ter ondersteuning van de zakelijke besluitvorming. Ze maken vaak verbinding met datawarehouses of datameren en bieden functies zoals dashboards, rapportage en gegevensontdekking. Voorbeelden hiervan zijn Tableau, Power BI en Qlik Sense.

* Datamining en Machine Learning (ML)-platforms: Deze platforms bieden tools en algoritmen voor het ontdekken van patronen, het maken van voorspellingen en het bouwen van modellen op basis van gegevens. Ze worden vaak gebruikt voor taken als voorspellende analyses, klantsegmentatie en fraudedetectie. Voorbeelden hiervan zijn TensorFlow, PyTorch en scikit-learn. Cloudproviders bieden ook beheerde ML-diensten aan.

* Raamwerken voor de verwerking van big data: Deze raamwerken zijn ontworpen om enorme datasets te verwerken die te groot zijn om door traditionele relationele databases te worden verwerkt. Ze maken vaak gebruik van gedistribueerde computertechnieken om gegevens parallel te verwerken. Voorbeelden hiervan zijn Hadoop, Spark en Flink.

* Gegevensintegratie en ETL-tools: Deze tools vergemakkelijken de verplaatsing en transformatie van gegevens uit verschillende bronnen naar een gecentraliseerde opslagplaats. Ze helpen bij het opschonen, standaardiseren en voorbereiden van gegevens voor analyse. Informatica PowerCenter en Talend zijn voorbeelden.

* Tools voor gegevensvisualisatie en verkenning: Naast BI richten gespecialiseerde tools zich uitsluitend op het visueel verkennen en begrijpen van gegevens. Dit kunnen tools zijn die specifiek zijn bedoeld voor geografische gegevens (GIS), netwerkgrafieken of andere gespecialiseerde gegevenstypen.

* Databasebeheersystemen (DBMS): Hoewel niet uitsluitend voor big data, zijn moderne DBMS zoals PostgreSQL en MySQL geëvolueerd om grotere datasets te verwerken en functies te bieden die de mogelijkheden voor data-analyse verbeteren.

De specifieke gebruikte software zal afhangen van het type data, de omvang van de dataset, de uit te voeren analytische taken en de technische expertise van de gebruikers. Vaak wordt een combinatie van deze softwaretypen gebruikt in een uitgebreide oplossing voor gegevensbeheer en analyse.