เทคโนโลยีการบริหารจัดการข้อมูลในยุคดิจิตอลเปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก ในองค์กรที่ต้องการบริหารความสัมพันธ์ลูกค้า เริ่มมีการใช้ Big Data ในการวิเคราะห์เพื่อเข้าถึง Customer Insight เพื่อต่อยอดในการทำ CRM เพื่อให้ลูกค้าเกิดความผูกพันและกลับมาใช้บริการอย่างต่อเนื่อง การจัดการข้อมูลในยุคใหม่มีเครื่องมือต่างๆ มากมาย และเครื่องมือเหล่านี้จำเป็นต้องอาศัยทักษะการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์โดยใช้เครื่องมือการวิเคราะห์ที่ถูกต้องกับชนิดของข้อมูล จะทำให้ได้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจได้อย่างแท้จริง
เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลมีนับพันชนิด ตัวอย่างเครื่องมือสำหรับวิเคราะห์หรือ Data Tools ซึ่งเป็น Open Source ที่นิยมได้แก่ Knime, OpenRefine, R-Programming, Orange, RapidMiner, Pentaho, Talend, Weka, NodeXL, Gephi เครื่องมือสำหรับการทำ Data Visualization Tools ที่นิยมได้แก่ Apache Superset, Datawrapper, Qlik, Tableau Public, Google Fusion Tables, Infogram เครื่องมือสำหรับ Sentiment Tools ที่นิยม ได้แก่ Opentext, Semantria, Trackur, SAS Sentiment Analysis, Opinion Crawl และเครื่องมือสำหรับ Data Extraction Tools ที่นิยม ได้แก่ Octoparse, Content Grabber, Import.io, Parsehub, Mozenda, Scraper รวมทั้งเครื่องมืองาน Databases ทั่วไป เช่น Data.gov, US Census Bureau, The CIA World Facebook, PubMed เป็นต้น
เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลข้างต้นอาจใช้งานร่วมกับเครื่องมือการออกรายงาน โดยการเพิ่ม Business Intelligence Tools ในช่วงปลายทางของการใช้ Big Data Tools สามารถทำได้เพื่อการออกรายงานที่เรียกว่าอัจฉริยะมากขึ้น เช่น การนำเสนอรายงานในมุมมองต่างๆ สำหรับผู้บริหารในหลากหลายมิติ โดยตัวอย่างซอฟแวร์ Business Intelligence Tools ที่กล่าวถึงนี้ ได้แก่ TrenData, Cluvio, Board, Dundas BI, IBM Cognos Analytics, Sisense, Looker, Domo, ClicData, Birst, Intellicus, Yellowfin, Style Intelligence, SAP Business Objects, Corporater, Exago, Stratum, AnswerRocket, Halo เป็นต้น
