从情报研究工具所支持的研究方法和类型划分，情报研究工具可以分为情报相关分析工具、情报预测分析工具和情报评价分析工具；从情报研究工具所涉及的分析应用领域认识，情报研究工具分为科技情报分析工具、社会情报分析工具和经济情报分析工具。

21世纪10年代，受到大数据及情报研究社会化的影响，情报研究工具呈现如下趋势：①工具的集成化。随着情报研究逐渐面向复杂综合的决策任务，依赖孤立的方法、工具和数据的离散化过程，难以适应决策问题本身的复杂性、问题的综合性及要素的多元性，难以保证不同环节的兼容性。因此，情报研究工具越来越多的呈现出集成化和平台化的特点。②综合利用多种数据源，尤其注重对新型信息资源的分析。例如，利用科技论文和专利，发现科学技术之间的转换关系、预测技术发展方向，综合利用政府统计数据、高校网站、期刊、报纸、图书来评估大学等科研机构。使用社会化媒体信息，包括维基百科、博客、内容社区、社交网站、虚拟游戏世界和虚拟社会世界（如第二人生）等进行人类行为模式和社群动态的情报研究。③支持智能化情报研究。简单的统计分析已不能满足复杂的决策需求，需要从大量信息中发现潜在模式，这就必须涉及数据挖掘、语义分析和可视化分析等技术，实践领域已经产生了很多体现这些特征的情报研究工具。例如，拓尔思旗下子公司金信网银打造的“大数据监测预警金融风险平台”，以大数据、云计算为技术支撑，构建针对五大领域十七个行业的分析模型。通过机构合规程度、网络投诉率、收益率、特征词命中率、传播力等5个维度多项数据，综合分析计算监控对象非法集资风险相关度（冒烟指数），实现对非法集资的事前智能监测（见图）。

智能金融监管：冒烟指数