大数据的类型大致可分为三类： 传统企业数据 (Traditional enterprise data)：包括 CRMsystems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
结构化数据：能够用数据或统一的结构加以表示，人们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型，行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。
由于结构化数据的创建已经达到Zettabytes标记，因此世界正朝着这样一个

大数据并非是一种新科技，新技术，也不是云计算技术的商品，只是在2012年以来大数据(bigdata)一词不断增加地被提及，我们用它来描写和界说信息爆炸时代发生的海量数据，并命名与之有关的技术展开与立异，云计算技术的运用给大数据的展开供应更多的完结方式和途径。 大数据的类型大致可分为三种类型：传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。 社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

大数据要分析的数据类型主要有四大类： 1．交易数据（TRANSACTION DATA）大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。2．人为数据（HUMAN-GENERATED DATA）非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。3．移动数据（MOBILE DATA）能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件）到个人信息资料或状态报告事件（如地点变更即报告一个新的地理编码）。 4．机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）

数据类型结构化数据：能够用数据或统一的结构加以表示，人们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型，行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。半结构化数据：所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据（如关系型数据库，面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。非结构化数据：非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每隔字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本，图像，声音，影视，超媒体等信息）。认知大数据想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描述和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术室大数据价值体现的手段和前进的技术。在这里分别从云计算， 分布式处理技术，存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集，处理，存储到形成结构的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，企业的大数据和个人的大数据等方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据(Traditional enterprise data)：包括 CRMsystems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。机器和传感器数据(Machine-generated /sensor data)：包括呼叫记录(Call DetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。社交数据(Social data)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

按照数据结构分类，可以分为结构化数据(表格），非结构化数据(视频，音频，图像)，半结构化数据(如模型文档等)。 按照应用场景可以分为工业数据和消费数据两大类，工业数据主要是指生产制造企业从研发设计，生产制造，经营管理，客户服务等环节的数据。消费数据主要面向客户或者需求，比如客户喜好，客户评价，市场分布，仓储率等 按照数据重要程度可以分为，脏数据，低质数据，高质数据以及核心数据，这个就需要结合企业业务需求自行界定。