大数据的类型大致可分为三类传统企业数据机器和传感器数据社交数据1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2机器和传感器数据Machinegenerated sensor data包括呼叫记录Call Detail Records，智能仪表，工业设。

大数据分为系统日志采集系统网络数据采集系统数据库采集系统这三类大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力洞察发现力和流程优化能力的海量高增长率和多样化的信息资产。

大数据里面的数据，分三种类型1结构化的数据即有固定格式和有限长度的数据2非结构化的数据现在非结构化的数据越来越多，就是不定长无固定格式的数据，例如网页语音，视频等3半结构化数据是一些XML或者HTML的格式的数据。

大数据的分类主要包括以下三个方面1 传统企业数据这类数据涵盖了CRM系统中的消费者信息传统的ERP系统数据库存和财务数据等2 机器和传感器数据这一类数据包括呼叫详单智能仪表读数工业设备传感器数据以及各种设备日志等，这些都是数字活动的副产品3 社交数据这类数据主要涉及用户行为。

大数据包含以下四大特性1巨量性数据量庞大，其以TBEB为存储单位，数据量级以几何级数增长2实时性实时变动的流动数据，反应时间仅短短几秒至万分之一秒3多样性种类繁杂的数据，含结构非结构纯文本多媒体数据，格式不统一4不确定性真伪存疑不确定的数据量，因为数据。

一大数据采集 大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集数据库采集流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的。

大数据采集的分主要包括哪几类相关内容如下1 传统数据源采集这类数据通常来自企业内部的数据库日志文件表格等，以及外部的传统数据源，比如公共数据库政府报告统计数据等这些数据通常是结构化数据，易于存储和处理2 社交媒体数据采集社交媒体平台如FacebookTwitterInstagram等。

信息系统互联网和物联网的发展共同促进了大数据的产生，在产业互联网的推动下，大数据的数据来源逐渐从消费端数据向生产端数据过渡，所以大数据未来能够产生的价值也会进一步向生产端体现，从而实现大数据赋能企业创新和企业管理充分利用大数据的方法 一按角色进行大数据应用分类 普通消费者与企业运营者所。

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源分为以下几类1交易数据包括POS机数据信用卡刷卡数据电子商务数据互联网点击数据“企业资源规划”ERP系统数据销售系统数据客户关系管理CRM系统数据公司的生产数据库存数据订单数据供应链数据等2移动通信。

1 容量Volume大数据的一个重要特征是其庞大的数据量，这决定了数据的潜在价值和信息丰富度2 种类Variety大数据涵盖多种数据类型，包括结构化数据半结构化数据和非结构化数据3 速度Velocity数据生成的速度很快，需要实时或近实时处理技术来有效利用这些数据4 可变性。

1 数据采集大数据的起始步骤，涉及从各种来源收集数据2 数据管理包括对数据的整理清洗和维护，确保数据的质量和可用性3 数据传输数据在不同系统或存储介质之间的移动和同步过程4 数据存储大数据的存储技术，包括结构化和非结构化数据的存储解决方案5 数据安全保护数据免受未经。

从大数据的来源来看主要分为以下几个大类一国家数据库二企业数据三机器设备数据四个人数据方法步骤 一国家数据库 包含公开的和保密的两个方面公开的如GDPCPI固定资产投资等宏观经济数据，包括历年统计年鉴或人口普查的数据，以及地理信息数据金融数据房地产数据医疗统计。

2种类Variety数据类型的多样性3速度Velocity指获得数据的速度4可变性Variability妨碍了处理和有效地管理数据的过程5真实性Veracity数据的质量6复杂性Complexity数据量巨大，来源多渠道7价值value合理运用大数据，以低成本创造高价值大数据，指。

大数据的基本概念是信息主体多元所谓大数据，即海量数据，具有信息量大信息主体多元更新速度快和价值密度低等特点，通常是指一个专门用于分析处理和存储大量经常来自不同来源的数据集合的领域大数据的起源是互联网因为大数据目的是为了更好了解客户喜好，它将海量碎片化的信息数据进行筛选分析，并。

当前，业界公认的大数据有“4V特征，即Volume体量大Variety种类多Velocity速度快和Value价值高大数据的作用在于在庞大的全量数据的基础上，通过算法模型，得出有意义的结果，进而进行资源配置的优化现象的发现未来的预测等大数据的内容 大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力洞察发现力和流程优化能力的海量高增长率和多样化的信息资产，简单来说大数据就是海量的数据，就是数据量大来源广种类繁多日志视频音频，大到PB级别，现阶段的框架就是。

大数据的四个基本特征如下1数据量大Volume大数据的显而易见的特征就是其庞大的数据规模随着信息技术的发展，互联网规模的不断扩大，每个人的生活都被记录在了大数据之中，由此数据本身也呈爆发性增长其中大数据的计量单位也逐渐发展，现如今对大数据的计量已达到EB了2类型多样Variety在。

第一大数据重新定义了数据的价值大数据既代表了技术，同时也代表了一个产业，更代表了一个发展的趋势大数据技术指的是围绕数据价值化的一系列相关技术，包括数据的采集存储安全分析呈现等等大数据产业指的是以大数据技术为基础的产业生态，大数据的产业生态目前尚未完善，还有较大的发展空间。