『壹』 大數據有哪些類型
1、結構化數據
可以以固定格式存儲，訪問和處理的數據稱為“結構化數據”。由於此數據採用類似的格式，因此企業可以通過執行分析來獲得最大的收益。還發明了各種先進技術來從結構化數據中提取數據驅動的決策。但是，由於結構化數據的創建已經達到Zettabytes標記，因此世界正朝著這樣一個程度發展。
2、非結構化數據
任何以未知形式或結構出現的數據都屬於非結構化數據。處理非結構化數據並對其進行分析以獲取數據驅動的答案是一項艱巨的任務，因為它們來自不同類別，將它們放在一起只會使情況變得更糟。包含簡單文本文件，圖像，視頻等的組合的異構數據源是非結構化數據的示例。
3、半結構化數據
半結構化數據中同時具有結構化和非結構化數據。我們可以看到半結構化數據是形式化的結構，但實際上它不是在關系DBMS中用表定義來定義的。Web應用程序數據是半結構化數據的示例。它具有非結構化數據，例如日誌文件，事務歷史記錄文件等。OLTP系統旨在與結構化數據一起工作，其中數據存儲在關系中。
『貳』 大數據的數據類型有哪些
大數據常見的類型有哪幾種?
1)傳統公司數據(Traditionalenterprisedata)
包括CRMsystems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensordata)
包括呼叫記載(CallDetailRecords)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digitalexhaust)，交易數據等。
3)外交數據(Socialdata)
包括用戶做法記載，反應數據等。如Twitter，Facebook這么的外交媒體途徑。
透過大數據的三種類型，我們可以了解到，大數據是數據計算技術的展開，是一種簡略的數據計算到計算運算技術的展開，大數據有關技術的展開與立異，使得大數據現已從簡略的數據計算展開到了關於數據的開掘、分析、運用才乾的立異上，大數據時代對人類的數據駕御才幹提出了新的應戰，也為我們獲得更為深入、全部的洞悉才能供應了史無前例的空間與潛力。
『叄』 大數據的數據類型分為哪三類
大數據的類型大致可分為三種類型：
傳統企業數據（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
機器和感測器數據（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫記錄（Call Detail Records），智能儀表，工業設備感測器，設備日誌（通常是Digital exhaust），交易數據等。
社交數據（Social data）：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。
『肆』 互聯網＋時代你應該知道的五種大數據
互聯網＋時代你應該知道的五種大數據
大數據是我們這個時代最偉大的經濟機遇之一。
但它的概念非常模糊。在一些談話中，不同的參與者用「大數據」所表示的意思可能有以下三種：1.大量的數據；2.超出傳統資料庫功能的數據集；3.使用軟體工具來分析前兩個意義的數據集。
物聯網最顯著的效益就是它能極大地擴展我們監控和測量真實世界中發生的事情的能力。車間經理知道如果發動機發出嗚嗚聲就說明出現了問題。一個有經驗的房主知道烘乾機的通風系統可能會被線頭塞住，從而導致安全隱患。數據系統最終給予了我們精確理解這些問題的能力。
然而，挑戰在於使這些讓信息更有價值的系統和商業模型不斷發展。想一下智能恆溫器在峰值功率很緊張的情況下，公用事業單位和第三方能源服務企業想要每分鍾准確更新能源消耗情況：通過精確調整能源並最大化節省能源，使得夏季普通的一天和節約用電的一天能夠有明顯的區別。但如果把時間縮短到午夜至凌晨四點間，對信息的需求就不是那麼急迫了：數據主要在確定長期趨勢時才能有價值。
現在從消費者的角度思考。15分鍾的數據更新間隔都有可能導致超負荷。這不僅僅沒有價值，還可能會造成貶低它價值的麻煩事。相反，消費者所需要的不過是一份能夠指明一些趨勢的月度總結表。
我經常跟人們討論關於「數據價值」的挑戰。下面的列表總結了數據的一般類別以及製造商和服務提供商所追求的機會。
五種大數據類型
狀態數據
冷庫中的空氣壓縮機是否正常運作？它們中是否有一個已經罷工了？不用擔心，狀態數據可以提供供應商和消費者關於物聯網的實時動態數據。
狀態數據是物聯網數據中最普遍、最基礎的一種。事實上所有事都會產生類似的數據，並把它作為基礎。在許多市場中，狀態數據更多地被用作進行更復雜分析的原材料，但它也具有它自身的重要價值。
看看Streetline是怎樣找到停車位的——它創造了能夠提醒訂閱者空餘車位的系統。當然，長期的數據能幫到城市規劃者，但對於消費者來說，實時狀態數據才是最重要的。
定位數據
我的貨物到哪兒了？它到達目的地了嗎？定位服務是GPS應用的必然趨勢。GPS非常強大，但在室內、人潮擁擠的地方以及快速變化的環境中的效果並不明顯。那些試圖追蹤托盤以及機械叉車的人可能會需要實時信息。
作為早期的物聯網市場，農業領域也需要充分利用位置數據，因為農場主通常需要在很大的地理面積上定位自己的設備。我們已經看到了一些能夠幫助人們定位鑰匙的消費品的出現，這意味著在為商業和工業用戶提供服務的領域存在著更大的市場，尤其是在時間緊迫時，這些領域有大量的資產需要追蹤的情況下。Foursquare針對油漆倉庫的發展就是抓住了這樣一個巨大的機遇。
個性化數據
不要用個人數據來拒絕個性化數據。個性化數據指的是關於個人偏好的匿名數據。消費者自然會對自動化產生懷疑。因為一些住宅管理系統比起你的舒適更關心節省的成本，所以往往你不想困在一個昏暗的辦公室或者冰冷的酒店客房。自動化技術同樣也存在安全隱患。
盡管如此，自動化也是不可避免的。沒有人會為了節省4.75美元而不停地用手指來試恆溫器的溫度。同樣，那些依靠人工交互的照明系統也失敗了（一些智能照明生產者希望用他們的感測器數據告訴商店的管理者何時應該打開結賬通道）。挑戰將圍繞開發應用程序和產品規則而展開。
可供行為參考數據
把這個看作是有後續計劃的狀態數據。建築物消耗了整個國家電力的73%，並且其中一大部分（根據EPA顯示，最高達到30%）被浪費了。為什麼呢？因為對於大多數建築物的所有者來說：能源是次要的問題。他們雖也想解決這一問題，但擔心成本、精力以及一些棘手的局面所產生的損失會超出收益。
對於這一問題相應地產生了兩種方法：1.能夠改變系統實時狀態的自動化技術；2.能夠使人們改變行為習慣或者做長線投資的說服力。Opower開創了關於說服力的解決方案，也就是提供用戶及其鄰里之間使用能源的對比數據。根據他們自己的研究，這些具有說服力的數據能使能耗降低2到3個百分點。
反饋數據
你了解你的顧客的真實想法嗎？你也許認為你了解，但是你可能錯了。在不遠的將來，生產者還能分析從已銷售的產品中獲取的數據，從而更好地了解產品在現實世界中的使用情況。現在大部分公司並不太了解他們產品的使用狀況。這些產品從分銷商處裝運，從零售商處銷售，最後進入了千家萬戶。而使用者和生產者可能永遠都不會有交集。
物聯網創造了一個從消費者到生產者的反饋迴路，在這里產品生產者可以通過適度水平的隱私、安全以及匿名性來檢驗產品的實際表現，並鼓勵持續的產品改進和創新。
以上是小編為大家分享的關於互聯網＋時代你應該知道的五種大數據的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨