‘壹’ 大数据有哪些类型
1、结构化数据
可以以固定格式存储，访问和处理的数据称为“结构化数据”。由于此数据采用类似的格式，因此企业可以通过执行分析来获得最大的收益。还发明了各种先进技术来从结构化数据中提取数据驱动的决策。但是，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程度发展。
2、非结构化数据
任何以未知形式或结构出现的数据都属于非结构化数据。处理非结构化数据并对其进行分析以获取数据驱动的答案是一项艰巨的任务，因为它们来自不同类别，将它们放在一起只会使情况变得更糟。包含简单文本文件，图像，视频等的组合的异构数据源是非结构化数据的示例。
3、半结构化数据
半结构化数据中同时具有结构化和非结构化数据。我们可以看到半结构化数据是形式化的结构，但实际上它不是在关系DBMS中用表定义来定义的。Web应用程序数据是半结构化数据的示例。它具有非结构化数据，例如日志文件，事务历史记录文件等。OLTP系统旨在与结构化数据一起工作，其中数据存储在关系中。
‘贰’ 大数据的数据类型有哪些
大数据常见的类型有哪几种?
1)传统公司数据(Traditionalenterprisedata)
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。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensordata)
包括呼叫记载(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digitalexhaust)，交易数据等。
3)外交数据(Socialdata)
包括用户做法记载，反应数据等。如Twitter，Facebook这么的外交媒体途径。
透过大数据的三种类型，我们可以了解到，大数据是数据计算技术的展开，是一种简略的数据计算到计算运算技术的展开，大数据有关技术的展开与立异，使得大数据现已从简略的数据计算展开到了关于数据的开掘、分析、运用才干的立异上，大数据时代对人类的数据驾御才干提出了新的应战，也为我们获得更为深入、全部的洞悉才能供应了史无前例的空间与潜力。
‘叁’ 大数据的数据类型分为哪三类
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。
‘肆’ 互联网＋时代你应该知道的五种大数据
互联网＋时代你应该知道的五种大数据
大数据是我们这个时代最伟大的经济机遇之一。
但它的概念非常模糊。在一些谈话中，不同的参与者用“大数据”所表示的意思可能有以下三种：1.大量的数据；2.超出传统数据库功能的数据集；3.使用软件工具来分析前两个意义的数据集。
物联网最显着的效益就是它能极大地扩展我们监控和测量真实世界中发生的事情的能力。车间经理知道如果发动机发出呜呜声就说明出现了问题。一个有经验的房主知道烘干机的通风系统可能会被线头塞住，从而导致安全隐患。数据系统最终给予了我们精确理解这些问题的能力。
然而，挑战在于使这些让信息更有价值的系统和商业模型不断发展。想一下智能恒温器在峰值功率很紧张的情况下，公用事业单位和第三方能源服务企业想要每分钟准确更新能源消耗情况：通过精确调整能源并最大化节省能源，使得夏季普通的一天和节约用电的一天能够有明显的区别。但如果把时间缩短到午夜至凌晨四点间，对信息的需求就不是那么急迫了：数据主要在确定长期趋势时才能有价值。
现在从消费者的角度思考。15分钟的数据更新间隔都有可能导致超负荷。这不仅仅没有价值，还可能会造成贬低它价值的麻烦事。相反，消费者所需要的不过是一份能够指明一些趋势的月度总结表。
我经常跟人们讨论关于“数据价值”的挑战。下面的列表总结了数据的一般类别以及制造商和服务提供商所追求的机会。
五种大数据类型
状态数据
冷库中的空气压缩机是否正常运作？它们中是否有一个已经罢工了？不用担心，状态数据可以提供供应商和消费者关于物联网的实时动态数据。
状态数据是物联网数据中最普遍、最基础的一种。事实上所有事都会产生类似的数据，并把它作为基础。在许多市场中，状态数据更多地被用作进行更复杂分析的原材料，但它也具有它自身的重要价值。
看看Streetline是怎样找到停车位的——它创造了能够提醒订阅者空余车位的系统。当然，长期的数据能帮到城市规划者，但对于消费者来说，实时状态数据才是最重要的。
定位数据
我的货物到哪儿了？它到达目的地了吗？定位服务是GPS应用的必然趋势。GPS非常强大，但在室内、人潮拥挤的地方以及快速变化的环境中的效果并不明显。那些试图追踪托盘以及机械叉车的人可能会需要实时信息。
作为早期的物联网市场，农业领域也需要充分利用位置数据，因为农场主通常需要在很大的地理面积上定位自己的设备。我们已经看到了一些能够帮助人们定位钥匙的消费品的出现，这意味着在为商业和工业用户提供服务的领域存在着更大的市场，尤其是在时间紧迫时，这些领域有大量的资产需要追踪的情况下。Foursquare针对油漆仓库的发展就是抓住了这样一个巨大的机遇。
个性化数据
不要用个人数据来拒绝个性化数据。个性化数据指的是关于个人偏好的匿名数据。消费者自然会对自动化产生怀疑。因为一些住宅管理系统比起你的舒适更关心节省的成本，所以往往你不想困在一个昏暗的办公室或者冰冷的酒店客房。自动化技术同样也存在安全隐患。
尽管如此，自动化也是不可避免的。没有人会为了节省4.75美元而不停地用手指来试恒温器的温度。同样，那些依靠人工交互的照明系统也失败了（一些智能照明生产者希望用他们的传感器数据告诉商店的管理者何时应该打开结账通道）。挑战将围绕开发应用程序和产品规则而展开。
可供行为参考数据
把这个看作是有后续计划的状态数据。建筑物消耗了整个国家电力的73%，并且其中一大部分（根据EPA显示，最高达到30%）被浪费了。为什么呢？因为对于大多数建筑物的所有者来说：能源是次要的问题。他们虽也想解决这一问题，但担心成本、精力以及一些棘手的局面所产生的损失会超出收益。
对于这一问题相应地产生了两种方法：1.能够改变系统实时状态的自动化技术；2.能够使人们改变行为习惯或者做长线投资的说服力。Opower开创了关于说服力的解决方案，也就是提供用户及其邻里之间使用能源的对比数据。根据他们自己的研究，这些具有说服力的数据能使能耗降低2到3个百分点。
反馈数据
你了解你的顾客的真实想法吗？你也许认为你了解，但是你可能错了。在不远的将来，生产者还能分析从已销售的产品中获取的数据，从而更好地了解产品在现实世界中的使用情况。现在大部分公司并不太了解他们产品的使用状况。这些产品从分销商处装运，从零售商处销售，最后进入了千家万户。而使用者和生产者可能永远都不会有交集。
物联网创造了一个从消费者到生产者的反馈回路，在这里产品生产者可以通过适度水平的隐私、安全以及匿名性来检验产品的实际表现，并鼓励持续的产品改进和创新。
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