1、 一、传统企业数据：这类数据包括CRM系统的消费者数据、传统的ERP数据、库存数据以及账目数据等。 二、机器和传感器数据：这类数据包括呼叫记录、智能仪表、工业设备传感器、设备日志以及交易数据等。 三、社交数据：这类数据包括用户行为记录、反馈数据等，例如Twitter、Facebook等社交媒体平台上的数据。

5、 大数据技术可以分为大数据的存储和处理技术：分为数据仓储技术和Hadoop；大数据查询和分析、交互式分析技术和SQLonhadoop；大数据的执行和应用技术，主要还是机器学习数据挖掘的发展。 大数据包含以下四大特性：1、巨量性：数据量庞大，其以TB--EB为存储单位，数据量级以几何级数增长。

4、 大数据技术可以分为多种类型，具体如下：1. 数据收集：这是大数据处理的第一步，包括从不同来源采集数据，如管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。

3、 2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。 第1类主要面对的是大规模的结构化数据。 第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。 第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

2、 大数据的数据类型分为结构化、半结构化和非结构化三种。 大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。