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(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。
3、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。
扩展资料：
大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1、客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2、模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3、加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4、降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
大数据公司有哪些分类？具体的有哪些？
数据内容业主要是指从事数据的收集、处理、传播、存储、流通的产业群体，其产品以信息为主，涉及到社会的各行各业，如数据采集部门(各类数据中心、情报中心、开发中心、档案馆等)；数据处理加工部门(各类数据处理加工企业、科学技术研究机构、银行、保险机构、财政部门、税务机构、计算机中心等)；数据传播部门(宣传机构、新闻、出版、广播、电视等)……..； 数据服务业指以独特的策略和内容帮助用户解决问题的社会经济行为，包括系统集成、增值网络服务、数据库服务、数据传输服务、数据咨询服务等，它是以数据产品为社会提供服务的专门的行业综合体。 数据软、硬件研发制造业是指从事数据技术设备和元器件的研发和制造的行业。
大概分为七大类，大数据公司分为以下几类：
数据服务：metamarkets
数据可视化：Tableau
大数据分析：ParAccel
商业智能领域：QlikTech
数据科学：Kaggle
电子商务数据：TellApart
社交媒体数据：DataSift
1、大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。
2、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
3、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。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
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