大数据的分类有哪些：

一、数据类型划分

1、传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括MIS系统的数据，传统的ERP数据库存数据以及财务账目数据等。

2、机器和传感器数据(Machine-generated/sensordata)：包括呼叫记录(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志，交易数据等。

3、社交数据(Socialdata)：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。

二、处理过程划分

海量型数据。大数据计算中的数据挖掘是通过挖掘海量的数据推动科学知识的界限，数据集越大，结论越精确。

响应型数据。响应型的数据集很大，但它的价值围绕着很具价值的分析结果

影随型数据。影随型数据是一种你拥有，但并不容易拿到的数据。

过程型数据。又称为操作数据。这是从生产设备、工业机械和其他在商业建筑和工业厂房里找到的信息。

未知型数据。未知型数据包括现在可以能够拿到的、希望拿到的、然而还不充足的信息。

三、产生数据的主题划分

1、少量企业应用产生的数据，比如关系型数据库中的数据和数据仓库中的数据等。

2、大量人产生的数据，比如微信、移动通信数据、电子商务在线交易日志数据、企业应用的相关评论数据等。

3、巨量机器产生的数据，比如应用服务器日志、图像和视频监控数据、二维码和条形码扫描数据等。

四、大数据架构划分

1、分析类型。 判断进行数据分析时，对数据执行实时分析还是批量分析。

2、处理方法。用来处理数据的技术类型（如预测、分析、临时查询和报告）。

3、数据频率和大小。预计有多少数据和数据到达的频率有多高。

4、数据类型。要处理数据的类型，如交易、历史、主数据等。

5、内容格式（传入数据的格式）结构化（例如 RDMBS）、非结构化（例如音频、视频和图像）或半结构化。

6、数据源即数据的来源（生成数据的地方），如 Web 和社交媒体、机器生成、人类生成等。

7、数据使用者。处理数据的所有可能使用者的情况列表。

8、硬件。用来实现大数据解决方案的硬件类型，包括商用硬件或最先进的硬件。