大数据的流行解释是海量数据，大就是更多，含义广泛。数据就是信息，技术和数据。大数据是广泛的信息技术和数据。例如：一个人的手机号码可以了解一个人的大部分住所地址，病历和其他信息或信用状况，这些都是大数据产品。那么大数据分类吗？大数据分为哪些类别？大数据也是分类的，而且大数据的分类十分复杂，下面是详细介绍。

 大数据分类吗？

传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。

在依靠并行计算提升数据处理速度方面，传统的并行数据库技术追求的是高度一致性和容错性，从而难以保证其可用性和扩展性。

在大数据体系中，传统数据分为业务数据和行业数据，传统数据体系中没有考虑过的新数据源包括内容数据、线上行为数据和线下行为数据 3 大类。

 大数据分为哪些类别？

在传统数据体系和新数据体系中，数据共分为以下 5 种。

1. 业务数据：消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等。

2. 行业数据：车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等。

3. 内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。

4. 线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据、反馈数据等。

5. 线下行为数据：车辆位置和轨迹、用户位置和轨迹、动物位置和轨迹等。

 大数据的主要来源如下：

1. 企业系统：客户关系管理系统、企业资源计划系统、库存系统、销售系统等。

2. 机器系统：智能仪表、工业设备传感器、智能设备、视频监控系统等。

3. 互联网系统：电商系统、服务行业业务系统、政府监管系统等。

4. 社交系统：微信、QQ、微博、博客、新闻网站、朋友圈等。

 机器系统产生的数据分为两大类：

· 通过智能仪表和传感器获取行业数据，例如，公路卡口设备获取车流量数据，智能电表获取用电量等。

· 通过各类监控设备获取人、动物和物体的位置和轨迹信息。

互联网系统会产生相关的业务数据和线上行为数据，例如，用户的反馈和评价信息，用户购买的产品和品牌信息等。

社交系统会产生大量的內容数据，如博客与照片等，以及线上行为数据。所以，大数据采集与传统数据采集有很大的区别。

从数据源方面来看，传统数据采集的数据源单一，就是从传统企业的客户关系管理系统、企业资源计划系统及相关业务系统中获取数据，而大数据采集系统还需要从社交系统、互联网系统及各种类型的机器设备上获取数据。

从数据量方面来看，互联网系统和机器系统产生的数据量要远远大于企业系统的数据量。

从数据结构方面来看，传统数据采集的数据都是结构化的数据，而大数据采集系统需要采集大量的视频、音频、照片等非结构化数据，以及网页、博客、日志等半结构化数据。

从数据产生速度来看，传统数据采集的数据几乎都是由人操作生成的，远远慢于机器生成数据的效率。因此，传统数据采集的方法和大数据釆集的方法也有根本区别。

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