认知大数据，大数据的数据类型有哪些

数据类型

结构化数据：能够用数据或统一的结构加以表示，人们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型，行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。

半结构化数据：所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据（如关系型数据库，面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。

非结构化数据：

非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每隔字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本，图像，声音，影视，超媒体等信息）。

认知大数据

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描述和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术室大数据价值体现的手段和前进的技术。在这里分别从云计算， 分布式处理技术，存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集，处理，存储到形成结构的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，企业的大数据和个人的大数据等方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

大数据的类型大致可分为三类：

传统企业数据(Traditional enterprise data)：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。

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。