如果想要清晰大數據的技能，我們就需要明白分析什么數據，也就是要了解大數據要分析的數據類型，總的來講主要有四大類：
交易數據(TRANSACTION DATA)
大數據平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web服務器記錄的互聯網點擊流數據日志。
人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)
非結構數據廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流，這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。
移動數據(MOBILE DATA)
能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態(tài)報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。
機器和傳感器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)
這包括功能設備創(chuàng)建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網絡中的其他節(jié)點通信，還可以自動向中央服務器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和傳感器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用于構建分析模型，連續(xù)監(jiān)測預測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別)，提供規(guī)定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。
