根据大数据的性质和特点，大数据可以分为以下几种类型：

结构化数据：结构化数据是指以表格形式组织的数据，例如关系型数据库中的数据、电子表格中的数据等。这些数据具有明确的字段和值，便于数据的存储和处理。结构化数据通常可以通过SQL等传统的数据处理工具进行分析和挖掘。

有组织的数据易于评估和排序，因为它具有预先确定的组织特征，并以结构化或表格模式提供。 每个字段都是独立的，可以单独访问，也可以与其他字段的信息一起访问，因为它是指定的。 因此，结构化数据非常重要，因为它可以从众多数据库位置快速收集数据。

非结构化数据：

非结构化数据是指没有明确结构的数据，例如文本、图像、音频、视频等。这些数据通常需要进行自然语言处理、图像识别、音频处理等技术进行处理和分析，以提取其中有用的信息。

非结构化数据是指缺乏预先确定的概念含义并且难以被传统数据库或数据模型理解或分析的信息。 大多数大数据由非结构化数据组成，包括事实、日期和数字。 视音频文件、移动活动、卫星照片等各类大数据

半结构化数据：

半结构化数据是指有一定结构但不具有完全结构化的数据，例如XML、JSON、HTML等格式的数据。半结构化数据不具有固定的数据模式，因此难以通过传统的关系型数据库进行处理和分析，需要使用专门的半结构化数据处理工具和技术。

非结构化数据和结构化数据的组合是半结构化数据。 因此，它包含了结构化数据的一些特征，但也缺乏清晰的组织，不遵守关系数据库或数据模型的官方格式。 例如，半结构化数据经常出现在XML中。

这些类型的数据在大数据应用中都有重要的作用，数据的类型和特点也决定了需要使用什么样的技术和工具进行处理和分析。