大数据是一种规模大到无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。其主要包括以下几类：
数据采集：指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析，处理。
数据存储：指将数据保存在计算机内部，以便后续处理和分析。
数据处理：指对收集来的大量数据进行处理，包括清洗、转换、整合等，以便更好地理解和分析数据。
数据分析：指从大量数据中提取出有用的信息和知识，以帮助人们做出更好的决策和预测。
数据可视化：指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便人们更直观地理解和分析数据。
***大数据还可以根据数据的类型分为结构化数据和非结构化数据，根据数据的生产和处理方式分为实时数据和离线数据，根据数据的使用场景分为商业数据、互联网数据、物联网数据等。
另外，大数据产业链也涵盖了多个环节，包括数据采集、数据传输、数据存储、数据处理与分析、数据应用等。这些环节涉及到的技术和工具非常丰富，包括Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Elasticsearch、HBase、Mybatis、Spring Boot、Dubbo、Redis、Elasticsearch、Hive、Kafka等。
以上信息仅供参考，如有需要，建议咨询大数据领域的专家或查阅相关书籍文献。
