1.1 企业内部业务数据
企业日常运营过程中产生的 财务、销售、库存、客户关系管理（CRM）、生产制造等数据，是大数据最核心的来源。
● ERP 数据：如库存管理、供应链物流数据，有助于优化企业运营。
● CRM 数据：记录客户行为、交易记录，为精准营销提供支持。
● 财务数据：如收入、支出、利润分析，帮助 CFO 进行财务预测和决策。
1.2 互联网和社交媒体数据
● 搜索引擎数据（如百度、Google）
● 社交媒体数据（如微博、抖音、微信公众号）
● 用户评论、产品反馈
这些数据为品牌监测、市场趋势分析、用户情绪分析提供了强有力的支撑。例如，分析社交平台的讨论热点，可以帮助企业优化品牌营销策略。
1.3 传感器与物联网（IoT）数据
● 智能制造数据：工厂设备状态、生产效率监控数据。
● 智能交通数据：GPS 位置数据、车联网信息。
● 智慧城市数据：环境监测、智能电网、城市管理系统的数据。
物联网数据具有高频率、实时性强的特点，对存储和计算能力提出了更高的要求。
1.4 第三方行业数据
政府、科研机构、市场调研公司等提供的行业数据，如：
● 政府统计数据（国家统计局、税务系统）
● 金融行业数据（银行交易数据、证券市场数据）
● 市场调研数据（用户消费趋势、竞争对手分析）
这些数据为企业的市场定位、行业分析提供了科学依据。
1.5 开源和公共数据集
许多研究机构和企业开放了海量数据集，供开发者和分析师使用，例如：
● 开源数据：如 Kaggle、Google Dataset Search 提供的大量数据集。
● 天气、交通、环境数据：如国家气象局、交通管理部门提供的数据。
这些数据有助于企业提升数据模型训练精度、丰富业务数据资源。