数据中台系统中的数据分类主要依据数据的来源、性质、用途等因素进行划分。以下是常见的几种数据分类方式：

1. 结构化数据与非结构化数据：

• 结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库中的数字、字符等。在数据中台系统中，结构化数据通常存储在关系型数据库中。

• 非结构化数据：指没有固定格式或长度可变的数据，如文本、图片、音频、视频等。非结构化数据通常通过分布式文件系统进行存储和管理。

2. 业务数据与元数据：

• 业务数据：指与企业业务相关的原始数据，如销售数据、库存数据等。这些数据通常直接来源于业务系统，用于支撑企业的日常运营和决策。

• 元数据：指描述其他数据的数据，如数据字典、数据规范、数据目录等。元数据通常用于数据的统一描述、管理和控制。

3. 主数据与参考数据：

• 主数据：指在企业范围内具有唯一性、稳定性、标准化等特点的数据，如客户信息、供应商信息等。主数据是企业的重要资产，需要对其进行规范化的管理和维护。

• 参考数据：指为了更好的描述主数据的属性而参考的数据，如性别、国籍等。参考数据是对主数据的补充和扩展。

4. 静态数据与动态数据：

• 静态数据：指相对稳定、变化较少的数据，如历史销售数据、人口统计数据等。静态数据通常用于趋势分析和历史对比。

• 动态数据：指实时变化、不断更新的数据，如实时交易数据、传感器读数等。动态数据通常用于实时监控和预警。

5. 敏感数据与非敏感数据：

• 敏感数据：指涉及个人隐私、商业机密或其他受保护信息的数据，如客户身份证号、员工薪资等。敏感数据的处理和存储需要更加严格的安全措施和隐私保护机制。

• 非敏感数据：指不包含敏感信息的数据，如一般的市场调查结果、公开的新闻报道等。非敏感数据的处理和存储相对较宽松。

以上仅是常见的几种分类方式，实际上在构建和设计数据中台系统时，可能还需要根据具体的业务需求和技术环境进行更详细和定制化的分类。