大数据运用平台的类型可以分为以下几类：
1. 数据采集与存储平台：这类平台主要用于收集、存储和处理大量数据。常见的数据采集与存储平台有Hadoop、Spark等。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于大规模数据的存储和处理；Spark则是一个快速通用的计算引擎，可以用于大规模数据处理和分析。
2. 数据分析与挖掘平台：这类平台主要用于对数据进行深入分析和挖掘，以发现数据中的规律和趋势。常见的数据分析与挖掘平台有R、Python、SQL等。R是一种统计编程语言，可以用于数据可视化、统计分析和机器学习；Python是一种高级编程语言，可以用于数据挖掘、人工智能和深度学习；SQL是一种关系型数据库查询语言，可以用于数据查询和操作。
3. 数据可视化平台：这类平台主要用于将数据以图形化的方式展示出来，以便用户更好地理解和分析数据。常见的数据可视化平台有Tableau、Power BI等。Tableau是一款商业数据可视化工具，可以用于创建各种类型的图表和仪表板；Power BI则是一款商业数据可视化工具，可以用于创建各种类型的报表和仪表板。
4. 数据安全与隐私保护平台：这类平台主要用于保护数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。常见的数据安全与隐私保护平台有Kerberos、SSL/TLS等。Kerberos是一种身份验证协议，可以用于保护网络通信的安全性；SSL/TLS是一种网络安全协议，可以用于保护数据传输的安全性。
5. 数据治理与管理平台：这类平台主要用于管理和控制数据的生命周期，包括数据的采集、存储、处理、分析和销毁等各个环节。常见的数据治理与管理平台有Apache Hadoop、Apache Spark等。这些平台可以帮助企业实现数据的标准化、规范化和自动化管理，提高数据质量和维护效率。
6. 数据集成与转换平台：这类平台主要用于将不同来源的数据进行集成和转换，以便进行后续的数据分析和挖掘。常见的数据集成与转换平台有Apache NiFi、Apache Flink等。这些平台可以帮助企业实现数据的整合和融合，提高数据分析的效率和准确性。
7. 人工智能与机器学习平台：这类平台主要用于开发和部署人工智能和机器学习模型，以解决实际问题。常见的人工智能与机器学习平台有TensorFlow、PyTorch等。这些平台提供了丰富的API和工具，可以帮助开发者构建复杂的AI模型，实现智能化的数据分析和决策。
8. 云计算与大数据平台：这类平台主要用于在云端运行和管理大数据应用，提供灵活、可扩展的服务。常见的云计算与大数据平台有Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure等。这些平台提供了强大的计算资源和存储能力，以及丰富的服务和功能，可以满足企业在不同场景下的需求。
总之，大数据运用平台的类型繁多，涵盖了数据采集与存储、数据分析与挖掘、数据可视化、数据安全与隐私保护、数据治理与管理、数据集成与转换、人工智能与机器学习以及云计算与大数据等多个方面。企业可以根据自己的需求选择合适的平台，实现数据的高效利用和价值挖掘。
