大数据在线研判平台是利用大数据分析技术，对海量数据进行实时处理、分析和挖掘，以发现数据中的规律、趋势和异常，为决策提供支持的系统。根据不同的需求和应用场景，大数据在线研判平台可以分为以下几种类型：
1. 数据采集与预处理平台：这类平台主要负责数据的采集、清洗、转换和存储等工作，为后续的分析工作提供基础数据。常见的数据采集工具有Apache Kafka、Flume等，数据处理工具有Hadoop、Spark等。
2. 数据仓库与数据湖平台：这类平台主要用于存储和管理结构化和非结构化数据，提供数据查询、分析和可视化等功能。常见的数据仓库工具有Amazon Redshift、Google BigQuery等，数据湖工具有Apache Hive、Apache Spark等。
3. 实时分析与流处理平台：这类平台主要用于处理实时数据流，实现数据的实时分析和挖掘。常见的实时分析工具有Apache Storm、Apache Flink等，流处理工具有Apache Kafka Streams、Apache Spark Streaming等。
4. 机器学习与人工智能平台：这类平台主要用于构建和训练机器学习模型，实现数据的智能分析和预测。常见的机器学习框架有TensorFlow、PyTorch等，人工智能平台有Google Cloud ML Engine、Amazon SageMaker等。
5. 数据可视化与报表平台：这类平台主要用于将数据分析结果以图表、报表等形式展示出来，帮助用户直观地理解数据。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI等，报表工具有Microsoft Power BI、Salesforce Einstein等。
6. 数据安全与隐私保护平台：这类平台主要用于保障数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。常见的数据安全工具有OWASP ZAP、Nessus等，隐私保护工具有GDPR Compliance Checker、Anonymizer等。
7. 数据治理与质量管理平台：这类平台主要用于规范数据的采集、存储、处理和使用过程，确保数据的质量。常见的数据治理工具有Dell EMC Data Guard、IBM Maximo等，质量管理工具有Microsoft Quality Management Toolkit、HP Quality Center等。
总之，大数据在线研判平台的类型繁多，每种类型的平台都有其特定的功能和应用场景，可以根据实际需求选择合适的平台进行部署和使用。
