Data dapat dibedakan berdasarkan kejelasan tipe data yaitu data pasti dan data tidak pasti. Data pasti merupakan data yang secara makna tidak ambigu. Contohnya, data pribadi mahasiswa seperti nama, usia, latar belakang pendidikan, dan alamat. Sebaliknya, data yang tidak pasti merupakan data yang secara pemaknaan dapat lebih dari satu interpretasi. Contohnya, perempuan cantik, lelaki tinggi, sementara penilaian cantik dan tinggi relatif untuk setiap individu. Contoh lain dalam pengambilan keputusan bisnis antara lain mitra terpercaya, rekan kerja penuh tanggung jawab, konsumen potensial. Meskipun data dapat bersifat tidak tentu dalam hal nilai namun teknik dan model penyelesaian masalahnya harus tetap runut dan dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah. Diantaranya, probabilitas, interval matematika, fuzzy sets, rough sets, vague sets, dan soft sets serta perluasan dan kombinasi dari berbagai cabang ilmu lainnya
