即使每個資料集涵蓋的資訊有不同的詳細程度，我們仍鼓勵資料的擁有者們儘可能地發布最詳細的資料，以確保這些資料可以廣泛地應用在各種研究方法及議題。 經由 GBIF.org 發布任何已有的資料均有其價值，因為即便是片段的資訊也能回答一些重要問題。
以下為 GBIF 現今支援之四種資料集的描述。
資源的詮釋資料
在此最簡單的程度，GBIF.org 接受各個機構建立資料集來敘述尚未數位化的自然史典藏或其他蒐藏。 All three other dataset classes include this basic information, but this ‘metadata-only’ class offers researchers a valuable tool for discovering and learning about evidence not yet available online. They can also help assess the relative importance and value of undigitized collections and set priorities for future digitization. As with all datasets, GBIF ensures that each metadata dataset is associated with a unique Digital Object Identifier (DOI) to streamline data users’ citation of these resources.
Checklist data
資料集也可以提供一份已命名物種或分類群的目錄或清單。 這些「名錄」資料通常以物種類群、地理分佈、主題或綜合上述三者來歸類，有時也會包含像是普通名或是引證標本的細節。 例如，賽席爾共和國的軟體動物紅皮書資料集中，包含有分類（軟體動物門）、地理分布（賽席爾島國）、主題（物種由 IUCN 專家列為瀕危）。 物種名錄可用於任何給定條件下分類群的快速摘要或基線清單。
Occurrence data
有別於前述的資料集類別，以下的資料類別可提供關於生物的地點、時間資訊—也就是說，他們提供了某個或某些物種在特定的時間與地點出現的證據。 GBIF.org 資料庫主要由物種出現紀錄資料集所構成，包括自然歷史博物館的館藏和化石標本、公民科學家與研究人員的野外調查數據、自動相機（註）及衛星遙測收集的資料等。
但多數情況下，正確的位置、地理座標資訊有助於細微尺度的研究分析和物種分布繪製。
Sampling-event data
資料集有時可以提供相當詳細的內容，不僅紀錄物種出現的地點及時間，更能加以評估廣泛的物種群聚組成，甚至是許多不同時間及地點的物種豐度。 這些量化的、調查活動資料來自測量或監測生物多樣性的典型標準程序，例如：植被樣區調查、鳥類普查以及淡水或海洋的採樣資料。
By indicating the methods, events and relative abundance of species recorded in a sample, these datasets improve comparisons with data collected using the same protocols at different times and places—in some cases, even leading researchers to infer the absence of particular species from particular sites.