一、大数据服务是大数据发展的核心
从根本上看，“大数据”并非一个科学、严格的概念，它来自于对数据规模的爆炸性增长这一现象的归纳。但在“海量数据”、“大规模数据”等概念已经存在的前提下，之所以还要提出新的概念，就是因为既有概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆炸大背景下的数据处理与应用需求。而“大数据”这一概念所以能够引发共识，成为当前热点，就在于各个行业领域具有了对大数据分析和利用的巨大现实需求和明确应用需求。所以说，大数据这一概念，不仅指规模超出传统技术处理能力的静态的数据对象，又包含着对这些数据对象的动态的处理和应用活动。
若再考察数据的生命周期，从数据生成、数据传输、数据采集，到数据处理、数据分析、数据应用，会涉及多个环节和若干层面，但就大数据而言，其重点不在于对数据的传输、收集、存储，而是重在对数据的分析挖掘，并由此获得凭直觉难以发现的有用信息。惟有将重点放在数据的分析挖掘与应用上，才能最大程度地实现大数据的真正价值，也惟有分析与应用才是大数据及大数据产业发展的重中之重。因此可以认为，以数据为中心，为满足用户对数据的分析应用需求而提供的大数据服务将是大数据发展的核心。
而随着对大数据应用需求的不断提升和大数据对象分析处理难度的增大，一般的企业将越来越难以运用先进的信息技术工具和人工智能相关的方法论从事大数据分析挖掘。身为专业机构的第三方企业将孕育而生，这就是独立的大数据服务提供商。大数据服务提供商能够基于其信息技术能力和专业分析能力，为企业用户提供大数据服务。与提供大数据相关信息系统所用到的软硬件设备的企业相比，大数据服务提供商的地位必然更加重要，将与用户结合成为战略共同体。
二、大数据服务是定制化、知识型服务
大数据服务不是一种通用型的服务，而是与基础数据和用户需求息息相关的定制化服务、知识型服务。对此，可以从大数据“三位一体”的内涵进行理解。
我们认为，“大数据”不仅仅指大规模数据集合本身，而应当是数据对象、技术与应用三者的统一。这其中，从对象角度看，大数据是大小超出典型信息技术软硬件采集、储存、管理和分析等能力的数据集合，不同用户所掌握的数据对象既有可能相同，也有可能不同；从技术角度看，大数据技术是从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术及其集成，同样的技术、产品可以为不同的用户所使用。既然大数据对象和大数据技术可能相同，则决定大数据应用水平的就主要在于大数据应用。
从应用角度看，大数据是对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。由于不同用户之间的业务需求存在差异，对于不同领域、不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。正由于与具体应用紧密联系，甚至是一对一的联系，才使得“应用”成为大数据不可或缺的内涵之一。
正因为此，用户、应用需求和应用场景（包括时间、区域等）一旦发生变化，则其对大数据服务的要求就会发生改变。这种变化的出现和存在，使得完全通用的大数据服务无法存在，也使得大数据服务成为一种更加专业化、更具针对性的知识型服务。而相应地，大数据服务的市场空间也被放大。根据有关机构预测，如果信息技术产业规模增长5%-10%，大数据服务的收入规模就将保持30%以上的增长，未来几年全球大数据服务的产值将达到100亿美元之上。
三、大数据对服务能力提出了更高要求
大数据带来了认知、技术、产品、服务和应用于一体的服务时代。由于大数据与用户发展战略和业务之间存在着前所未有的高度关联性，所以对于提供数据分析挖掘等服务的大数据服务提供商而言，其所需要达到的能力要求也比传统的信息系统集成服务商或信息技术运维服务商更高。
首先，大数据服务提供商必须拥有丰富的行业经验，对用户所在行业的业务流程和数据价值有充分的了解，才能够针对用户需求提供有针对性的应用方案和服务方案。
其次，大数据服务提供商必须掌握先进的信息技术，特别是在数据挖掘、文本挖掘、及其学习等数据分析技术和音视频、图像、网页数据、社交网络数据等多媒体数据的识别技术方面建立优势，才能够对用户数据对象的高水平、高质量分析。
再者，大数据服务提供商必须拥有高质量的“算法”资源、“规则库”资源和“方法论”资源，才能够从大数据对象中挖掘出有价值的信息。
在此基础上，大数据服务提供商必须重视与数据价值产生相关联的应用的复杂多变性，以紧抓用户的综合服务需求，从数据集成、管理、分析、呈现等各个环节提供全方位的信息服务，才能够满足用户不断提升的大数据应用需求。
四、提高服务能力，拓展大数据服务市场
在大数据浪潮中，已经有许多传统的信息技术企业启动了其转型步伐，并将大数据服务定位为企业未来的重要发展方向。
2012年7月，NEC宣布推出“大数据发现项目”，为企业提供如何利用爆发性持续增长的大数据进行业务创新、扩大销售以及改善业务流程等咨询服务。其服务内容主要包括三个方面，一是参考大数据应用案例及技术动向，明确用户应用大数据的目的和目标，进而确定数据应用对象业务和课题；二是整理用户的业务方针、重要评价指标，对内部数据和外部数据组合而成的数据分析、模拟应用立案；三是使用用户的内部已有数据，实施模拟立案的数据分析，验证数据的意义和分析工具、手法的有效性。为推动该项目的实施，NEC计划在未来3年内增加大数据业务的专门人才200名,同时通过培养各方面人才以及寻求企业合作等方式扩大其咨询服务规模。
IBM则将大数据服务列为2013年最为关注的首要业务，不仅提供直接的大数据服务，帮助企业用户和个人用户挖掘大量的信息，从而帮助用户作出更好的决策，而且将基于大数据服务能力将IBM的信息服务领域拓展到流量管理、天气监控、人力管理等领域。为此，IBM将2015年的数据分析业务预期销售额从此前制定的160万美元提升至200亿美元。IBM在北京成立的全球首个大数据智慧赋能中心就专注于为企业用户提供大数据服务，包括帮助企业对规模化、多样化、高速化的海量数据进行有效整合与管理，并应用先进的分析方法对数据进行智慧洞察；帮助企业对数据进行及时的分析与预测，实现大数据的清晰呈现；确保企业信息的可信性和企业敏感数据的安全性，合理管理企业数据；为企业提供丰富的开发工具来开发分析应用，合理优化和调整企业工作，最终帮助企业从大数据中产生商业价值。
我国部分企业也开始重视大数据服务的提供。例如，荣之联已将数据服务定义为面向生物行业提供的主要服务内容；上海寰融则依托SAP HANA实时内存计算技术，将面向金融行业的数据服务定位为公司的核心业务。相信未来，随着大数据概念的普及和深入人心，随着大数据应用需求的旺盛，面向用户提供定制化服务的大数据服务提供商将会越来越多。
为提升我国信息技术企业的大数据服务能力，更好地满足用户的大数据分析与应用需求，推动大数据服务发展和大数据应用，需要从四个方面开展工作。
工作之一是加快布局大数据关键技术研发，增强大数据服务支撑能力。一要加强人工智能、商业智能、机器学习等领域的理论研究和技术研发，提高数据分析挖掘能力。二要加快非结构化数据处理技术、非关系型数据库管理技术、可视化技术等技术研发，并推动与云计算、物联网、移动互联网的融合，提高大数据处理与应用能力。三要加快提高非关系型数据库管理系统、分布式文件系统、分布式处理系统、数据挖掘与分析软件、商业智能软件、多媒体加工处理软件、可视化软件等软件产品的研发水平，形成有针对性的、完整的、可实用的数据分析挖掘软件，推动提高大数据服务的精确度、匹配度与时效性。
工作之二是加强指导重点企业大数据建设，夯实大数据服务应用基础。一要加强企业专业知识库、数据库与规则库建立规范的制定，为企业级用户建设和维护大数据集合提供参考与指导。二要选择重点领域、重点企业，鼓励其应用数据清洗等手段，对企业积累的数据进行初步分析整理，去除重复数据，减少噪音数据，提高大数据集合的建设质量。三要研究推进物联网、移动互联网环境下大数据集合的建立模式与建立规范，为新兴领域大数据的使用提供帮助。四要开发经过深度加工的行业公共数据库、规则库，提供相关增值服务,为实现大数据的处理、管理、应用提供支撑。
工作之三是加速推进重要领域大数据应用，拓宽大数据服务发展空间。一要加速推动大数据在移动互联网、电信、交通、医疗家电等行业领域的应用普及，形成涉及数据监测、商业决策、数据分析、横向扩展存储等功能的软硬件一体化行业应用解决方案和综合服务方案。二要推动培育形成一批具有较高集成水平、较强市场能力的大数据服务提供商，为大数据在各行业领域的应用提供高质量的服务。三要以百度、腾讯、阿里巴巴等企业牵头，基于开源、开放操作系统或应用平台，整合优势资源，聚集一批有实力、有特色的中小互联网信息服务提供商，加速本土化大数据服务的开拓与整合，形成良性发展的生态系统。
工作之四是注重建立健全相关政策法规体系，优化大数据服务发展环境。一要明确大数据服务的价值和作用，支持从事数据加工处理、数据分析挖掘的大数据服务企业发展，将具备一定服务能力的企业的大数据服务业务列入营业税优惠政策享受范围。二要完善相关体制机制，以政府应用为切入点，推动信息资源的集中共享，夯实大数据的应用基础。
