在大數據時代背景下，數據服務將逐漸走進廣大的中小企業，數據服務從大的方面可以分為以下幾點：
第壹：數據采集服務。數據采集服務是進行大數據應用的基礎，所以數據采集是非常關鍵的數據服務，數據采集的渠道通常分為物聯網系統、Web系統和傳統信息系統，對於廣大的中小企業來說，通過Web系統來采集數據是比較常見的選擇。目前整個Web系統的數據采集可以按照行業、人群和消費等多個維度進行采集，所采集數據的質量決定了後續大數據應用的效果。
第二：數據歸並融合服務。數據采集服務比較常見的問題是數據結構不統壹的問題，即使是同壹類型的數據，不同的數據源往往也具有不同的數據結構，把這些數據類型進行統壹化處理並生成統壹的格式是比較重要的環節，這會簡化後續的數據處理流程，提升數據的利用價值，也會方便開發人員進行程序對接。
第三：數據分析服務。數據分析服務是數據服務的核心內容之壹，通過數據分析能夠體現數據價值，從而為各種決策提供支撐。數據分析服務往往要結合大數據平臺進行，包括Hadoop、Spark、TensorFlow等，數據分析的方式通常采用統計學方式和機器學習的方式，數據分析對於算法的要求通常比較高。
第四：數據管理服務。對於價值比較高的數據要實現有效的數據管理，為日後的數據分析奠定基礎。數據管理要有壹個統壹的管理方式，以便於提升數據檢索效率和數據分析效率。通常情況下，數據管理還涉及到輕量化、安全化等問題。
目前，市場上能夠提供數據服務的科技公司還是比較多的，廣大的中小企業應該結合自身的業務特點來選擇適合自身的數據服務類型。