在大数据时代背景下，数据服务将逐渐走进广大的中小企业，数据服务从大的方面可以分为以下几点：
第一：数据采集服务。数据采集服务是进行大数据应用的基础，所以数据采集是非常关键的数据服务，数据采集的渠道通常分为物联网系统、Web系统和传统信息系统，对于广大的中小企业来说，通过Web系统来采集数据是比较常见的选择。目前整个Web系统的数据采集可以按照行业、人群和消费等多个维度进行采集，所采集数据的质量决定了后续大数据应用的效果。
第二：数据归并融合服务。数据采集服务比较常见的问题是数据结构不统一的问题，即使是同一类型的数据，不同的数据源往往也具有不同的数据结构，把这些数据类型进行统一化处理并生成统一的格式是比较重要的环节，这会简化后续的数据处理流程，提升数据的利用价值，也会方便开发人员进行程序对接。
第三：数据分析服务。数据分析服务是数据服务的核心内容之一，通过数据分析能够体现数据价值，从而为各种决策提供支撑。数据分析服务往往要结合大数据平台进行，包括Hadoop、Spark、TensorFlow等，数据分析的方式通常采用统计学方式和机器学习的方式，数据分析对于算法的要求通常比较高。
第四：数据管理服务。对于价值比较高的数据要实现有效的数据管理，为日后的数据分析奠定基础。数据管理要有一个统一的管理方式，以便于提升数据检索效率和数据分析效率。通常情况下，数据管理还涉及到轻量化、安全化等问题。
目前，市场上能够提供数据服务的科技公司还是比较多的，广大的中小企业应该结合自身的业务特点来选择适合自身的数据服务类型。