大数据服务的现在及未来：智能+生态模式
未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。我们认为，大数据服务未来将有以下四种模式：
一是形成数据资源和计算资源提供平台。
当前企业数据大多仅留存于企业内部，在开发应用上一般也只有内部应用，企业之间数据各自孤立，独立计算，行业内尚未形成整合大数据，目前第三方数据采集、监测机构已经开始致力于多维数据的采集服务，包括外部数据的直接采集和企业内部数据的间接采集，已有第三方在提供基础数据库资源。未来伴随数据维度的丰富和数据量的扩大，第三方机构将采集并使用智能算法结构化处理形成相对完整的数据资源提供平台，并针对些海量数据的存储、整合及计算提供基于云端的平台式服务。
二是出现技术服务平台，包含提供Paas服务的开源平台及计算能力、大数据解决方案及技术服务支持。
从目前人工智能和大数据企业发展来看，只有巨头和少数创业企业掌握核心算法及存储真正大数据，更多企业通过合作或建立产业联盟的方式获取行业或其他领域的数据。但对于数据的存储、处理和应用需要技术支撑且突破这些技术需要消耗大量人力物力财力，没必要所有企业都去做这件事。PaaS服务将数据处理能力作为模块开放出来，使得数据挖掘技术的使用门槛和成本大幅降低，更多企业有能力利用云端数据服务创造附加价值。因此形成Paas服务平台或解决方案技术服务平台，据此可以聚合数据资源，优化算法，提高准确率。另外也会形成基于数据存储、处理及挖掘技术的整体服务解决方案提供商，企业可以将数据服务完全外包给第三方机构，第三方机构也可以通过这种方式在云端整合资源并优化技术，提高准确率，同时产生推动行业发展的效果。
三是出现资讯服务平台。
大数据产业相对仍是新兴产业，发展日新月异。一方面企业需要寻找大数据资源或技术服务平台，另外一方面第三方服务机构需要推广宣传自身及行业发展、技术发展现状。在这种背景下将出现起到桥梁作用的专业资讯服务平台，连接企业和第三方服务机构，同时起到发布整个行业前沿信息的作用。
四是出现交叉/垂直化服务应用。
现阶段在教育、金融领域的垂直应用以及在未来智能营销、智能制造等交叉行业的应用。如在教育行业已出现利用积累的教、考、学环节的大数据结合深度学习算法推出个性化学习平台，如国外的Knewton、国内的智学网都是这种模式。未来将延伸至农业、制造业、交通、医疗等各行各业，出现如智能农业生产管理、智能交通、个性化精准医疗等创新服务。