信息化、数字化、数字化的区别在于侧重点的不同。这时候对用户数据的操作会被认为是代码层面的服务；服务后的架构大概是这样的(这里不说直接调用，而是服务注册和发现):服务的过程其实很简单。一个例子，说白了就是把用户相关的功能做成一个单一的系统，通过接口暴露用户信息的操作。那么服务的好处是什么，解决了什么问题？我总结了以下几点:统一的数据存储和集中的业务逻辑；调用者非常方便，一个函数只需要调用一个接口；如果是用RPC实现，就跟调用本地方法一样；调用者不需要关心具体的业务逻辑是如何实现的；掩盖了底层的复杂性:缓存是否使用，数据库是否需要划分为数据库和表，对于调用者来说是一个黑匣子；业务逻辑集中意味着只有一个代码，所以效率和稳定性可以得到保证；当数据汇集到一起，就可以进行下一步的处理、分析和预测，数据的价值就可以发挥出来了。当然，服务有利也有弊。比如用户中心挂了，会影响所有依赖用户中心的系统(大概率的要求很高)。
最后，大数据和产业的结合也可以激发大量的创业机会。因为不同的行业有不同的特点，通常需要开发有针对性的大数据产品，比如场景大数据分析、大数据营销等。这些行业的大数据产品也是未来创业公司的重要发展机会。大数据分析的前提是拥有海量的数据，只有数据量足够大，数据分析才有意义。
大数据行业好找工作吗？
你有这个疑问说明你目前在学习大数据行业相关技术或者是准备去学习，我觉得任何行业，只要你技术过硬，找工作都不是难事，我这边给你分析一下目前大数据行业的相关情况。1、首先，你是从大学入学开始学习大数据还是准备半路出家，这个又跟你的学历挂钩，如果你是本科学历，并且从大学入学就开始学习大数据，我觉得还是能学到技术的；如果你是半路出家，并且不是研究生毕业刚1-2年，我都不是很建议你去学习大数据。
大数据处理涉及到的数学知识基本贯穿了你整个大学时期，例如：高数、微积分、线性代数等等，说实话就我个人而言没一个是好学的，如果你长时间没接触过这些，再从头捡起来，你所花的人力物力可想而知。2、这个行业是近几年流行起来的，目前市场需求旺盛，但是真正精通大数据处理的人才并不多，所以如果你有这方面的技术，找工作还是很简单的。
大数据分析的前景好不好？
随着信息化时代的发展，大数据逐渐成为互联网的常态，而大数据、云平台等相关技术的快速发展，为海量数据的收集、存储提供了强有力的支撑，通过数据分析挖掘数据的潜在价值，为企业的发展和决策提供支持。从大数据的发展和行业趋势来说，大数据分析的发展前景是非常不错的。在当下大数据分析依然处于初级阶段，很多的大数据分析只是数据的采集、存储和传输，特别是在传统行业，更多的是在做企业内部数据的分析以及部分行业数据的采集分析。
互联网行业是当前大数据分析应用最广泛的领域，如推荐系统、客户行为分析等都是大数据分析的具体应用。同时在数据存储、信息安全等方面，大数据还存在着不足之处，在大数据分析的过程中，对参与者的能力要求也比较高，这些都制约着大数据分析行业的发展。而伴随着大数据、云平台、物联网、人工智能技术的快速发展，大数据分析必然会发挥更大的作用，深度挖掘企业数据的价值，助力企业的业务升级。
技术的不断升级，与行业的深度融合，也将降低大数据分析的应用门槛、扩展应用领域。无论是传统行业还是互联网行业，大数据分析是企业必经的阶段，通过数据分析使数据活起来，不再只是IT资产，而是发挥其潜在价值，为企业的业务发展提供支持。大数据分析的前提是具备海量的数据，只有数据量足够大，数据分析才更有意义。如果企业的数据规模不够大，大数据分析是没有意义的，与其盲目跟风做大数据分析，不如先对企业内部数据进行分析，挖掘当前数据的价值，通过数据治理、数据展现、数据分析、大数据分析逐步推进企业的信息化发展，才能真正发挥大数据的价值，为打造智能企业奠定良好的基础。
