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大数据知识服务是在大数据获取、存储、组织、分析和决策过程中产生，体现在大数据管理和处理过程中对知识、服务、资源和过程等的知识服务配置和整合的能力，反映知识服务实体或机构完成相应行业、领域、任务及预期目标的服务水平，包含大数据知识服务全生命周期过程中所涉及的知识、服务、资源和过程等因素。
大数据知识服务具有如下特征：
(1)对知识需求不确定性的整体性把握。大数据知识服务嵌入于用户随时随地需求，通过综合运用知识服务技术，动态地把握全体数据而不是小数据时代的样本数据，部署服务实施方案，优选知识服务解集合，将服务与资源进行关联绑定，进而部署执行。
(2)是跨越共性技术体系与细分特征的知识服务模式。针对不同的行业、领域或需求，大数据知识服务方法有共性，但它更强调共性技术体系的基础上的差异性，形成专业化的、独具特色的大数据知识细分服务体系。
(3)支持是支持按需使用／付费的知识服务模式。实际上，大数据就是云计算本身，因为两者都是数据的大规模聚集于定制化分布的结合。通过云计算对大数据进行处理，会使知识服务更为精准。大数据知识服务是一种由用户需求驱动的、按需使用／付费的知识服务新模式。
(4)大数据知识服务强调用户参与和群体协同。它关注用户需求满足过程，将满足需求的服务渗透到大数据知识服务过程及大数据全生命周期管理的每个环节，并充分利用群体创新对海量数据进行管理、分析、可视化和获取知识。