大數據正改變企業運營管理的決策方式。但是，大數據促進企業管理決策的力量不在于數據之大，也不在于數據本身，而在于企業利用大數據所作出的更深入、全面的客戶需求洞察，并依此支撐企業運營管理決策的有效形成，促進企業運營管理的高效運行。
運營商建立大數據應用雛形
雖然尚處起步和探索階段，但先行的電信運營商已經開展一些大數據的采集和分析應用，基本可歸為以下四類。
1.通過DPI系統采集用戶所瀏覽網站的URL信息
嚴格意義上說，這并不真正屬于大數據分析的范疇。理由一是將URL信息采集后對URL網站所屬信息內容類別的首次判定一般必須通過人工方式，這不符合大數據分析的自動和智能的思想；理由二是將用戶所瀏覽網站一一作信息類別（比如娛樂、體育、音樂等）歸納之后，標簽處理已經損失大量原生態信息，且因抽離所處時空環境，信息價值銳減，這違背了大數據分析的核心思想；理由三是這種分析一直尚未找到適合的營銷方式，向喜歡瀏覽娛樂信息的用戶推銷娛樂信息，事實證明是后知后覺且多此一舉。
2.社交網絡分析
利用電信CDR及短信數據對主被叫關系分析形成對交往圈、交往圈中各節點影響力、影響如何沿交往圈在各節點間輻射等信息的社交網絡分析，在一些電信企業已有成熟算法和模型，且有成功營銷應用實踐案例。
3.大數據量的集中采集和存儲，供實時監控、查詢
一些電信運營商在總部或省分公司層面已經實現了集團或全省的上網數據、通話數據或網間數據的采集和實時監控查詢，比如中國移動某省的流量分析與監控系統，能夠基于時間、地區、運營商、業務、App、IP分組、域名等維度對全省的上網流量進行實時分析和報告。從嚴格意義上，這屬于大量的結構化數據的采集和統計分組匯總處理，所以依然不屬于大數據范疇。
4.基于論壇、微博等平臺專題信息的輿情監測
目前一些電信運營商針對新推出產品、某細分客戶群產品偏好、競爭對手新推出產品等都有基于專門論壇及微博平臺等進行的相關信息采集，并對所采集信息進行相關專題信息的分析工作。但因為這種分析所基于的數據源是文本信息，區別于傳統結構化數據，所以通常被人們稱為“大數據分析”，但深究其處理和分析信息的手段，本質上還屬于關鍵字搜索技術加人工干預，所以嚴格來說，目前針對固定主題的輿情監測并不屬大數據的分析應用范疇。
大數據在電信業的拓展方向
實時地理位置判定 可攜帶及無線移動設備的普及和使用方式的多樣化（如文本、Email、視頻、上網、拍照等）發展，為企業提供了潛在數據采集的便利條件，也為市場人員提供了通過個人設備和平臺實時接觸并獲得消費者反饋的能力。因此，企業充分利用移動技術，結合社交網絡等應用，能夠取代并補充傳統營銷的一些功能。
基于位置的服務是個令人興奮的新興事物，對于電信運營商來說，他們能夠實時知道客戶的位置，根據企業對客戶需求模式的長期跟蹤識別，借客戶所處位置實時觸發營銷時機，將用戶所處位置周邊已整合的餐館、銀行、警察局或煤氣站等產品信息，針對性傳達給有需求的目標客戶，在滿足客戶需求獲取客戶滿意的同時，利用消費者“移動設備比自己眼睛看得更清楚”的感知來增加客戶粘性、提升客戶忠誠，實現電信運營商成為綜合平臺提供者的“新三者”目標。
社交網絡分析（SNA） 對于電信企業來說，客戶的社交網絡分析即為一個重要的大數據分析方向。社交網絡分析內容為：通過測算識別客戶與客戶之間關系所形成的圈子，以及圈子中各客戶角色的判定——領袖者是誰，追隨者是誰——來形成企業對各個客戶影響力和價值判斷，在此基礎上，利用這些圈子、角色和影響力的認識，幫助企業實現相關營銷活動或產品套餐的推廣，提高企業營銷運營管理效率。
客戶體驗分析（CEA） 過去幾年，電信運營商一直倡導客戶體驗管理。但是，由于以往數據處理和分析技術條件所限，客戶體驗管理難以實現，因為企業要對每一個客戶使用產品過程中每一個環節中的每一次接觸在每一個接觸點都能夠測量并判斷客戶的體驗感受，數據很難獲取，分析測算也很難實現。而在大數據時代的數據處理和分析技術中，其中有一個特點就是機器數據即非結構化、半結構化數據處理分析技術的成熟。
借由該技術，我們可以將貫穿客戶使用產品全流程每一個環節每一個接觸點的每一次接觸行為的留在我們系統中的日志數據實時采集、處理，并將客戶的操作行為軌跡數據與正常行為所需時長和行為軌跡標準進行對比，進而實時判斷問題，實時與客戶交互并調配資源，實時解決用戶使用產品中遇到的問題，并依此不斷發現總結客戶的典型行為模式，不斷修正產品和流程設計，最終提升客戶體驗。
總之，對于因具備傳統數據優勢而在傳統數據分析挖掘及其基礎上已經應用和實現精確營銷的電信行業來說，大數據的應用方向在三個方面：首先，對于原有數據的重新分析挖掘，如基于CDR數據進行人與人之間關系的社交網絡分析；其次，大數據技術帶來對大量不同類型數據采集、處理和分析能力，可將企業原來具備卻無能力對付的數據充分利用，比如基于信令數據的實時位置判定，基于機器數據實時的客戶體驗判定問題識別；最后，立足自身用戶基礎，通過外部網絡數據的獲取，完善現有用戶行為、交往和情感、喜好等信息及其之上的分析應用。
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