全球進入大數據時代
據Oracle預測，未來10年全球數據量將以40%以上的速度增長，2020年全球數據量將接近45ZB（45,000,000PB），為2009年的44倍?？焖僭鲩L的數據量與現有的分析能力之間存在巨大的鴻溝，而大數據處理技術的發展能有效跨越該鴻溝，使數據價值能夠更好地被挖掘和利用。根據2013年Gartner新興技術Hyper曲線，大數據技術取得快速成長，仍在上升通道，接近期望膨脹期頂峰。
來自Wikibon的數據顯示，2012年全球大數據市場中，硬件收入、服務收入、軟件收入分別達45.43億美元、43.91億美元和22.95億美元，占比分別為41%、39%和20%，2017年全球大數據市場規模有望達485億美元。
而來自CCW Research的數據顯示，2012年國內大數據市場中，政府（14.9%）、互聯網（14.9%）、電信（10.6%）、金融（10.6%）行業規模較大，占據一半市場份額。2016年市場規模有望達93.9億元人民幣。
面對挑戰，電信運營商提升專業能力
電信運營商需應對大數據在管理、技術和應用上帶來的三大挑戰。首先是大數據管理挑戰，例如大數據如何有效組織和管理，如何保護數據安全和用戶隱私，大數據如何保障數據質量。其次是大數據技術架構挑戰，例如大數據對存儲、網絡等提出了更高要求；多源異構大規模數據的采集、整合面臨挑戰。最后是大數據應用挑戰，例如如何從海量數據中發掘數據價值，現有數據應用模式已經難以適應大數據持續優化的需求等。
在大數據實施策略方面，電信運營商需善于通過合作，充分利用企業內外部的數據，在流量經營、網絡優化、數據服務和個性化服務方面探索突破，推出有價值的大數據服務。例如，核心的內部數據包括運營商獨有的、對自己有很高利用價值的數據（POS數據、會員購買記錄等），可以分析用戶行為對內改善運營，對外則通過出售來換取價值，如為企業提供營銷服務等；其他公司獨有的、對自己有很高利用價值的數據（其他公司服務的會員信息、Twitter的推文信息等），則可以采用購買的策略。
電信運營商紛紛加大大數據業務探索力度，如Orange、BT、Verizon、Telefonica、NTT、T-Mobile、Sprint、加拿大貝爾等利用自身用戶信息提升服務能力，或者對外開展營銷服務、政府公眾服務等。其中NTT與第三方廣泛合作，甚至從Twitter購買數據來開展服務的策略值得借鑒。成立專業部門或公司將成為電信運營商提升大數據服務專業水平的有效手段，如Telefonica和Verizon成立了專業部門開展大數據業務，為企業提供營銷服務；新西蘭電信甚至于2014年新成立了一家獨立的大數據公司，希望借助這一平臺對數據進行集納和分析。
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