傳統意義上的海量數據是以結構化數據為主，伴隨著近幾年物聯網、電子商務、移動互聯網的快速發展，非結構化新數據和結構化傳統數據一起構成了大數據。所以，大數據是時代發展的必然產物，也是傳統數據的延伸，是對傳統數據在深度和廣度上的補充。所以，傳統的數據挖掘應用與當前熱議的大數據應用是一脈相承的，其本質上都是運營商在數據挖掘基礎上開展業務運營、提升運營效率，亦即數據化經營，大數據應用是電信運營商數據化經營的新階段。
大數據時代已經到來，如何更好地發揮數據資產的價值，對于電信運營商來說是一個嶄新的課題。電信運營商應積極加強技術和人才儲備，有序開展大數據關鍵技術研究與驗證，同時要找準大數據應用的切入點，創新數據化運營的商業模式，盡快推動大數據技術應用試驗，為大規模應用、推廣奠定基礎。
現階段，電信運營商利用其擁有的大數據，進行全面深入、實時的分析和應用，是應對新形勢下的挑戰，避免淪為管道化的關鍵。從大數據的具體應用方向來看，運營商當前應主要集中在四個方向：流量經營精細化、智能客服中心建設、基于個性化服務的客戶體驗提升以及對外數據服務。
流量經營精細化
在流量經營精細化上，大數據應用的價值主要體現在：深入洞察客戶、助力精準營銷和指導網絡優化三個方面。首先，基于客戶終端信息、手機上網行為軌跡等豐富的數據，借助DPI（Deep Packet Inspection，深度數據包檢測）技術等，建立客戶超級細分模型，為各細分群組客戶打上互聯網行為標簽，可以幫助運營商完善客戶的360度畫像，幫助運營商深入了解客戶行為偏好和需求特征；其次，根據客戶行為偏好，推送合適的業務，并根據對客戶特征的深入理解，建立客戶與業務、資費套餐、終端類型、在用網絡的精準匹配，同時也能做到在推送渠道、推送時機、推送方式上滿足客戶的個性化需求，實現全程精準營銷；最后，利用大數據技術實時采集處理網絡信令數據，監控網絡狀況，識別價值小區和業務熱點小區，更精準地指導網絡優化，實現網絡、應用和客戶的智能指配。
智能客服中心建設
作為運營商與客戶接觸的第一界面，客服中心（或稱客戶聯絡中心）擁有豐富的數據資源，可以稱得上是客戶信息的“聚寶盆”，利用好客服中心的客戶接觸數據對于建設智能化客服中心意義巨大。利用大數據技術可以深入分析客服熱線呼入客戶的IVR行為特征、訪問路徑、等候時長等等，同時結合客戶歷史接觸信息、基本屬性等，可以建立熱線呼入客戶的智能識別模型?；诳蛻糁悄茏R別模型可以在某類客戶下次呼入前預先推測其呼入的需求大體是什么，IVR接入后應該走什么樣的節點和處理流程。這樣，就可以基于呼入客戶習慣與需求的事先預測而設計的按鍵菜單、訪問路徑和處理流程，合理控制人工處理量，縮短梳理時間，為客戶服務中心內部流程優化提供數據支撐，有助于提升熱線服務管理水平，加速熱線營銷渠道資源整合，有效識別客戶投訴風險，助力智能客服中心的建設。
基于個性化服務的客戶體驗提升
大數據時代對于運營商為客戶提供服務來說更加側重于“小”，亦即更加關注每個個體“小我”的個性化需求，而融合了電商、醫療、社交等方面信息的“大”數據正是為了更深入地理解“小我”、服務好“小我”。利用大數據技術，一方面可以建立更全面、豐滿的客戶畫像，另一方面還可以量化分解客戶接觸信息，識別客戶特征與習慣偏好，預測客戶可能在何時手機出現故障、何時會產生換機行為等等，為客戶提供定制化的服務，優化產品、套餐和定價機制，實現“一戶一策”的差異化、個性化服務，提升客戶體驗與感知。由此可見，大數據將為移動互聯網時代的客戶服務帶來一次變革，給客戶服務帶來了極大的想象空間和無限的發展前景。
對外數據服務
對外數據服務是大數據應用的高級階段，這個階段電信運營商不再局限于利用大數據來提升內部管理效益，而是更加注重數據資產的平臺化運營。利用大數據資產優勢，將數據封裝成服務，提供給相關行業的企業客戶，為合作伙伴提供數據分析開放能力。例如，Telefonica和Verizon已經成立了專業化數據公司來運作對外數據售賣的服務。再如，如果將無線城市與物聯網、電子政務等方面的信息結合起來，將能為電信運營商的數據和政府的政務數據增值，對于打造一個開放數據平臺和民生服務平臺有重大意義。讓數據在不同行業之間流動起來，實現體外循環將能進一步釋放數據的價值。當然，以簡單的Data Seller模式售賣數據服務時，需要注意保護客戶隱私、打消隱私顧慮。
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