据运营商大数据调查显示，全球120家运营商中，约48%的运营商正在实施大数据服务。运营商大数据服务成本平均占运营商总预算的10%，未来五年将上升到23%左右，成为运营商大数据的战略优势。由此可见，从流量运营到大数据运营是大势所趋。运营商大数据多年来积累的数据，既有财务收入、业务发展等结构化数据，也有图片、文字、音频、视频等非结构化数据。从数据来源来看，运营商大数据的数据来源主要来自语音、固定电话、固定网络接入、无线互联网等业务。它还涉及公共客户、政府和企业客户、家庭客户和实体渠道。电子渠道、直销渠道等联系方式。总体来看，运营商大数据发展还处于探索阶段。

细分大数据在运营商领域的五大应用。
目前，国内运营商主要在五个方面运用大数据：
（1） 网络管理与优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理优化；
（2）营销与精准营销，包括客户肖像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；
（3）客户关系管理，包括客户服务中心优化和客户生命周期管理；
（4）营销和精准营销；企业运营管理包括业务运营监控和业务分析；
（5）数据商业化是指数据外部业务的个性化盈利能力。

网络管理与优化
包括基础设施建设和网络运营管理的优化。优化基础设施建设。例如，利用大数据实现基站和热点的定位和资源分配。运营商可以从时间段和位置特征两个方面分析话费和信令中用户流量的分布情况，为4G高流量地区设计5g基站；同时，运营商也可以建立模型来评估现有基站的效率，评估成本，找出基站建设中的资源浪费。例如，在一些地区，为了实现基站建设的目标，基站建在人们很少去的地方。

是营销和精准营销
客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。
（1）顾客画像。运营商可以根据客户终端信息、位置信息、通话行为、移动互联网行为轨迹等丰富数据，对每个客户的人口学特征、消费行为、在线行为和爱好进行标注，并利用数据挖掘技术对客户进行分组识别，提升客户的360度轮廓，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。
（2）关系链研究。运营商可以分析客户接触、通话行为、在线社交行为和客户信息，并进行社交圈分析。特别是利用各种联系记录，形成一个社交网络，丰富用户的洞察力，并进一步运用图挖掘方法发现每个圈子，找到圈中的关键人物，识别家庭、政府和企业客户，或者分析社交圈，寻找营销机会。
（3）精准营销和实时营销。根据客户画像，运营商深入了解客户特征，建立客户与服务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，在推送渠道、推送时机、推送模式等方面满足客户需求，实现精准营销。
（4） 个性化推荐。运营商可以利用客户档案信息、客户终端信息、客户行为偏好等为客户提供定制化服务，优化产品、流量套餐和定价机制，实现长期的个性化营销，并将客户历史联系信息、客户套餐消费等关联起来，客户人口学特征、客户类型等数据建立智能路径模型，为客服热线预测下一个客户的通话需求、投诉风险、对应的路径和节点。这样可以缩短客服电话的处理时间，识别投诉风险，有助于提高客户满意度；此外，还可以利用语义分析对客服热线问题进行分类，识别热点问题和客户情绪，解决大问题

运营商大数据的本身是经得起推敲的。通过建立数据模型，可以截流分析网站，app，400电话，固话，小程序，关键词等平台实时浏览，访问，活跃，登陆，来电者，搜索者用户数据信息，相关企业可以通过外呼，短信等触达方式确定意向，达成转化。