1. 大数据给电信行业的机会与挑战
挑战1：电信行业生产圈的信息产业遇到了革命性的变化。运营商相关业务的发展更加依赖数据，如传统的语音、窄宽、带宽数据以及超宽带 数字经济等相关业务的数据数据量越来越大。
挑战2：OTT 虚拟运营商的介入。使得运营商竞争环境更加的复杂和激烈。
挑战3：客户消费模式的改变。需要大数据分析深入洞察用户的需求，进行定制化的服务，改善客户体验
挑战4：提升精细化的管理水平。以数据为中心的运营支撑一体化、精细化成为必然趋势，数据将成为企业的核心资产。
2. 电信行业大数据典型商业需求
大数据的总体目标是构建统一的数据采集与整合能力，大数据分析处理能力，计算及数据服务能力，大数据应用能力和互联网化的数据开放能力，支撑业务创新与商业成功。
（1） 延长用户生命周期----大数据建模支撑用户全生命周期的营销和维系
（2） 提升业务使用量----基于大数据的营销体系有效运作、支撑多批次、小群体、高成功率、多用户触点的营销
（3） 对外价值变现----实现对外合作、MR数字轨迹形成商业价值
3. 常见应用场景
（1） 潜在离网用户维挽场景
通过大数据的用户管理，对潜在的离网用户进行数据分析。通过大数据实现用户管理、营销策划、营销实施和闭环反馈的拉通。当海量用户数据来了之后，用大数据平台对所有用户进行分类、识别和管理。用户识别之后，根据用户大数据分析结果触发营销策略。对用户在内部进行渠道选择，匹配相应的资源套餐，通过用户的选择来进行效果的反馈。
（2） 综合网管分析平台—基站关联分析场景
根据离网用户的位置轨迹，用户的业务行为，基站地图以及基站网络质量KPI获得数据源，然后进行大数据的建模分析，判断离网用户是否与其常出没的基站存在关联，进而输出质差基站列表、基站供需平衡度、经常出没已识别质差以及基站的未离网用户列表。最后确定可服务的商用场景。
（3） 数据变现场景：户外数字媒体/非数字媒体价值评估场景（就是广告）
现阶段，户外媒体行业缺乏受众测量方法。
户外数字媒体/非数字媒体价值评估场景----需求分析、相关数据分析，结合广告屏分析得出结果输出
4. 电信运营商大数据应用方向
以前电信运营商的主要收入来源：语音、短信业务，
未来：数字化服务收入时代
需要建设大数据平台支撑：
（1）自有业务收入提升
（2）非通信价值变现，进而使运营商的业务数字化。
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