全球进入大数据时代
据Oracle预测，未来10年全球数据量将以40%以上的速度增长，2020年全球数据量将接近45ZB(45,000,000PB)，为2009年的44倍。快速增长的数据量与现有的分析能力之间存在巨大的鸿沟，而大数据处理技术的发展能有效跨越该鸿沟，使数据价值能够更好地被挖掘和利用。根据2013年 Gartner新兴技术Hyper曲线，大数据技术取得快速成长，仍在上升通道，接近期望膨胀期(Peak of Inflated Expectation)顶峰。
来自Wikibon的数据显示，2012年全球大数据市场中，硬件收入、服务收入、软件收入分别达45.43亿美元、43.91亿美元和22.95亿美元，占比分别为41%、39%和20%，2017年全球大数据市场规模有望达485亿美元。
而来自CCW Research的数据显示，2012年国内大数据市场中，政府(14.9%)、互联网(14.9%)、电信(10.6%)、金融(10.6%)行业规模较大，占据一半市场份额。2016年市场规模有望达93.9亿元人民币。
面对挑战，电信运营商提升专业能力
电信运营商需应对大数据在管理、技术和应用上带来的三大挑战。首先是大数据管理挑战，例如大数据如何有效组织和管理，如何保护数据安全和用户隐私，大数据如何保障数据质量。其次是大数据技术架构挑战，例如大数据对存储、网络等提出了更高要求;多源异构大规模数据的采集、整合面临挑战。最后是大数据应用挑战，例如如何从海量数据中发掘数据价值，现有数据应用模式已经难以适应大数据持续优化的需求等。
在大数据实施策略方面，电信运营商需善于通过合作，充分利用企业内外部的数据，在流量经营、网络优化、数据服务和个性化服务方面探索突破，推出有价值的大数据服务。例如，核心的内部数据包括运营商独有的、对自己有很高利用价值的数据(POS数据、会员购买记录等)，可以分析用户行为对内改善运营，对外则通过出售来换取价值，如为企业提供营销服务等;其他公司独有的、对自己有很高利用价值的数据(其他公司服务的会员信息、Twitter的推文信息等)，则可以采用购买的策略。
电信运营商纷纷加大大数据业务探索力度，如Orange、BT、Verizon、Telefonica、NTT、T-Mobile、Sprint、加拿大贝尔等利用自身用户信息提升服务能力，或者对外开展营销服务、政府公众服务等。其中NTT与第三方广泛合作，甚至从Twitter购买数据来开展服务的策略值得借鉴。成立专业部门或公司将成为电信运营商提升大数据服务专业水平的有效手段，如Telefonica和Verizon成立了专业部门开展大数据业务，为企业提供营销服务;新西兰电信甚至于2014年新成立了一家独立的大数据公司Qrious，希望借助这一平台对数据进行集纳和分析。