电信运营商拥有多年丰富的数据积累，其中包含丰富的诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，以及图文、音频、视频等非结构化数据。主要来自通信基础设施，移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务。涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。电信行业的基础建设和使用用户的基数巨大，为电信大数据的研究带来了巨大的便利和挑战。

电信大数据包含4个主要应用内容：①基础设施管理与优化。利用大数据实现基站和热点等电信基础设施的选址和资源分配工作。利用大数据技术采集和处理实时电信网络数据，监控网络状况，通过识别价值小区和业务热点小区，实现更精准的网络优化、应用和用户的智能指配。②电信市场的精准营销。电信运营商通过收集客户终端信息、通话上网行为轨迹等丰富的数据，可为每个客户归类人口统计学特征、消费特征等标签。在此基础上，借助大数据挖掘技术（如分类、聚类、关联规则挖掘等）进行客户分群，从而帮助运营商深入了解客户行为。此外，大数据技术可以帮助运营商分析客户通信录、通话等社交行为，发现和归类用户群体，从而提高营销效率、改进电信服务。在此基础上，精准营销和个性化推荐都将成为可能，并在此基础上优化客户关系管理，最终提升用户对电信服务的满意度，防止用户流失。③电信企业运营管理。通过大数据技术，电信企业可以分析从网络、用户业务、服务质量等多个维度进行监控，从而达到全方位的运营管理。此外，通过数据分析，对业务和市场经营状况进行总结和分析，取代传统的单一的分析师人工撰写方式，以此为辅助，实现更精确的经营分析和市场监控。④数据商业化。由于电信行业具有用户基数庞大的特殊性，电信运营商掌握了许多其他行业无可比拟的丰富的用户数据，在相应法律约束以及隐私的完善保护前提下，电信运营商可以实现数据的商业化，与其他行业进行深入的合作，为用户提供更丰富的服务，如广告的精准投放，与交通行业的数据共享提供决策支持，与政府合作提供突发事件的预防、监测与应急管理等。