电信数据的数量与质量
数据规模方面，工信部统计数据显示，2016年我国三大运营商电话用户达 15.3 亿户，移动用户 13.2 亿，固定电话 2.07 亿，运营商每天搜集的数据可达 PB 级。
数据准确性方面，运营商以号码为唯一的 ID 来整合各类数据，并且手机号码实名登记，我国目前手机实名登记率达 95%，这充分保证了电信大数据的真实可靠。
大数据产业分析
根据大数据从产生到市场应用的发展环节，可将大数据产业链划分为“数据源”、“基础设施”、“软件系统”和“应用服务”等四个主体环节，并由“产业支撑”作为辅助环节。依据大数据产业链结构，衍生出在大数据各环节的商业模式分布，包括数据源供应、基础设施供应、软件系统供应、数据服务供应、数据交易市场、产业支撑服务等六大类发展模式。
1.数据应用服务供应模式
数据应用服务模式是将大数据分析处理成果以服务的形式提供给政府、企业、公众等需求者，满足其现实应用需求，并帮助需求者获取更大的社会、经济价值。该模式是大数据应用服务层的主要商业模式之一，处于大数据产业链的顶端，用户群体最为广泛，需求最为丰富多样，基本涵盖了社会经济生活的所有主体，市场前景广阔。
2.数据交易平台模式
数据交易平台模式是通过吸收第三方数据，构建开放的数据交易平台，通过平台交易模式提供用户所需数据并获取收益。该模式也是大数据应用服务层的主要商业模式之一，该模式需打通线上线下的数据服务营销、购买、消费链，对于数据技术支撑和数据安全保障等有较高的能力要求，在大数据发展初期并非主流模式，但随着大数据应用市场的不断成熟和发展，该模式的发展空间将不断扩大。
3.数据软件技术服务供应支撑模式
软件系统供应模式是通过将大数据软件系统(Hadoop)以交易的形式提供给政府、企业等需求者，支撑其更好地管理数据资源并从中获取相应价值。具体服务内容包括基础软件系统服务和应用软件系统服务。基础软件系统是指为大数据的存储、管理、计算等提供基础运行环境，应用软件为满足应用需求提供支持。该模式是大数据软件系统层的主要商业模式，主要是以大数据分析能力为产品输出，客户需求相对统一。
4 数据基础设施建设服务模式
基础设施供应模式是将大数据基础设施以交易的形式提供给政府、企业等需求者，支撑其从数据资源中获得丰富价值，具体服务内容包括 IDC 数据中心建设运维、“云计算”平台建设租赁、数据传输网络建设等。该模式是大数据基础设施层的主要商业模式，主要是以大数据基础设施建设为服务输出，对于供应商的准入门槛相对较高。目前的市场发展已较为成熟，预计未来将呈平稳增长趋势，但不排除技术创新带来突破性增长的可能性。
5.数据源供应模式
数据源供应模式是指将源数据以库表、接口等形式提供给数据需求者，使其获得数据资产中所蕴含的价值，供应商根据数据需求量收费。该模式是大数据源层的主要商业模式，涵盖大数据产生的相关领域，包括传感终端、互联网、政府机关、运营商等。该模式主要是以数据为产品输出，相对简单，不涉及数据的分析处理，但信息安全的政策风险较高，而且市场空间有限，当前只适合于政府层面公共服务领域的数据源供应服务。
6.产业支撑服务模式
产业支撑服务模式是指通过为大数据产业发展提供资金、技术、影响力等方面的支撑服务，以收入分成或服务佣金的形式获取收益。该模式是产业支撑服务层的主要商业模式，主要是应用在辅助或推动大数据产业发展的相关领域，包括科研教育机构、创投孵化组织、行业咨询公司等。该层以提供大数据产业支撑服务为输出，不直接涉及大数据生产领域，但对大数据产业发展具有重要推动作用。
大数据行业在中国未来的发展方向
(一)金融、政务、交通、旅游等热点领域的应用不断深化
金融、政务、交通、旅游等一直是电信大数据应用的热点行业领域，从发展趋势看，这些领域的电信大数据应用价值仍具有广阔的拓展空间，未来的应用场景会更加丰富。以电信大数据在金融领域的应用为例，目前仍主要是以基于电信用户数据分析的征信服务为主，相关应用仍主要集中在数据支撑服务领域。但随着数据对接应用的价值深化和经营积累，电信大数据的应用有望从服务支撑领域走向业务开发合作，即运营商可以与金融机构共同开发基于大数据的金融产品，而且业务层面的应用合作将促进电信大数据应用价值的有效提升。当前已经有走在前列的大数据企业通过联合运营商和银行，实现了电信大数据应用与金融产品的融合创新。
(二)以视频为代表的非结构化数据的分析应用成为新趋势
4G 网络的快速建设和应用普及，带来了以视频为核心的多媒体应用的爆发式增长。预计到 2020 年，我国移动视频流量占比将超过75%。图片、音频和视频等非结构数据将成为未来电信大数据的主要构成部分，其应用价值显著。例如娱乐视频数据的挖掘分析，能够为用户提供智能化的使用服务，工业视频监控相关数据的分析处理，在产业互联网领域的应用前景广阔。随着机器学习等新兴数据分析技术的快速发展，对于以视频为代表的非结构化数据的挖掘分析和应用将成为未来电信大数据应用的新趋势。
(三)物联网、人工智能、AR/VR 等成为大数据应用发展的新动力
新兴技术和应用的发展，一是提升了电信大数据的规模和价值，物联网和工业互联网和发展拓展了网络连接范围，根据 GSMA 预测，2020 年全球可连网设备将达到 250 亿件的规模，“万物互联”将带来电信大数据在数据规模和应用价值两方面的新飞跃。二是强化了电信大数据应用的技术基础，人工智能的飞速发展为视频、音频、图片等大规模非结构化电信数据的分析挖掘，提供了极为重要的技术能力，为电信大数据的价值发现和应用奠定了基础。三是创造了新的应用领域和空间。工业互联网应用必须以实时、快速和多样化的数据分析处理能力为基础，人工智能既能用来分析数据，但也更需要以大数据分析为基础能力来实现。
(四)面向大众市场的个性化大数据服务将成为新领域
当前电信大数据应用主要是以面向政企客户为主，受限于数据资源的丰富性和分析能力，所提供的数据应用服务大多为统一标准化和规模化的，而且基于全量数据的分析维度相对简单，难以真正做到数据潜在价值的充分挖掘和应用。在未来，一方面随着物联网和可穿戴设备的大范围应用普及，电信大数据能够实现对单个用户相关数据的更全范围的覆盖;另一方面机器学习、人工智能等新技术带来数据分析能力的飞速提升。在此条件下，未来运营商将能够为更多的个人客户提供满足其个性化需求的大数据服务，例如健康管理、消费管理等。面向大众市场的个性化大数据服务将成为电信大数据应用的新领域。