由於大數據產業具有很強的互聯網特性，現有的運營模式很難幫助運營商實現大數據產業的快速發展。這是因為對於大數據行業來說，運營商傳統的金字塔式組織架構已經過時，傳統的信息系統和組織架構已經無法應對海量數據和創新應用，自上而下的運營模式也無法更貼近用戶需求，這顯然已經阻礙了運營商自身大數據行業的深入發展。運營商必須根據市場需求，全面轉向以客戶和消費者為中心的運營體系，重組企業的商業模式和組織結構。這是模式的創新。大數據產業的發展要求運營商實現管理和市場信息系統的完美對接，新的大數據應用必將幫助運營商向信息服務模式轉型。
面對大數據時代，運營商及時轉型成為必然，否則就有可能被互聯網公司超越。理論上，運營商擁有優勢大數據資源並不是完全不可替代的。比如用戶的位置信息可以通過多種APP應用獲取，用戶的網絡使用信息也可以通過多家互聯網公司的合作獲取。互聯網公司通過泛互聯網化收集更多的大數據信息。另壹方面，多個行業的垂直整合將成為趨勢。在數據應用層面，行業企業會通過各種手段收集大量的用戶數據，這些數據會更貼近用戶，更了解用戶，為用戶提供更合適的服務。大數據將成為更具戰略意義的資產，各行業、各單位都在關註大數據。
根據大數據量大、時效性高、數據類型和來源多樣化的特點，運營商首先獲取更多有用的大數據資源，比如大量的網絡運行信息，包括大量有價值的用戶行為和位置信息，這些都是可以利用的。要用好資源，避免大數據資源的浪費。其實有些運營商有大數據之類的金山，但似乎別無選擇，只能坐以待斃，逐漸成為管道。他們在不斷強化傳統市場的效率評估，卻似乎忽略了大數據價值的流失。
面對數據分析的挑戰
當然，海量數據的出現和數據結構的變化也給運營商的大數據管理和分析帶來了挑戰。壹是由於各種業務的發展、市場需求的變化和網絡規模的擴大，運營商的大數據快速增加，增加了運營商大數據存儲和處理的難度，使得現有的數據倉庫無法線性擴展，這說明傳統的數據倉庫無法有效存儲不斷增長的業務數據；二是由於新的大數據業務不同於傳統的通信業務分析，需要對內容等非結構化、大容量的信息進行多用戶、多應用、實時有效的分析，傳統的架構和數據倉庫處理已經不能滿足新的信息業務需求。因此，運營商需要建設新的大數據中心來存儲、分析和處理海量數據，必要的投入必不可少。
大數據產業的產生和發展是現代信息技術和互聯網時代海量信息發展到壹定階段的必然結果。大數據的應用將是海量數據、現代信息技術和各種社會應用的化學反應，必將帶來當今社會信息技術、商業模式和相關法律法規的深刻變革。