项目团队建立了大数据智能分析平台，该平台可以集成客户数据信息系统、客户来电异常处理信息系统、信息系统等六大客户来电系统起源、操作系统操作记录和数据、标记等投诉工作单服务，同时基于 NLP (natural language processing，NLP)和 AI 分析能力，构建标签理解模型，自动输出工作单分类结果，通过机器学习、手工纠正和机器学习连续循环迭代过程，实现了利用人工智能对投诉进行建模。
大数据分析使组织能够预测其网络的峰值使用率，目标是他们能够采取措施缓解拥塞。它还可以帮助识别那些注定要支付账单的客户，以及那些准备更换运营商的客户，这些问题可能会加剧客户流失。通过快速反馈、高性能服务和定制产品，电信行业从大数据分析中获得的洞察力提高了客户在每一个接触点的体验。
目前的电信数据分析允许运营商实时开启新的洞察力，使他们能够在客户预定的购买、购买或响应的确切时间主动提供服务和解决方案。基本上，客户得到他们需要的和他们需要的。除了利用客户体验，实时定制还可以提高电信公司的销售能力，并有策略地推广产品以增加收入。
基础设施建设的优化。例如，利用大数据实现基站和热点的选址和资源配置。通过分析 CDRS 和信令中用户业务的时间周期和位置分布，运营商可以为2g 和3g 高流量区域设计4g 基站和无线局域网热点。同时，运营商还可以建立一个评价模型来评价现有基站的效率和成本，找出基站建设中的资源浪费问题。例如，为了满足基站建设指标，基站建在人员少的地方。
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