隨著移動互聯網的發展，圍繞著每個用戶的信息數據正在形成海量存儲，而大數據的各種應用也隨著成熟起來。在2014年的世界杯期間，很多機構都通過大數據來預測比賽結果，而百度在去年的春節期間聯合央視推出了春運遷徙圖。
中國是一個人口大國，圍繞著各種假日經濟，旅游業日漸壯大，但每當黃金周就會遭遇各個景點的人滿為患，相關道路的擁堵更是讓出行的人焦頭爛額。雖然各種機構都在利用自己掌握的數據資料進行分析，對旅游景點的客流疏導做出貢獻，但始終難有實質性的效果。分析原因，主要是因為一般的機構掌握的數據并不全面，也無法實時動態的采集到所有游客的即時信息。
現實中，有一個行業在大數據應用中具有得天獨厚的條件，那就是通信運營商們。運營商們數以億計的通信用戶基數保證了數據的海量和多元性，這些數據還具有可持續性，運營商可以通過對海量數據的有效分析精準、高效地為廣大用戶和社會各界提供產品和服務。
比如，通信運營商多年來都在全面采集用戶各方面的通信使用信息，包括用戶的個人背景資料、實時的移動位置信息，如今還可以獲得更多的移動互聯網應用情況，只要是加以合理的利用，完全可以準確清晰的分析出行走路線、旅游偏好等等，成為大數據應用的樣板。
在這方面，已經有國際上成功的應用案例。據媒體報道，美國運營商Verizon公司在舉世聞名的超級碗比賽現場就進行觀眾分析，短時間內就能得到用戶的行為軌跡并對散場后可能的交通情況進行預測，交通部門由此作為依據進行應對，取得了滿意的使用效果。比如，信息表明，在超級碗體育場內，從巴爾的摩來的粉絲人數是來自舊金山的三倍，這樣的數據通過其他渠道很難獲得，可運營商卻是手到擒來。
國內，一些運營商也已經開展了類似的大數據應用探索，并逐漸開始展現出巨大的應用前景。比如，某運營商通過對某省內的旅游景區所覆蓋的網絡信令數據提取，結合云計算分析引擎，站在大數據的視角上，為旅游主管部門和旅游相關從業者的行業決策和運營規劃提供了第一手數據支持。
作為旅游主管部門、旅行社或者景區管理方，最關注的無非是四個問題：游客從哪里來?游客怎么來?游客去哪玩?游客怎么玩?要想解決這四個問題，就必須掌握游客的行動軌跡信息，但游客在各個機構填寫的表格信息實在有限且不一定按計劃執行，家庭及朋友一起自由行的游客更是行蹤難覓。在這種時刻，只有幾乎能做到人手一部的手機信息能夠幫上忙。
根據相關報道，在大數據應用案例實踐中，每位游客都有一部手機，即使不是本運營商的用戶，也能夠通過網間通信數據分析獲知，因此，通過對游客號碼歸屬地的調查，獲取游客來源信息，包括省內、省外或國外等等，可以清晰列出來到旅游地的主要游客歸屬地。運營商通過對到訪游客的行動軌跡追蹤，包括經過的交通樞紐，包括火車站、機場等記錄，游客移動速度的分析等進行綜合比對，可以還原出游客到達的方式，比如是通過公路、鐵路還是航空。通過對景點進行實時的人流量統計，得出每日人流趨勢圖，并給出游客達到峰值時刻統計，以便健全景區安全預警機制，可以提前行動做好各種保障措施。通過對到達游客的持續跟蹤，統計出在單一景區內的游玩時長，并結合游客的上下游出行地點、每日游玩做細、特點活動區域來分析歸納游客的旅游軌跡，以便旅游主管部門及相關從業者為游客制訂更個性化的旅游路線套餐，提供配套的餐飲、住宿、娛樂一條龍服務。(此處信息參考了某運營商旅游大數據應用的相關資料)
此外，運營商還可以結合大數據應用和位置服務為旅游景區和游客提供電子導游服務，在游客進入景區之后主動向游客推送景區介紹、消費提醒，還可以監測旅行社的履約情況，有效的監控低價團購物團等侵害消費者利益的行為。
當然，運營商的大數據的應也并非完美，在數據構成上還需要得到補充，如果能夠和旅游出行服務的互聯網公司達成合作，必將能夠提供更多的數據維度，也就對旅游從業機構和普通老百姓有更大的現實價值。
