在解决电信用户隐私方保护方面，沃达丰电信荷兰公司商业智能经理Bart Cloosen表示，目前比较通行的做法是“让手机用户自己主动选择是否同意把自己的个人信息公开，如果手机用户同意，运营商会给予一定的优惠或话费奖励等”。
DHL：基于大数据分类挖掘客户价值和开发新业务
DHL隶属于全球领先邮政和物流集团 Deutsche Post DHL,下属三个业务部分:DHL Express、DHL Global Forwarding 以及 Freight and DHL Supply Chain。DHL的业务遍布全球220个国家和地区，是全球国际化程度最高的公司。
DHL通过大数据可以对每次运输的成本、收入和收益率进行核算，根据客户收入、客户息税前利润把客户划分为A、B、C、D四类， 包括业务量很大、利润也很高的客户，业务量大却不挣钱的客户，业务量不大却挣钱的客户，以及业务量不大也不挣钱的客户。根据业务量很大、利润也很高的客户和业务量不大却挣钱的客户，DHL会加强与这类客户的互动，维持好客户关系。对于业务量大却不挣钱的客户，DHL通过大数据分析出具体的原因，到底是DHL的原因导致的运输成本较高，还是客户自身问题，比如有些客户会把偏远地方的运输业务交给DHL完成，这些运输成本很高，往往很难赚钱。基于大数据，DHL能够清晰的掌握运输成本，并合理定价。
据DHL Express运营控制部门副总裁Graeme Aitken介绍，通过大数据分析，DHL发现，在B2C业务中，客户交付阶段的成本在整个运输成本中的占比很大，尤其是，当客户不在家时，或者二次投递也不在家时，或客户快递的商品还需要支付海关关税时，交付成本成倍上升。至于交付成本的具体数据，Graeme Aitken不愿意详细透露。
为此，DHL基于大数据分析在最后交付方面进行大量投入，比如要求客户提供电子邮件地址，及电话，在送货之前，提前让快递员去联系客户，确保能够投递到正确的地方。如果商品要付税，要求客户在网上先完成付税过程，不接收现金付税。
在德国，DHL创新推出了“汽车交付”、“包裹墙”的做法。“汽车交付”是DHL目前刚刚联合沃尔沃汽车开发的新项目。如果客户的车是沃尔沃汽车，DHL可以让快递员把货品直接交付到客户的汽车中，因为DHL知道客户现在把这辆汽车停在了什么地方，快递员拥有一次性打开客户汽车的权限，可以把后备箱打开并把货品放进去。
“包裹站”是DHL在某些人流量大的地方专门建立的一面墙壁，上面有很多个储物柜，可以专门寄存物品。当客户的货品要投递的时候，DHL会将一个代码发送到客户的手机上，或者发送到邮箱中，客户用这个代码到离他最近的包裹站，找到他的盒子，然后用代码打开这个盒子，就可以把货品拿出来了。在加油站附近，DHL都会有这样的设施。这些创新的应用都是DHL自己开发。
Graeme Aitken认为，这些实验如果能够验证行之有效，而且客户也同意这样操作，那么在任何地方都可以实现交付了，如车站的储物箱、加油站、汽车，或者超市等。
基于电信大数据+移动广告商的情境感知型“移动广告”
据Teradata天睿公司国际集团通信、媒体及娱乐业卓越中心主管Daniel Rodríguez Sierra介绍，目前有一种新型的电信大数据变现应用——基于电信大数据的情境感知型“移动广告”。比如在某一个人流密集的位置，会形成一种情境感知，业界把它称为一个位置圈。在这个位置圈中会走过不同的人，电信运营商可以根据路过这个位置圈的每一个人当时的具体行为，为路过者发送一个与他相关的广告。这就是根据具体人，在某一个指定的商圈位置，根据情境感知，结合消费者的个人行为弹出的广告。这种应用需要企业有一个全球综合的客户信息资料，并结合移动广告商的应用进行开发。
手握巨量客户数据却没有发挥数据价值，因此全球电信业对大数据变现的探索显得颇为积极。Daniel Rodríguez Sierra认为，当前全球不同电信运营商在大数据变现方面的做法都不同，有的做得比较极致，比如专门针对数据变现成立新部门。
大数据变现分两种情况，一种是内部的，一种是外部的。内部数据变现分成三种形式：第一种是销售数据和洞察力，主要销售位置信息和时间信息。如我们会知道一个人，他在什么时间出现在什么地点，如电信运营商针对零售业的B2B模式，帮助零售业更好的进行客户细分，再针对具体的消费者进行零售服务的推荐。