視頻點播服務商（如Netflix和Amazon Prime）之間競爭加劇給衛星運營商造成明顯挑戰。此外，消費者對付費電視的大量選擇也對運營商降低服務價格形成了壓力。 盡管出現這些問題，衛星行業仍然在持續發展。 Dataxis公司發現在2016年第二季度到2017年第二季度這一年間，直播到戶（DTH）衛星廣播市場的用戶數量增加了700萬，從2.38億增長到2.45億，這與有線電視用戶數量的減少量大致相當。一顆衛星可以通過大數據來保持其活力，衛星運營商已經使用人工智能（AI）-更具體的來講是機器讀取-來預測和分析多年的數據，來幫助他們更好的細分市場和創建更多定制化的訂閱套餐。隨著視頻點播和多屏幕服務需求的激增，運營商可以通過多個連接的設備終端獲得增長的收視率數據的數量和種類。 　　

盡管大數據為衛星運營商帶來了新的機遇，但變化也隨之出現。 通用數據隱私條例 (GDPR)將于2018年在整個歐盟（EU）生效，這將使得從電視運營商的收視率數據中分析出一些具有指導性的結果更具吸引力（例如減少對第三方數據的依賴）且更具挑戰性（例如法規要求的日漸嚴格）。 GDPR中規定了新的義務。 消費者的授權是必須有的，運營商必須讓他們的用戶了解到，他們會在流程的所有步驟中收集數據。 　　

GDPR有可能不僅僅影響歐洲的付費電視觀眾。 事實上，它還有望成為世界其他地區立法的模板。 那么一旦GDPR通過，收集數據將會變得有多難？雖然消費者已經習慣在互聯網上提供數據，但通常只是在社交軟件這種免費服務上。 客戶也許很不情愿向一個已經收取每月訂閱費用的衛星運營商來提供這些信息。 但從另一方面看，衛星運營商已經經營很長時間了，因此他們通常會得到用戶的信任，并且與新進入視頻點播這種付費電視市場的服務提供商相比，他們可能更容易得到用戶關于收集數據的認可。 在涉及利用大數據方面，衛星運營商可以采用幾種不同的方法。具有半人工智能的內容獲取、安排和分發工具優勢的“內容效率預測”模型正日漸流行。 特別是，內容獲取策略可以建立在預測模型和投資收益率（ROI）分析上。 這些模型與傳統的推薦模型不同，因為它們考慮的是觀眾群，而非特定的觀眾（或家庭）。 這些模型的核心是內容和內容相似度的向量表示。關于內容的向量表示有很多方法，包括內生和外因，這可以為運營商帶來顯著的成本節約或額外的服務收入。 人工智能的模型具有學習的能力，從而使得在提出建議和提高內容效率上更加準確，尤其是在一段時間的實踐以后。 在今天的互聯世界中，運營商必須充滿活力并快速地適應變化。 人工智能允許運營商通過改變算法來不斷提高其服務質量以適應消費者的行為。 未來衛星運營商和大數據的會如何？ 大數據算法正在發展。 在過去的幾年里，我們看到了人工智能領域的傳統模式與深度學習、機器學習相結合的重大改進，我們也看到了計算能力和數據訪問（連接/數據庫）的交互作用。 在這種情況下，人工智能的全部功能可通過CPU性能、更好的算法以及實時訪問大型數據庫來實現。 這些元素的聚合為市場和消費者分析提供了新的范例。 數據一直是衛星業務的一部分，但現在正在發生的變化是對行為的反應越來越接近實時了。 　　

分析行為的老方法可能會有長達數月的滯后期，而對于那些有退出服務想法的客戶而言，可能在此期間已經做出決定。 最終，這些進步正在幫助全球的衛星運營商更好地利用大數據，以更具意義的方式了解他們的用戶（即提供有針對性的內容）并開辟新的盈利計劃，特別是與定向廣告相關的計劃。