abril 16, 2021

Big Data en el ecosistema de telecomunicaciones

El análisis de big data es la siguiente técnica innovadora que está implementando el sector de telecomunicaciones (telecomunicaciones). Big data domesticará la abundancia de datos de telecomunicaciones y permitirá la recopilación de información «oro» del almacenamiento de datos existente. Sabemos que Big Data incluye papel y también nuevas formas innovadoras de reunir numerosos puntos de contacto.

Las telecomunicaciones siempre han creado y analizado grandes cantidades de datos sobre sus clientes, tanto en operaciones financieras como administrativas. Los proveedores de servicios de telecomunicaciones siempre han sido los primeros en adoptar tecnologías de datos. Esta tecnología incluye análisis estadístico de la vieja escuela seguido de minería de datos, gestión del conocimiento y aplicaciones de inteligencia empresarial.

Según un estudio de MindCommerce:

«Un operador de telecomunicaciones promedio genera miles de millones de registros por día y los datos deben analizarse en tiempo real o casi en tiempo real para obtener el máximo beneficio».

Para que los proveedores de servicios de comunicación (CSP) hagan uso de un conocimiento profundo, gran parte de los datos deben procesarse casi en tiempo real. Los sistemas tradicionales tomarían días, semanas, incluso meses para procesar los datos, sin mencionar la compleja variedad de datos estructurados y no estructurados que podrían desencadenar aplicaciones heredadas.

Los proveedores de servicios de telecomunicaciones (telecomunicaciones) utilizan el análisis de big data en una variedad de formas intrigantes y prácticas que no hubieran sido posibles incluso hace unos años.

  • Los CSP monitorean el tráfico de red Identificar problemas para tomar decisiones que mejoren el servicio al cliente y la satisfacción. La información de diagnóstico operativo del CSP también ayuda a priorizar las inversiones en los recursos físicos y técnicos de las redes.
  • Telecomunicaciones analizan metadatos llame a los registros para detectar actividades fraudulentas para proteger a sus clientes e investigaciones criminales.
  • Índice de telecomunicaciones montañas de documentos, imágenes y manuales en minutos para ayudar a los agentes del centro de llamadas a resolver los problemas de los clientes. Los agentes ahora pueden buscar rápidamente información previamente bloqueada en la tarjeta. La resolución de la tarjeta reduce los tiempos de manejo de llamadas, lo que reduce los costos laborales Para las empresas, estos documentos financieros aumentan la eficiencia, lo que puede aumentar tanto la satisfacción como la retención de empleados y clientes.
  • Los CSP evalúan los patrones de uso para ayudar a las empresas a crear planes de servicio que satisfagan mejor las necesidades de sus clientes. Cuando cuida a sus clientes, reduce los costos de los clientes, y lo más importante, para las empresas de telecomunicaciones, les ayuda a predecir y reducir la deserción.
  • Las empresas de telecomunicaciones incluso utilizan datos de las redes sociales. redes para optimizar contenido e inversiones en campañas de marketing sobre la marcha.

Las grandes fuentes de datos de Telecom incluyen evidencia como llamadas telefónicas, correos electrónicos y mensajes multimedia. La autoridad de los big data de telecomunicaciones también se extiende a la información geoespacial, los metadatos de las transacciones, el uso de las redes sociales, los datos de registro, las descargas de archivos, los datos de los sensores y más.

Big data history

Hasta hace poco, la variedad y velocidad de los datos era irritante. La creación de datos diferentes a velocidades que aumentan rápidamente ha resultado en un almacenamiento insuperable y un procesamiento de dilemas.

Los grandes datos pueden parecer un flagelo reciente, pero el registro y el cifrado de datos han estado en marcha desde el 7000 a. C. Los primeros problemas modernos relacionados con los grandes datos del siglo XX fueron los planes del gobierno federal de los Estados Unidos.

Si tan solo Franklin Roosevelt hubiera sabido que era un gran pionero de los datos. Obtenga más información sobre estos y otros hechos históricos interesantes relacionados con big data.

Pero sería en el siglo XXI, en 2005, antes de que Roger Mougalas de O´Reilly Media mencionara el problema de administrar y procesar grandes cantidades de datos. Todos los datos producidos y recopilados no pueden adquirirse utilizando las herramientas tradicionales de inteligencia empresarial.

El término «big data» llegó mucho después de darse cuenta de que había una gran cantidad de información. Y cada año, cada mes y cada día desde entonces, se ha reconocido la cantidad de datos: las innovaciones han sido fundamentales para contener todo.

El Internet de las cosas (IoT) impulsa las velocidades insondables y la cantidad de datos de los sensores utilizados para los cálculos. Estos cálculos son muy rápidos, a menudo salvan vidas. Por su propia naturaleza, estos cálculos deben dar lugar a decisiones y acciones inmediatas.

Tendencias de análisis de big data de telecomunicaciones

Algunos de los temas cubiertos en la tecnología de telecomunicaciones, como la realidad virtual (VR) y la realidad aumentada (AR), e incluso el último 5G parecen ser brillantes para muchos consumidores. Pero el malentendido se debe principalmente a las innovaciones emergentes necesarias para que la información suceda. Hay una latencia entre las posibilidades y la capacidad de la mente humana para aceptar todo.

El experto no puede entender toda la tecnología, ya que la materia prima se presenta para el próximo paradigma en la cara. Por supuesto, estas tecnologías proporcionarán aplicaciones prácticas y divertidas que acelerarán exponencialmente la creación de datos. Pero para que todas las personas «entiendan» o entiendan lo que está sucediendo en el campo de las telecomunicaciones es como pedirle a la comunidad que comprenda un cohete amplificador. Todas las personas no son ingenieros capacitados y no tendrán un conocimiento sólido de los aspectos técnicos.

Por ejemplo, Kevin Westcott, vicepresidente de Deloitte y líder de su práctica de telecomunicaciones en los Estados Unidos, predice que la popularidad de los deportes electrónicos se disparará. Todos entendemos que queremos que aumente la popularidad y reputación de los deportes electrónicos. Pero esta predicción fue anterior a la pandemia de COVID-19 que estaba cambiando el mundo.

Cuando envía a millones de personas al aislamiento, con poco que hacer más que buscar entretenimiento en streaming, algo cambiará en nuestro mundo y en el mundo del comercio. El aislamiento forzado de la pandemia ha llevado a la cancelación de toda la temporada de las organizaciones deportivas más populares del mundo. Es probable que los deportes electrónicos y los grandes datos que generan se sobrecalienten más rápido de lo esperado.

Además, las apuestas deportivas legalizadas están en aumento después de una decisión de la Corte Suprema de EE. UU. De 2018 que levanta la prohibición federal de las apuestas deportivas.

Haga lo mismo: varios estados ya han legalizado las apuestas deportivas. Las comunicaciones 5G de baja latencia y alto volumen permitirán las apuestas deportivas en tiempo real. Con 5G ya implementado en estadios y bares deportivos, las apuestas desde su asiento o taburete son inminentes. (Sí, todos esperamos que los estadios y bares deportivos se abran pronto).

Las telecomunicaciones están listas, como deberían, para analizar cada apuesta. Las nuevas tecnologías de conectividad para telecomunicaciones, como la conexión inalámbrica fija 5G y la conexión satelital a Internet, proporcionarán la base para aplicaciones disruptivas y duraderas.

El crecimiento agresivo de hogares y automóviles inteligentes, video a pedido, aplicaciones de transmisión, juegos y otras aplicaciones de entretenimiento y educación continuarán produciendo volúmenes de datos aún más altos. Los datos se analizarán para recopilar información para las empresas y otras decisiones operativas.

Soluciones de análisis de Big Data

Las tecnologías de análisis de big data están evolucionando junto con las tecnologías y la infraestructura de soporte. Estas son las mismas estructuras que crearon los formidables volúmenes de datos en primer lugar. Las empresas deben poder recopilar datos de diferentes fuentes, analizarlos y distribuir información a diferentes bases de datos. Los centros de datos o almacenes de datos esperan inteligencia y, según los datos, para las necesidades específicas de la organización.

Campañas de marketing

El desafío con los proyectos de Big Data es encontrar recursos calificados con experiencia para crear arquitecturas de vanguardia y aplicaciones de procesamiento de datos supersónicas. Estas aplicaciones de procesamiento de datos deben admitir modelos de negocio basados ​​en datos y campañas de marketing hiper-dirigidas en tiempo casi real.

Equipo de solución de problemas

Los equipos de resolución de problemas de Big Data deben tener una amplia gama de ingenieros, analistas, expertos en negocios e integradores de sistemas. Estos equipos especializados rara vez se encuentran internamente para la mayoría de las empresas, incluso para grandes proveedores de servicios de telecomunicaciones.

outsourcing

El outsourcing y el crecimiento del personal a menudo se utilizan para iniciativas de big data. Por ejemplo, Vates, una de las compañías líderes de análisis de datos e integración de sistemas en América Latina, está en el corazón de algunos de los proyectos de big data más grandes del mundo de las telecomunicaciones.

Empresa global de telecomunicaciones

Vates ha sido contratado por una empresa global de telecomunicaciones para combinar sus habilidades de ingeniería y gestión de proyectos con el desarrollo de un sistema. Los equipos de ingeniería ubicados en los Estados Unidos, Chile y Argentina están trabajando en el desarrollo.

IBM Streaming Analytics

El equipo interno y externo combinado utilizó IBM Streaming Analytics para desarrollar soluciones de arquitectura y análisis de big data. Estos procesos toman y analizan metadatos no estructurados y estructurados de múltiples fuentes en tiempo casi real.

Uno de los sistemas resultantes se creó utilizando los procesos de IBM Streams. El sistema IBM procesa 35 millones de archivos CSV o 100 terabytes de datos por mes. Puede leer estos increíbles casos de uso de análisis de big data para la compañía Telecom.

La experiencia de Vates

En un proyecto de telecomunicaciones posterior, Vates hizo uso de su experiencia. Vates trabaja con datos de diferentes formatos, que provienen de varias ubicaciones. La compañía puede crear soluciones que controlan la calidad de la red (NQI) casi en tiempo real.

Al recibir archivos XML con medidas detalladas, como la posición de la antena, la empresa puede calcular sus desviaciones. La información permite al sistema medir la calidad de la señal en una ubicación particular. Con estos grandes datos microscópicos, un técnico puede realizar rápidamente las correcciones necesarias.

Patrones

Las soluciones de análisis en profundidad revelan patrones ocultos, tendencias y percepciones profundas del comportamiento del cliente. Dentro de estos datos hay otra información comercial, operativa y de marketing útil, todo con un valor comercial instantáneo.

Con la evolución de las tecnologías de big data, es probable que las soluciones sean desarrolladas por equipos mixtos. Estos equipos mixtos utilizarán la contratación externa y la dotación de personal para superar los desafíos de mantenerse a la vanguardia.

Mario Barra

Mario Barra es cofundador y CEO de Alaya Capital, una compañía de capital de riesgo y Vates Software, una compañía enfocada en proporcionar servicios de integración de sistemas, desarrollo de software y ciencia de datos. Vates Software es una compañía de tecnología emergente con más de 500 empleados y oficinas en los Estados Unidos, California, Argentina y Chile. Vates fue fundada en 1991 y ha alcanzado el nivel CMMI. Actualmente utiliza metodologías ágiles y ofrece equipos certificados.

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