テレコムのビッグデータ:データは最も価値のあるリソース

(原文: Big Data For Telecoms: Data is Your Most Valuable Resource)

モノのインターネットとクラウドベースの分析の出現と相まって、ビッグデータの到来については多くの業界ファンファーレがあります。小売業から製造業、政府に至るまで、あらゆる規模と願望の組織は、これらの新しいツールセットを最大限に活用する方法について疑問を抱いています。

通信管理者にとってこれは驚くべきことではありません。急成長するネットワークによって生成された信号とパルスを処理することにより、電気通信は成長し、収益性が向上しました。

テレコムは、ビッグデータを使用して解約傾向を分析し、デバイスとサービスのアップグレードの可能性を識別し、さまざまなタイプの計画およびその他のビジネスインテリジェンス機能を提供しています。そのため、一部の人が今日必要な種類の変更を行って、ストアアンドフォワードデータレイク、BIメンタリティからリアルタイム分析の新しい領域に移行するのが難しい場合があります。

変更–組織および技術

一部の人にとっては、変更は組織的かつ技術的なものでなければなりません。たとえば、昨年、グローバルなテレコムサプライヤであるTelefonicaは、従来のコアサービスとITプラットフォームに、コグニティブインテリジェンスと呼ばれる新しい顧客重視の組織層を追加しました。

「コグニティブインテリジェンスにより、顧客をよりよく理解できるようになります」と、テレフォニカの会長兼CEOであるホセマリアアルバレスパレットは述べています。そうすれば、「彼らはより自然で簡単な方法で私たちと関係を持つことができます。」

Telefonicaのような構造は、ネットワークインフラストラクチャと会社のリアルタイムの顧客分析との間に、より直接的な組織的経路を構築することを目的としています。デジタル化された運用パスの構築は、何千ものネットワークデバイスとセンサーからのデータが実際に大きいため、技術的な課題が潜んでいる場所です。

そのネットワークデータは、ログやイベントストリームの監視から、デバイスのブランド、モデル、アプリケーション、使用状況、場所のデータの識別まで、これまでにない低レベルおよび高レベルの情報を提供します。

課題は、低レベルの情報を理解し、それを顧客サービスに変換することです。ネットワークアナライザーは、ネットワークプローブ、IoTセンサー、顧客の電話、その他のデバイスからの低レベルデータを解釈できます。しかし、彼らはその詳細を上方に集約して、低レベルの問題の突然の組み合わせなどによって顧客サービスがどのような影響を受けるかを知ることはできません。今日のネットワークおよびアプリケーションスタックに固有の複雑さにより、そのジョブを手動で実行すると、エラーが発生しやすく、時間がかかります。

ただし、ビッグデータ分析の場合、ジョブは実行できるだけでなく、ほぼリアルタイムで実行できます。今日のクラウドベースのテレコム分析は次のことができます。

  • ネットワークの視覚的な顧客の視点のビューを作成して、ネットワークコンポーネントのパフォーマンスがどのようにフィルター処理されて顧客エクスペリエンスに影響するかを示します。これにより、ネットワークおよび運用管理者はダッシュボード品質の可視性プレーンを使用して、顧客サービスに対するコンポーネントの動作の原因と影響を常に評価できます。そして、根本原因分析の邪魔になるサイロ化されたアプリケーションをバイパスします。
  • 誤検知アラームのノイズをカットして、意味のある動作パターンを見つけます。ビッグデータ分析では、機械学習モデルを使用してコンテキスト情報とリアルタイムのデータスチーム分析を組み合わせて、顧客の停止につながる複雑で微妙な異常パターンを明らかにできます。
  • 変更に関連する要素を管理します。結局のところ、変化は、すべてのビジネスと同様に、電気通信事業において一定です。たとえば、スマートフォンメーカーは新しいオペレーティングシステムのバージョンをリリースする場合があり、これは数人または数千人のユーザーのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。ビッグデータ分析により、影響を受ける可能性のある母集団を事前に特定できるため、テレコムは積極的に対応できます。
  • インシデントのライフサイクル管理を自動化します。この機能は、ネットワークインシデントを経時的に追跡し、古い異常に関連する新しいアラームが新しいリスクをどのように生成するかを判断します。これらの分析は、以前の回避策またはインシデントに対する他の応答を自動化することにより、解決のパフォーマンスも改善します。
  • 資産またはプロセスの障害につながるパターンを学習し、新しい信号の動的評価を行うことにより、動的障害を予測します。これにより、問題が停止する前に解決できる予測メンテナンスが容易になります。このような分析では、作成した故障モデルに基づいてスペアパーツの在庫を継続的に評価します。

ビッグデータの新しい見方

今日のビッグデータと強力な分析ツールの組み合わせにより、通信事業者は、10年前にはネットワークオペレーターをあまり気にしていなかった顧客を引き付け、引き付け、保持する新たな機会を見出しています。

ネットワークから顧客への完全に統合された分析スタックにより、通信事業者は、新しい広範なマーケティングの可能性が開かれることを期待できます。

ウェブパブリッシャーMediumによると、通信会社は「新しいビジネスモデルを開始し、これまで試したことのない新しいニッチセグメントに向けてベンチャーすることができるようになりました。

「ロケーションベースやイベントベースのキャンペーンなどの革新的な製品やサービスを立ち上げて、顧客にクロスセルやアップセルの新機能/製品オファーを提供できます。さらに、通信事業者は、群衆の動き、行動、関心に関する匿名化された顧客の洞察、つまり代理店、企業、政府にとって価値のあるデータを販売できます。

ビッグデータ分析インフラストラクチャは、ビジネスオペレーションの内部を見ることができるため、ロジスティクス、生産、その他のプロセスをオペレーションマネージャーのダッシュボードに表示できます。ハードウェアベンダーとソフトウェアベンダーがますます自己認識型の製品を生産しているため、ビッグデータはさらに大きくなると予想されます。

そのため、今後生成される信号とログを利用できる分析インフラストラクチャが不可欠です。

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