На фоне все более широкого распространения мобильных технологий операторам связи необходима актуальная, оперативная, достаточно подробная и персонифицированная информация об абонентах, позволяющая их приобретать, удерживать и эффективно обслуживать. При этом необходима возможность выявлять паттерны событий, как происходящих в реальном времени, так и зарегистрированных в течение многих месяцев — это позволит заблаговременно предупреждать возникновение проблем и вырабатывать меры по повышению качества обслуживания.
Получение такой информации требует обработки и анализа больших объемов разнородных данных, поступающих из самых разных источников — со смартфонов, от датчиков, из сетей передачи данных и социальных сетей, электронных писем, систем торговли ценными бумагами и списков наблюдения.
При этом возникает проблема регистрации, фильтрации, очистки, организации, анализа и последующей обработки всех этих информационных потоков, а также больших массивов исторических данных — в целях определения прибыльности абонентов, вероятности их оттока и контроля исполнения условий обслуживания.
Идея решения бизнес-задач путем более эффективного использования данных не нова. Однако примерно каждые десять лет технология совершает эволюционные скачки, в результате которых прежние архитектуры и бизнес-процессы устаревают. В 80-х годах таким скачком был переход от централизованных вычислений к клиент-серверным системам, в 90-х — появление Web. Сейчас наступает новая эра в области бизнес-аналитики, в том числе передовых методов аналитической обработки данных.
Наиболее прогрессивные телекоммуникационные компании смогут поднять планку конкуренции, решив проблемы обработки больших массивов данных и внедрив новаторские технологии бизнес-аналитики для регистрации потоковых данных, поступающих из сетей, их интерпретации и принятия своевременных мер по повышению качества обслуживания.
Вложение | Размер |
---|---|
![]() | 1.11 МБ |
© Copyright 2016, ООО "Сайбейс"