In occasione del Mobile World Congress, Cloudera ha presentato le nuove opportunità che possono essere sfruttate per monetizzare le grandi quantità di dati che gli operatori delle telecomunicazioni mobili possiedono sui consumatori e che rappresentano un’occasione unica per loro.
I fornitori di servizi di comunicazione (CSP) sono i più grandi aggregatori al mondo di dati di ogni tipo. Con la crescita e l’adozione dilagante degli smartphone e di mobile Internet, i CSP oggi generano quantità senza precedenti di dati preziosi – tra i quali i profili dei clienti, i dati del dispositivo, i dati di rete, i modelli di utilizzo, i dati di localizzazione, le applicazioni scaricate, le preferenze di contenuti, i dati clickstream e così via. Ad esempio, una società wireless di medie dimensioni genera circa 1-2 miliardi di CDR (call detail records) e terabyte di dati ogni giorno. Notevoli volumi di dati vengono generati ogni secondo e con la rapida adozione di concetti quali Internet of Things (IoT) e Machine-to-Machine (M2M), questi continueranno a crescere in modo esponenziale. Con questa abbondanza di dati a disposizione, i CSP possiedono una miniera d’oro di informazioni e sono in un’ottima posizione per sfruttarli. Però, la vera questione è: come i CSP possono sfruttare questo tesoro di dati che hanno a disposizione e trasformarlo in qualcosa di significativo che li aiuterà a diminuire i costi operativi, a fornire un’esperienza più convincente e personalizzata al cliente, a ridurre il tasso di abbandono o a contribuire a guidare nuovi flussi di reddito?
Le principali sfide nella gestione dei dati
1) Data Silos
Anche se le Telco hanno accesso a una grande varietà di fonti di dati, una delle più grandi sfide che si trovano ad affrontare oggi è la rottura dei “silos” che sono stati costruiti nel corso degli anni. Guidate dal consolidamento e dalla rapida espansione, le Telco, come molte grandi imprese, hanno visto i loro vari sistemi crescere in modo incontrollato con informazioni a volte contrastanti e da memorizzare spesso in sovrapposizione. Per la maggior parte dei grandi operatori, i dati tendono a risiedere su centinaia di sistemi e piattaforme, che attraversano i confini organizzativi. E la complessità si moltiplica quando i CSP ampliano ulteriori linee di business. Ogni BU, infatti, mantiene una propria serie di clienti, prodotti e dati di inventario attraverso la propria rete di sistemi interni, legacy e data mart.
Per i CSP è praticamente impossibile oggi riunire tutti insieme o anche solo alcuni di questi insiemi di dati per costruire una visuale unificata del cliente e dell’attività. Le Telco hanno bisogno di poter combinare i dati storici con quelli nuovi, provenienti da fonti diverse, sia strutturati che non-strutturati, e di essere in grado di interagire e analizzare i dati in diversi modi per acquisire conoscenze.
2) Risorse di dati nuovi e diversi
La seconda sfida è rappresentata dalle nuove e sempre crescenti fonti e tipologie di dati. I CSP attualmente impiegano una varietà di sistemi per sostenere i diversi obiettivi: data warehouse per il reporting operativo; sistemi di storage per mantenere i dati disponibili e sicuri; database paralleli specializzati per analisi su larga scala e sistemi di ricerca per esplorare i dati. Questi sistemi sono adatti per i dati e i carichi di lavoro tradizionali, ma non sono in grado di gestire la crescita esponenziale a cui assistiamo oggi in termini di volume di dati e di varietà. Con un volume crescente di dati in arrivo non strutturati o semi-strutturati e provenienti da fonti di dati emergenti (come i dati clickstream, social media, streaming di dati del sensore, documenti, registrazioni di call center), i CSP devono essere in grado di aggregare diversi tipi di dati provenienti da queste fonti disparate per poter generare valore dai dati stessi. Al crescere dei volumi di dati del 100% ogni anno, le Telco avranno bisogno di aumentare o trasformare i tradizionali meccanismi di gestione dei dati per usufruire di questa nuova varietà e velocità dei dati.
3) Produzione e costo dell’archiviazione dei dati
Per le Telco, la memorizzazione sicura di miliardi di record e l’accesso trasparente e in tempo reale al cliente ha un costo proibitivo in quanto richiede sistemi costosi per gestire le enormi dimensioni, la complessità e la varietà di dati. Una recente indagine ha indicato che la memorizzazione dei dati in sistemi di database relazionali in genere ha un costo totale che si aggira tra i 30.000 e i 100.000 di dollari per terabyte all’anno.
Una nuova archittettura di gestione efficace dei dati
Hadoop sta rapidamente emergendo come il framework di elaborazione dei dati su misura preferito dalle Telco grazie alla sua flessibilità, scalabilità e basso costo di memorizzazione ed elaborazione di dati grezzi. Sempre più i CSP stanno utilizzando l’Enterprise Data Hub di Cloudera (EDH), alimentato da Apache Hadoop, per completare i loro data warehouse esistenti, migliorare le prestazioni, ridurre i costi e abilitare nuove visioni approfondite. Con un hub di dati aziendali, gli operatori di telecomunicazioni possono facilmente riunire utenti, transazioni, rete e dati di servizio da più fonti in una singola piattaforma unificata a costi notevolmente inferiori.
E poiché Hadoop è costruito su un file system altamente scalabile e flessibile, qualsiasi tipo di dato può essere caricato in EDH senza alterare il formato, preservando l’integrità e offrendo una completa flessibilità analitica. I dati generati dalle macchine e dai sensori, inclusi i file di log di applicazioni e web, possono essere raccolti in tempo reale direttamente in un centro dati aziendale.
E poiché Hadoop utilizza hardware standard, il costo di storage per terabyte è, in media, 10 volte più economico di un sistema di data warehouse tradizionale.
Uno dei vantaggi più interessanti di applicare una strategia hub di dati all’architettura d’impresa di una Telco è la capacità di consolidare tutti i diversi tipi di dati, provenienti da fonti diverse, in un unico attivo repository centrale. I dati possono essere raccolti, registrati, elaborati, esplorati, modellati e serviti in una piattaforma unificata che consente ai service provider di visionare i clienti e le loro attività a 360 gradi. Quando l’informazione viene liberata dal silos protetto e messa a disposizione del business questo consente di rispondere alle domande fondamentali sul mercato.
Casi d’uso per Big Data in ambito Telco
I Big Data portano più valore agli operatori nell’ambito della fidelizzazione e della segmentazione dei clienti oltre che per l’ottimizzazione e la pianificazione delle reti e nell’offrire opportunità di up-selling e cross-selling.
Poiché le Telco continuano ad accelerare l’adozione di Big Data, vengono sviluppati ogni giorno nuovi e più innovativi casi d’uso che fanno leva su Hadoop.
In particolare: Gestione della Customer Experience, Ottimizzazione e analisi della rete, Analisi operative delle Telco, Monetizzazione dei dati.
1) Gestione della Customer Experience. Per le Telco di oggi, migliorare e ottimizzare l’esperienza del cliente è la chiave per mantenere una differenziazione di mercato riducendo il tasso di abbandono. Come? Sfruttando Hadoop e le analisi dei Big Datai per ottenere una vera e propria visione a 360 gradi dei clienti. Sulla base dei profili dettagliati dei clienti, la Telco può quindi mirare a una micro-segmentazione della propria base di consumatori, offrire una valida esperienza al cliente e sviluppare offerte personalizzate. Alcuni casi d’uso comprendono: marketing targhettizzato e personalizzazione, analisi del percorso del cliente, assistenza proattiva e analisi predittiva del tasso di abbandono.
2) Ottimizzazione e analisi della rete. Al fine di tenere il passo con la crescita esplosiva di dati mobili, i CSP avranno bisogno di continuare a investire molto nelle loro reti. La capacità di rete è una grande risorsa di valore e le Telco stanno iniziando a sfruttare i Big Data e le analisi dei dati in modo efficace per monitorare e gestire la capacità della rete, per costruire modelli predittivi di capacità e usarli per le priorità, pianificando le decisioni relative all’espansione della rete.
3) Analisi operative. Le Telco stanno iniziando ad adottare soluzioni per i Big Data basate su Hadoop per ridurre al minimo le perdite economiche, gestire la rete e la sicurezza informatica e per identificare e risolvere in modo proattivo i problemi dei clienti. Tra i casi d’uso più importanti: Perdite economiche & Revenue Assurance e Sicurezza informatica & gestione delle informazioni
4) Monetizzazione dei dati. I CSP ottengono un vantaggio unico in quanto hanno accesso a una grande varietà e sempre più preziose fonti di dati, inclusi dati demografici degli iscritti, posizione dell’abbonato, utilizzo della rete, utilizzo delle applicazioni, preferenze, ecc. Visti tutti i dati che hanno a disposizione, i CSP stanno iniziando a estrarre, modellare, aggregare e rendere anonimi questi insiemi di dati per creare valide statistiche che abbiano un valore rilevante per altre imprese e mercati verticali. Tra i casi d’uso più importanti: Data Analytics as a Service (DAaaS) e Analisi IoT & M2M.
