En el mundo actual, los macrodatos son uno de los activos más poderosos de una empresa, y este es sin duda el caso de las empresas de telecomunicaciones. Los macrodatos, y en concreto la analítica de macrodatos, ofrecen a las empresas de telecomunicaciones la posibilidad de mejorar la calidad del servicio (QoS), lo que a su vez mejora la experiencia del usuario, reduce la pérdida de clientes y aumenta la rentabilidad global. Con la adopción mundial de la 5G, la analítica de macrodatos está llamada a desempeñar un papel aún más importante en la optimización de redes basada en datos en el futuro. A continuación abordamos este tema con más detalle.
Optimización de redes móviles basada en Big Data
Definir el significado de este término es esencial para comprender la importancia de la optimización de redes móviles basada en big data. La optimización de redes móviles basada en big data es un proceso que utiliza el poder de la análisis de macrodatos para mejorar el rendimiento, la eficiencia y la calidad de las redes móviles.
Las actuales redes móviles 3G, 4G y redes móviles 5G son sistemas complejos y complicados con miles de millones de dispositivos conectados en todo el mundo. ¿Cuántos dispositivos? Según Statista, el número de dispositivos móviles en funcionamiento en todo el mundo se estima en 15.000 millones y se espera que alcance los 18.220 millones en 2025. El número de suscripciones a redes móviles de teléfonos inteligentes en todo el mundo también aumentó y alcanzó casi 6.400 millones en 2022 y se prevé que supere los 7.700 millones en 2028. Optimizar las redes móviles disponibles para estos dispositivos es fundamental para ofrecer servicios móviles fiables y de alta calidad a los usuarios.
La pregunta sigue siendo: ¿cómo optimizan las telecos estas redes? La respuesta está en la optimización de redes móviles basada en big data, que incluye los siguientes procesos:
- Recogida de datos Las empresas de telecomunicaciones recopilan grandes cantidades de datos de diversas fuentes dentro de su infraestructura de red. Estos datos incluyen información sobre el tráfico de la red, la intensidad de la señal, la ubicación de los dispositivos, la calidad de las llamadas, el uso de datos, etc.
- Procesamiento de datos - Una vez recogidos los datos, se procesan y almacenan en un lago o almacén de datos centralizado. En este supositorio de datos, estos se limpian, agregan y estructuran para su análisis.
- Análisis de datos - Las herramientas y técnicas de análisis de big data se aplican a los datos recopilados para obtener información sobre el rendimiento de la red y el comportamiento de los usuarios. Este análisis se utiliza para identificar los cuellos de botella de la red, las zonas de congestión, los patrones de uso de los dispositivos y otros factores que afectan al rendimiento de la red.
- Optimización de redes - Basándose en la información obtenida del análisis de datos, las empresas de telecomunicaciones pueden tomar decisiones informadas para optimizar su infraestructura de red. Esto puede incluir el ajuste de la asignación de recursos de red, el ajuste de los parámetros de red, la adición o actualización de equipos y la aplicación de estrategias de equilibrio de carga.
- Mantenimiento predictivo - El análisis de big data también puede utilizarse para el mantenimiento predictivo de los equipos de red. Mediante el análisis de datos históricos, los operadores pueden predecir cuándo es probable que fallen los componentes de la red y sustituirlos o repararlos de forma proactiva para minimizar el tiempo de inactividad.
- Mejora de la calidad del servicio (QoS) La optimización de la red puede mejorar métricas de calidad de servicio como la latencia, el caudal de datos, el índice de llamadas perdidas y la cobertura. Con esta información, las telecos pueden mejorar la experiencia de uso del móvil de sus clientes.
- Planificación de la capacidad La información basada en macrodatos puede contribuir a la planificación de la red a largo plazo, ayudando a las empresas de telecomunicaciones a comprender las demandas y tendencias futuras. Esta información puede orientar las decisiones sobre la ampliación de la capacidad de la red para satisfacer las crecientes necesidades de los usuarios.
Uno de los principales objetivos de la optimización de redes móviles basada en big data es mejorar la experiencia general del usuario. Optimizando el rendimiento de la red y reduciendo problemas como las llamadas perdidas y la lentitud de los datos, las telecos pueden aumentar la satisfacción y retención de los clientes. Esto, por tanto, mejora la rentabilidad y aumenta los ingresos.
Para aplicar eficazmente la optimización de redes móviles basada en big data, las telecos están invirtiendo en soluciones analíticas avanzadas que utilizan el aprendizaje automático, la infraestructura de datos y la inteligencia artificial para extraer datos precisos y relevantes, que se interpretan para ofrecer información valiosa y perspicaz. Esta información permite a las empresas de telecomunicaciones tomar decisiones basadas en datos sobre las mejoras de la red. La clave para ello es la capacidad de extraer datos de numerosas fuentes, que examinamos con más detalle a continuación.
Fuentes de Big Data para una optimización basada en datos
En el sector de las telecomunicaciones hay varios tipos de fuentes de big data. Los datos proceden de los equipos de los usuarios (teléfonos inteligentes y otros dispositivos) y de las redes móviles. Estos datos proporcionan una visibilidad completa de la red y sus usuarios y son valiosos para la optimización de la red, la mejora de la experiencia del usuario y la toma de decisiones de inteligencia empresarial. Estos son algunos de los principales tipos de big data recopilados en el sector de las telecomunicaciones:
- Registros detallados de llamadas (CDR) - Los CDR contienen información sobre llamadas de voz, mensajes de texto y sesiones de datos. Incluyen detalles como la parte que llama y la que recibe, la duración de la llamada, marcas de tiempo e información sobre la ubicación. El análisis de los CDR puede proporcionar información sobre los patrones de tráfico de la red y el comportamiento de los usuarios.
- Datos de localización - Los dispositivos móviles comunican constantemente su ubicación a la red. Estos datos permiten seguir los movimientos de los usuarios, analizar el tráfico peatonal en zonas concretas y optimizar la cobertura de la red.
- Datos de rendimiento de la red - Incluye datos sobre la intensidad de la señal, latencia, pérdida de paquetes y otras métricas de rendimiento. Supervisar el rendimiento de la red ayuda a identificar las zonas con congestión de red o mala conectividad.
- Comportamiento del usuario y datos de uso - Las aplicaciones y servicios móviles recopilan datos sobre cómo interactúan los usuarios con ellos. Entre ellos se encuentra información sobre qué aplicaciones se utilizan, con qué frecuencia y durante cuánto tiempo. Estos datos pueden utilizarse para publicidad dirigida y para mejorar la experiencia del usuario.
- Datos de facturación y pago - Las telecos recopilan datos relacionados con la facturación, el historial de pagos y los patrones de uso. El análisis de estos datos ayuda a garantizar los ingresos y a detectar el fraude.
- Datos del perfil del abonado - Incluye información demográfica sobre los abonados, como su edad, sexo y ubicación. Puede utilizarse con fines de marketing y segmentación de clientes.
- Datos de equipos de red - Los datos de los componentes de la infraestructura de red, como enrutadores, conmutadores y estaciones base, son cruciales para supervisar y mantener la red. Incluyen el estado del hardware, la carga de tráfico y las tasas de error.
- Datos de atención al cliente e interacciones - Comprende datos de interacciones de atención al cliente, como registros de centros de llamadas y transcripciones de chats. Pueden utilizarse para mejorar el servicio al cliente y resolver problemas de forma más eficaz.
- Datos sobre seguridad y amenazas - Los datos relacionados con las amenazas y vulnerabilidades de la seguridad de la red, incluidos los registros de detección de intrusiones y los informes de incidentes de ciberseguridad, son cruciales para proteger la red y los datos de los usuarios.
- Datos de dispositivos IoT - Con el crecimiento del Internet de las Cosas (IoT), las telecos pueden recopilar datos de varios dispositivos IoT, incluidos sensores y electrodomésticos inteligentes. Estos datos pueden utilizarse para la gestión de redes IoT y la optimización de servicios.
- Datos de calidad de servicio (QoS) - Los datos de calidad de servicio incluyen información sobre la calidad de los servicios prestados a los usuarios, como la calidad de las llamadas, la velocidad de los datos y el rendimiento del streaming de vídeo.
Mediante el análisis de este tipo de fuentes de big data, las telecos pueden optimizar sus redes para ofrecer mejores servicios a los clientes y tomar decisiones empresariales fundamentadas relacionadas con todos los aspectos del negocio, desde las operaciones hasta la oferta de productos y servicios, pasando por la atención al cliente.
Técnicas de recopilación de datos y análisis para la optimización de redes
De lo anterior se desprende claramente que el análisis de big data se basa en varias fuentes de big data, pero también depende de varias técnicas de recopilación y procesamiento de big data. Esto incluye la recopilación de datos tanto activa como pasiva.
Los datos pasivos se recogen sin la participación del cliente, mientras que los activos se refieren a la información recopilada con el consentimiento del cliente. Algunos ejemplos de recopilación activa de datos móviles son las encuestas rellenadas por los clientes, las transcripciones del servicio de atención al cliente o las consultas en redes sociales. La recopilación pasiva de datos suele referirse a la información obtenida y generada a partir de fuentes de datos relacionadas con las empresas de telecomunicaciones, como CDR y otros datos de eventos de red.
Una vez recopilados los datos mediante métodos pasivos y activos, pueden utilizarse diversas técnicas de análisis de datos para proporcionar a las empresas de telecomunicaciones la información necesaria para optimizar la red. Entre ellas se incluyen las siguientes:
- Análisis descriptivo - El análisis descriptivo ayuda a las telecos a comprender los patrones de comportamiento de los clientes. Las empresas de telecomunicaciones pueden utilizar estos análisis para conocer mejor las pautas de uso y los comportamientos de sus abonados con el fin de mejorar los productos, los servicios, el rendimiento de la red, etc.
- Análisis de diagnóstico - El análisis de diagnóstico explica por qué ha ocurrido algo mediante el análisis de datos. También ayuda a identificar tendencias y explicar el comportamiento de los clientes. Gracias a los análisis de diagnóstico, las telecos pueden tomar decisiones futuras basadas en pruebas fehacientes y mejorar el rendimiento y la rentabilidad del negocio.
- Análisis predictivo - El análisis predictivo es una herramienta de análisis que utiliza algoritmos, minería de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial y tecnología de inteligencia empresarial (BI) para convertir los macrodatos en información práctica. Este proceso analiza datos actuales e históricos para proporcionar información sobre la creación de nuevas aplicaciones empresariales, servicios y ofertas de productos, identificar tendencias o riesgos recientes, detectar factores que afectan a la productividad y la rentabilidad, etc.
- Análisis prescriptivo - El análisis prescriptivo proporciona a una empresa de telecomunicaciones los pasos calculados que deben darse a continuación. Esta tecnología utiliza estadística aplicada, aprendizaje profundo, visión por ordenador y otros métodos avanzados.
De lo anterior se deduce claramente que los macrodatos y las herramientas utilizadas para extraerlos se están convirtiendo en una superpotencia para las empresas de telecomunicaciones, ya que proporcionan información sobre todos los elementos del negocio para impulsar la rentabilidad y la eficiencia. A medida que avanza la tecnología, aumentan las oportunidades de optimización de la red basada en big data, especialmente en lo que respecta al rendimiento de la red. Una de estas oportunidades es la adopción de 5G y las capacidades de esta red de próxima generación. Vamos a ampliar esta cuestión a continuación.
Integración de redes móviles 5G y análisis de macrodatos
La tecnología 5G tiene el potencial de mejorar y ampliar significativamente la recopilación de datos y las capacidades analíticas en tiempo real, lo que revolucionará la forma en que las empresas de telecomunicaciones utilizan los análisis avanzados para la optimización de la red. Esto es posible gracias a los siguientes componentes de la 5G:
- Mayores velocidades de datos 5G ofrece velocidades de datos mucho más rápidas que las redes 4G y 3G. Esto significa que se pueden transmitir más datos en menos tiempo, lo que permite recopilar datos en tiempo real de diversas fuentes, como sensores, dispositivos IoT y aplicaciones móviles.
- Latencia más baja Una de las principales ventajas del 5G es su latencia ultrabaja. Esta baja latencia permite una transmisión de datos casi instantánea, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieren análisis en tiempo real, como la optimización de redes.
- Mayor densidad de dispositivos - Las redes 5G están diseñadas para soportar un número significativamente mayor de dispositivos conectados que las generaciones anteriores. Esto permite la recopilación simultánea de datos de muchos dispositivos y sensores en una zona determinada. Esto proporciona a las telecos una cantidad significativa de datos disponibles para el análisis.
- Computación de borde - Las redes 5G pueden trabajar con edge computing, lo que permite que el procesamiento de datos se produzca más cerca de la fuente de datos. Esto reduce la necesidad de transmitir grandes cantidades de datos en bruto a través de largas distancias, reduciendo la latencia y permitiendo un análisis más rápido en tiempo real.
- Seguridad mejorada - Con la mayor velocidad y capacidad de las redes 5G, existe la posibilidad de adoptar medidas de seguridad más avanzadas. Esto puede hacer que los análisis en tiempo real sean más seguros, especialmente cuando se trata de datos sensibles relacionados con las telecos.
- Monetización de datos - Las empresas de telecomunicaciones pueden monetizar los datos en tiempo real generados por las redes 5G. Pueden analizar estos datos para obtener información sobre el comportamiento, las preferencias y las tendencias de los clientes, lo que puede ayudar a las empresas de telecomunicaciones a crear servicios más personalizados para los clientes, desarrollar estrategias de marketing específicas y desarrollar productos.
De lo anterior se desprende claramente que las capacidades 5G pueden mejorar la recopilación de datos y los análisis en tiempo real al proporcionar una conectividad más rápida, fiable y escalable. Esto permitirá a las empresas de telecomunicaciones actuar con mayor rapidez, realizar cambios más eficientes, supervisar la red y optimizarla con mayor eficacia. Como consecuencia, mejorará la experiencia del cliente, lo que reducirá su fuga y aumentará la rentabilidad.
Conclusión:
De todo lo anterior se desprende claramente que el análisis de macrodatos ya no es algo bonito de tener, sino una necesidad para las empresas de telecomunicaciones, especialmente en lo que respecta a la optimización de la red. Con estos análisis de macrodatos, las empresas de telecomunicaciones pueden mejorar la calidad del servicio (QoS), la experiencia del usuario, el rendimiento de la red, la eficiencia operativa y mucho más. Este espacio está a punto de volverse aún más emocionante con la adopción de 5G y las capacidades que ofrece esta red de próxima generación. Esto revolucionará la recopilación de datos y la analítica en tiempo real tal y como la conocemos. La analítica de macrodatos está remodelando el sector de las telecomunicaciones, por lo que se trata de un espacio apasionante.
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Soy Advanced Analytics Solution Stream Owner en Adapt IT Telecoms. Gracias a mis años de experiencia en el sector de las TIC, he adquirido competencias en diversas áreas, como ventas, estrategia, servicios profesionales, gestión, nube y transformación digital. Mi equipo y yo nos especializamos en ofrecer soluciones especializadas de big data a mercados como el de las redes móviles, la educación y la regulación. Como Solution Stream Owner, soy responsable de garantizar que ofrecemos servicios de primera categoría y soluciones innovadoras a nuestros clientes. Mi trayectoria en este campo comenzó como ingeniero técnico y, a lo largo de los años, he pasado por las áreas de preventa, desarrollo empresarial, consultoría, análisis, comercial y gestión de operaciones. Esto me ha proporcionado un conjunto diverso de habilidades, lo que me permite mantener conversaciones que conducen a soluciones innovadoras. Lo que más me apasiona es la integración entre el software y las personas, tanto en la sociedad como en las organizaciones. Es un reto, pero me resulta muy gratificante. Me comprometo a garantizar que sigamos ofreciendo soluciones de vanguardia que ayuden a nuestros clientes a ir por delante de la competencia.
