En un momento en el que la transformación digital afecta a todos los aspectos de las empresas, no se puede exagerar la importancia de los macrodatos y su valor a la hora de proporcionar información valiosa y práctica. El dicho de que "los datos hacen girar el mundo" es cierto. Sin embargo, para beneficiar realmente a las empresas, los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) deben ser precisos, exactos, relevantes y abarcar toda la información esencial. Este proceso de procesamiento de datos es fundamental y vital para lograr una Analítica Avanzada que mejore sus operaciones y decisiones empresariales.
Es importante tener en cuenta que no todos los métodos de tratamiento de datos son iguales. La mera introducción de datos en un sistema de procesamiento estándar sin tener debidamente en cuenta el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) no aportará información valiosa y no conseguirá convertir datos complejos en información significativa y práctica. Asegurarse de que su solución de análisis avanzado sigue las etapas adecuadas y se adhiere a las mejores prácticas es crucial. Este artículo profundiza en estos aspectos.
¿Qué significa el procesamiento de datos?
El tratamiento de datos consiste en recopilar datos brutos y convertirlos en información valiosa y comprensible. Hay dos etapas clave en el procesamiento de datos. La primera se conoce como ETL (Extract, Transform, and Load), y consiste en extraer los datos, transformarlos y cargarlos en una base de datos. La segunda etapa es la analítica avanzada, en la que se analizan los datos y se genera información. En el pasado, estas etapas solían ser llevadas a cabo por científicos o analistas de datos. Sin embargo, con los recientes avances tecnológicos, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, estos procesos pueden gestionarse ahora de forma más eficiente y eficaz.
Comprender el proceso de ETL a análisis avanzado
El tratamiento de datos es un ciclo y un proceso que se divide en tres fases, a menudo denominadas Extracción, Transformación y Carga (ETL).
- Extraer - Durante la fase de extracción del procesamiento de datos, los datos brutos que la red genera y recopila se extraen y se transmiten al proveedor de servicios para que los utilice en el procesamiento y el análisis. Esta recopilación de datos incluye datos transaccionales de la red, entre los que se encuentran los registros detallados de llamadas (CDR) de voz, uso de datos, SMS e itinerancia, y datos de referencia ajenos a la red relacionados con OCS, recarga, facturación, CRM, información sobre dispositivos, etc.
- Transformar - Durante la fase de transformación del ciclo de tratamiento de datos, los datos brutos proporcionados por la red se transforman en datos utilizables, precisos, auditados y pertinentes. En primer lugar, los datos binarios (generados por máquina) se convierten en texto legible. Durante esta fase, se incorporan metadatos al flujo de datos y se realizan búsquedas de normalización y portabilidad de números para mejorar la utilidad y precisión de los datos. Esta fase también suele denominarse limpieza de datos e implica la verificación de los mismos. Es el proceso de clasificación y filtrado de los datos brutos para incluir sólo los datos de calidad necesarios y precisos. A continuación, se analizan los datos brutos y se comprueba si contienen errores, duplicaciones, cálculos erróneos, etc. Se trata de una etapa importante, ya que estos conjuntos de datos pueden dar lugar a resultados engañosos si no se preparan y filtran correctamente.
- Carga - Durante la fase de carga de este proceso, los datos que se han extraído y transformado se cargan en un almacén de datos detallado, o se aterrizan en un lago de big data.
El proceso ETL constituye la columna vertebral de todos los análisis y conocimientos, ya que da forma y contexto a los datos. Este proceso garantiza la precisión y la calidad de los datos. El procesamiento de datos no se detiene en el ETL. A continuación examinamos el proceso de acceso a la analítica avanzada después del proceso ETL.
Del ETL al análisis avanzado
Así pues, puede que se pregunte qué ocurre después del proceso ETL y cómo llegamos al punto final de obtener una analítica avanzada valiosa y perspicaz. Esto está relacionado con las dos etapas finales del ciclo de procesamiento de datos, que incluyen
- Agregación de datos - Durante esta etapa del ciclo, los datos brutos se someten a diversas manipulaciones técnicas, resúmenes y modelos de datos que utilizan el aprendizaje automático y algoritmos artificiales para generar una salida o interpretación sobre los datos. Esta etapa puede variar a menudo en función de la fuente de datos que se procesen, como lagos de datos, bases de datos en línea, un almacén de datos, dispositivos conectados, etc., y el uso previsto del resultado.
- Salida de datos, visualización e interpretación - En esta etapa, los diferentes tipos de datos se transmiten y se muestran en un formato legible que incluye cuadros de mando, informes, gráficos, tablas, vídeos, documentos y mucho más. Esta etapa de visualización de datos mostrará las percepciones significativas y procesables recopiladas a partir de los datos en forma de análisis avanzados.
Una vez completada cada una de estas etapas, podrá acceder a Advanced Analytics, que le proporcionará información valiosa relacionada con los procesos de negocio de su Telco, así como los distintos KPI específicos de Telcos disponibles a través del proceso de modelado de datos. Esta información le permitirá adaptar y personalizar las soluciones relacionadas con las necesidades específicas de los clientes y usuarios finales gracias a la gestión de datos. Esta información también esboza el rendimiento empresarial, destaca las oportunidades de mejora, facilita la toma de decisiones informadas y, en última instancia, mejora los ingresos y la rentabilidad.
Las ventajas del proceso ETL y la analítica avanzada para las telecos
El proceso ETL (Extract, Transform, Load) y la analítica avanzada desempeñan un papel crucial en el sector de las telecomunicaciones y ofrecen toda una serie de ventajas. He aquí algunas ventajas clave:
Proceso ETL:
- Integración de datos - Los procesos ETL permiten a las telecos integrar datos de diversas fuentes, como bases de datos de clientes, registros de red y registros de uso de servicios. Esta integración proporciona una visión unificada de los datos, lo que permite tomar mejores decisiones.
- Mejora de la calidad de los datos - Los procesos ETL suelen incluir pasos de limpieza y validación de datos. Esto garantiza que los datos utilizados para el análisis sean precisos y fiables, lo que permite mejorar la toma de decisiones y reducir los errores.
- Almacenamiento de datos eficiente - Los procesos ETL facilitan el movimiento de datos desde los sistemas operativos a un almacén de datos, lo que facilita la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos. Esto mejora la gobernanza general de los datos y su accesibilidad.
- Optimización del rendimiento - Los procesos ETL pueden transformar y optimizar los datos para mejorar el rendimiento de los sistemas analíticos. Esto es crucial en el sector de las telecomunicaciones, donde son habituales los grandes conjuntos de datos y el acceso rápido a la información es esencial.
- Análisis de datos históricos - Los procesos ETL permiten almacenar y analizar datos históricos. Esto es muy valioso para analizar tendencias, identificar patrones, comprender el comportamiento a largo plazo de los clientes y ayudar en la planificación estratégica.
Analítica avanzada:
- Análisis predictivo - Las empresas de telecomunicaciones pueden utilizar la analítica avanzada para predecir tendencias futuras, la pérdida de clientes y el rendimiento de la red. Esto ayuda a tomar decisiones proactivas y a planificar los recursos.
- Segmentación de clientes - La analítica avanzada permite segmentar a los clientes en función de su comportamiento, preferencias y patrones de uso. Esto ayuda en el marketing dirigido, los servicios personalizados y las estrategias de retención de clientes.
- Detección del fraude - Las telecos se enfrentan a retos relacionados con el fraude. Los análisis avanzados pueden identificar patrones inusuales en los registros de llamadas o en el uso, lo que ayuda a detectar actividades fraudulentas y a proteger la red en una fase temprana.
- Optimización de la red - La analítica puede utilizarse para optimizar el rendimiento de la red analizando datos sobre patrones de tráfico, picos de uso y cuellos de botella en la red. De este modo se mejora la eficiencia, la calidad del servicio y se ahorran costes.
- Eficiencia operativa - Los análisis avanzados pueden optimizar diversos aspectos operativos, como la gestión del personal, la asignación de recursos y el mantenimiento de los equipos. El resultado es una mayor eficiencia y una reducción de los costes operativos.
- Cumplimiento normativo - Advanced Analytics puede ayudar a garantizar el cumplimiento de la normativa de telecomunicaciones mediante la supervisión y la elaboración de informes sobre diversos parámetros, lo que ayuda a las empresas de telecomunicaciones a evitar problemas legales.
En resumen, el proceso ETL y los análisis avanzados son esenciales para el sector de las telecomunicaciones, ya que proporcionan los medios para gestionar y obtener información valiosa de la enorme cantidad de datos de este sector. Estos procesos mejoran la toma de decisiones, la eficiencia operativa y el rendimiento general de la empresa.
Por qué la tecnología CDRlive de Adapt IT Telecoms está estableciendo un nuevo estándar para las soluciones de procesamiento de datos y análisis avanzado
Adapt IT Telecoms CDRen directo se encarga de garantizar que su ciclo de procesamiento de datos, conocido como ETL, sea eficiente y preciso. Esta tecnología extrae los datos brutos correctos, proporcionados por la red, de las fuentes adecuadas en el momento oportuno, lo que le permite obtener información valiosa sobre todos los elementos relacionados con su negocio. Esta tecnología utiliza software y programas de automatización innovadores para garantizar que el ciclo ETL y el análisis de datos sean precisos, rápidos y eficaces.
CDRen directo tiene varios elementos diferenciadores que la distinguen de otras soluciones del sector. Ya conoce el dicho de que no todas las soluciones son iguales, y este es el caso de muchas soluciones de análisis avanzado del mercado actual. A menudo, estas soluciones se limitan a extraer datos de diversas fuentes y cargarlos en un almacén de datos sin garantizar su precisión y relevancia. El resultado es que muchas empresas de telecomunicaciones no obtienen la información correcta, relevante o precisa que necesitan, lo que puede ser perjudicial para el negocio.
Los diferenciadores clave son:
- No restringe los tipos de archivos que se pueden Extraer, Transformar y Cargar.
- Proporciona agregación de datos y alertas casi en tiempo real, lo que le permite saber si hay algún problema relacionado con llamadas caídas, recargas de tiempo aire y más.
- Soluciones de auditoría y registro de la trazabilidad que permiten elaborar informes de datos completos y precisos.
- Posibilidad de personalizar modelos de análisis, resúmenes y plantillas con el marco definido por el usuario.
- Permite procesar y analizar diariamente grandes cantidades de datos casi en tiempo real Por ejemplo, en uno de nuestros mayores clientes se mantienen más de 25 millones de abonados. Para cargar 1.600 millones de registros nuevos al día, se necesita una solución de 117 TB. Esta solución en particular da soporte a más de 3500 usuarios empresariales, manteniendo una disponibilidad 24×7.
Un factor crítico a la hora de elegir la solución de procesamiento de datos adecuada para su empresa es asegurarse de que se ajusta a los objetivos empresariales. Cuando busque una solución que cuente con un proceso ETL completo y se adapte a su entorno, asegúrese de que permite lo siguiente antes de su implantación.
Una solución robusta de Procesamiento de Datos debe permitirle:
- Rompa los silos de datos y asegúrese de que el proceso ETL es completo e integral.
- Acceda a análisis relevantes casi en tiempo real que son muy sencillos de interpretar, mejorando la disponibilidad de conocimientos empresariales vitales y la visión de las ineficiencias operativas que afectan al negocio.
- Despliegue rápidamente los KPI ejecutivos, operativos, de calidad de datos y de gestión de la salud de los datos en todos los ámbitos verticales y horizontales de su empresa de telecomunicaciones.
- Mejore su capacidad de elaboración de informes mediante informes sobre el ciclo de vida de sus clientes, la adquisición y retención, el gasto, la rentabilidad y otros factores que influyen en los ingresos.
- Acceda a información valiosa relacionada con los contribuyentes a los ingresos de la red, la gestión de las bajas, los KPI, el gasto y mucho más.
- Cree un perfil de 360 grados de sus segmentos de clientes, sus patrones de uso y mucho más. Disponer de estos datos te ayuda a orientar mejor tus productos y servicios.
- Obtenga visibilidad operativa de los principales impulsores del crecimiento, como el crecimiento de los abonados, los ingresos y los ratios de rentabilidad).
- Aproveche al máximo la información y los conocimientos obtenidos del ciclo de procesamiento de datos. Cree estrategias de productos y servicios rentables que satisfagan las necesidades y requisitos de sus clientes y aumenten los márgenes de beneficio.
- Tome decisiones informadas sobre la gestión de los ingresos y las bajas en relación con los precios, las estrategias de marketing, las innovaciones de los servicios y mucho más.
Conclusión:
Usted ya sabe que el big data es un activo esencial para cualquier empresa. Muchos sectores utilizan el término Advanced Analytics, pero su implementación y su uso no son fáciles de entender. El proceso de extracción, transformación y carga (ETL) es una etapa crucial en el proceso de datos si se quiere que éstos sean realmente beneficiosos y significativos. Esencialmente, separa la parte de análisis de todo lo demás en el proceso y va por delante de la analítica real.
Para saber más sobre analítica avanzada y el procesamiento de datos afectan a las telecos, eche un vistazo a nuestro CDRen directo White Paper. Si desea saber más sobre Advanced Analytics y procesamiento de datos, uno de nuestros expertos estará encantado de responder a sus preguntas. Puede ponerse en contacto con nosotros hoy mismo.
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Como Product Manager de Advanced Analytics en la división Adapt IT Telecoms , aporto 16 años de experiencia en Telecomunicaciones. En los últimos 8 años, me he centrado en el desarrollo de productos. Mis responsabilidades abarcan la identificación de las necesidades de los clientes, el seguimiento de las tendencias del sector y la dirección de nuestra estrategia de análisis avanzado. Me apasiona aprovechar los macrodatos para obtener información analítica y evolucionar los productos mediante el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Mi experiencia se extiende a Mobile Network Events, Mobile Financial Services y servicios complementarios.
