En el mundo actual, el big data se ha convertido en un activo esencial para las empresas, incluidas las telecos. Dicen que los datos hacen girar el mundo, y no se equivocan, pero para que los datos sean realmente beneficiosos los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) deben ser precisos, relevantes y tener en cuenta toda la información necesaria. Esto forma parte del proceso de procesamiento de datos y es fundamental para obtener análisis avanzados que añadan valor a su negocio.
No todos los procesos de datos son iguales. La mera carga de datos en un sistema genérico de procesamiento de datos, sin prestar la debida atención al proceso ETL, no aportará los mejores conocimientos y se quedará corta a la hora de transformar datos complejos en información significativa y procesable. Es esencial asegurarse de que su solución de análisis avanzado sigue las etapas correctas y las mejores prácticas. En este artículo, las examinamos con más detalle.
¿Qué significa el procesamiento de datos?
El tratamiento de datos es el proceso de recopilar datos en bruto y transformarlos en información valiosa, utilizable y comprensible. Dentro del procesamiento de datos existen dos etapas importantes. La primera es ETL, que significa Extraer, Transformar y Cargar, mientras que la segunda etapa es la analítica avanzada propiamente dicha, y es aquí donde se produce toda la magia y donde se analizan los datos. En los primeros años, estas etapas eran realizadas por científicos de datos o analistas, pero más recientemente, la tecnología, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, se ha utilizado para gestionar este proceso de manera más eficiente y eficaz.
Comprender el proceso ETL:
El tratamiento de datos es un ciclo y un proceso que se divide en tres fases, a menudo denominadas proceso de 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 para su procesamiento y análisis. Estos datos incluyen los datos transaccionales de la red, que incluyen voz, uso de datos, SMS, así como registros detallados de llamadas (CDR) locales y en itinerancia, así como datos de referencia ajenos a la red relacionados con sistemas de tarificación en línea (OCS), recarga, facturación, gestión de relaciones con el cliente (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 procede a la normalización de los números, así como a la consulta de la portabilidad de los números, para mejorar la facilidad de uso y la 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 extraídos y transformados se cargan en un almacén de datos detallados que almacena datos estructurados.
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 y dispositivos conectados, así como del 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, etc. Esta etapa de presentación 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 las Analíticas Avanzadas que le proporcionarán información valiosa relacionada con sus procesos de negocio de Telco. Esta información le permitirá adaptar y personalizar las soluciones relacionadas con las necesidades específicas de los clientes y usuarios finales. Estos datos también describen el rendimiento del negocio, destacan las oportunidades de mejora, facilitan la toma de decisiones informadas y, en última instancia, mejoran los ingresos y la rentabilidad.
Veamos qué diferencia a la tecnología CDRlive de Adapt IT de otras soluciones de procesamiento de datos y análisis avanzado
Esta tecnología 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 empresa. 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.
CDRlive tiene varios diferenciadores que lo distinguen de otras soluciones dentro de la industria. Usted conoce el dicho, no todas las soluciones son iguales, y este es el caso de muchas soluciones de análisis avanzado en el mercado actual. Estas soluciones a menudo 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 pueden ser extraídos, transformados y cargados
- Proporciona una agregación de datos y alertas casi en tiempo real, lo que le permite saber si hay un problema relacionado con las llamadas caídas, las recargas de tiempo de uso y más
- Soluciones de auditoría y registro de la trazabilidad que permiten la elaboración de informes de datos completos y precisos
- Posibilidad de personalizar los modelos de análisis, los resúmenes y las 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 de negocio 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 que se adapte a su entorno, asegúrese de que permite lo siguiente antes de su despliegue.
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.
- Aproveche al máximo la información y los conocimientos obtenidos del ciclo de tratamiento de datos.
- Cree estrategias rentables de productos y servicios que satisfagan las necesidades y requisitos de sus clientes y aumenten los márgenes de beneficio.
- 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 la obtención de 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, incluidos el crecimiento de abonados, los ingresos y los ratios de rentabilidad.
- 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:
Ya sabe que los macrodatos son un activo esencial para cualquier empresa. Muchos sectores utilizan el término Advanced Analytics, pero su aplicación y uso no son fáciles de entender. Extraer, Transformar y Cargar (ETL) es una etapa crucial en el proceso de datos si se quiere que los datos sean realmente beneficiosos y significativos. Esencialmente, separa la parte de análisis de todo lo demás en el proceso y es un paso crucial en el modelado de los datos, lo que permite un análisis eficaz y centrado en los datos.
Para saber más sobre el impacto de los análisis avanzados y el procesamiento de datos en 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: https://telecoms.adaptit.tech/contact-us/
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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.
