A lo largo de los años, el modo en que los ORM y los OMV utilizan los datos ha evolucionado drásticamente. Esto se debe principalmente a la transformación digital y a la expansión y disponibilidad de los macrodatos. Este cambio ha hecho que las empresas de telecomunicaciones recurran a soluciones de gestión de datos que les ayuden a utilizar mejor los datos disponibles para satisfacer eficazmente las necesidades de los clientes. A continuación respondemos a la pregunta: "¿Cómo están utilizando los OMR y OMV las soluciones de gestión de datos, y cuáles son las mejores prácticas y estrategias para ello?"
Gestión de datos para operadores móviles y virtuales
No es ningún secreto que los ORM y los OMV tienen acceso a grandes cantidades de datos de consumidores y de la red. Esto incluye datos relacionados con los registros detallados de llamadas (CDR) y cualquier otro evento que se produzca en la red, como recargas, facturación, suscripciones, donaciones de tiempo de emisión, información sobre abonados y mucho más. Debido a la necesidad cada vez mayor de obtener una visión de 360 grados de los abonados, también se ingieren y utilizan fuentes de datos adicionales para comprender el comportamiento de los abonados, lo que incluye interacciones en redes sociales, transacciones de dinero móvil y cualquier otro dato adicional complementario de los abonados.
Los datos que los ORM y OMV necesitan gestionar tienen características específicas que incluyen:
- Volumen - se refiere a la cantidad de datos en términos de cantidades masivas que las Telcos intentan aprovechar, lo que mejorará la toma de decisiones. Tradicionalmente, los volúmenes incluían megabytes, gigabytes y billones de bytes, pero hoy medimos los bytes en petabytes y zettabytes.
- Velocidad - se refiere a los datos en movimiento o a la velocidad a la que se crean, procesan o analizan los datos. Hoy en día se necesita un acceso de baja latencia, rápido y en tiempo real a grandes cantidades de datos y conocimientos.
- Variedad - Para obtener una visión completa de sus big data como empresa de telecomunicaciones, necesita recopilar y analizar diferentes tipos de datos y fuentes de datos. Estas diversas fuentes de datos le permitirán obtener información relevante sobre su negocio, sus operaciones y sus clientes.
- Valor - el valor de la gestión de datos y el análisis de big data reside en la identificación de los datos valiosos y relevantes necesarios para obtener perspectivas e información procesables.
De lo anterior se deduce claramente que los datos tienen un inmenso valor para los operadores de redes móviles y virtuales, ya que permiten conocer mejor las necesidades y deseos de los clientes. Con estos datos, las empresas de telecomunicaciones pueden ofrecer servicios de valor añadido, mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia operativa. A medida que se recopilan estos conocimientos adicionales, también aumenta la necesidad de que estén disponibles para múltiples divisiones dentro de la empresa, como una única fuente de información.
No cabe duda de que este tipo de datos puede ayudar a las empresas de telecomunicaciones a aumentar sus ingresos, pero si los datos no se gestionan con eficacia, la información no tendrá ningún valor. Así pues, la pregunta a la que debemos responder ahora es cómo se asegura una empresa de telecomunicaciones de que los datos que utiliza son completos, precisos y valiosos. La respuesta está en garantizar que se siguen las mejores prácticas de gestión de datos, gobernanza y seguridad.
Buenas prácticas para la gestión de datos
El almacén de datos es uno de los componentes de gestión de datos más esenciales para los ORM y los OMV. En términos sencillos, un almacén de datos es un sistema de gestión de datos que alberga grandes cantidades de datos brutos relacionados con la red y los clientes. Estos datos suelen proceder de diversas fuentes, y el almacén de datos los centraliza y consolida en una "única fuente de verdad". El almacén de datos es un aspecto fundamental de la analítica avanzada, ya que respalda las actividades de inteligencia empresarial. Permite a los analistas de datos diseñar modelos de datos en función de las necesidades de la empresa de telecomunicaciones y obtener información valiosa a partir de estos datos.
Hay tres tipos específicos de almacenes de datos que incluyen:
- Almacén de datos local - ha sido la opción de almacén de datos elegida por muchas empresas de telecomunicaciones a lo largo de los años. La empresa de telecomunicaciones debe adquirir, desplegar y mantener todo el hardware y el software de un almacén de datos local.. Son populares porque ofrecen mejor gobernanza, seguridad, soberanía de datos y mejor latencia.
- Almacén de datos en la nube - un almacén de datos en la nube utiliza la nube para ingerir y almacenar datos de distintas fuentes. Este almacén de datos no tiene hardware físico. Es un software como servicio. Estos almacenes de datos ofrecen escalabilidad, facilidad de uso y suelen ser más rentables que los almacenes de datos locales.
- Nube híbrida \ Almacén de datos local - Algunas partes de los datos se mantienen en las instalaciones, por motivos de seguridad y rentabilidad, mientras que otras se trasladan al almacenamiento en la nube, ya sea con fines de conservación o para la ingesta, extracción, análisis y elaboración de informes adicionales de big data.
Independientemente del almacén de datos que una empresa de telecomunicaciones decida utilizar, deben seguirse varias prácticas recomendadas para garantizar que la información obtenida sea completa, precisa y pertinente. Estas buenas prácticas incluyen:
- Modelización de datos y arquitectura - El modelado de datos se utiliza para crear reglas para las relaciones entre las entidades de datos dentro del almacén de datos. De este modo, el modelado de datos identifica las diferentes entidades de datos necesarias para producir análisis específicos. El proceso de arquitectura de datos es ligeramente diferente. Examina la base de datos en su totalidad y ayuda a identificar las herramientas y soluciones necesarias para almacenar, procesar y analizar los datos.
- La gestión de la calidad de los datos - Se refiere a la medición del grado en que los conjuntos de datos cumplen los criterios establecidos de precisión, integridad y pertinencia. De este modo se garantiza que la información derivada de los datos sea correcta y completa.
- La seguridad de los datos y los controles de acceso - se refieren a la protección de todos los datos del almacén frente a accesos no autorizados o robos. Esto incluye todo el hardware, software, dispositivos de almacenamiento, dispositivos de usuario y controles de acceso.
Estas buenas prácticas garantizan que los datos se optimicen correctamente y que los datos extraídos sean pertinentes y completos. Esto es vital para disponer de los análisis y perspectivas correctos necesarios para una toma de decisiones eficaz.
La calidad de la información y los análisis no sólo depende de las buenas prácticas mencionadas anteriormente, sino también del movimiento de los datos desde las distintas fuentes al almacén de datos y del proceso de transformación de datos. Esto es lo que denominamos proceso ETL (Extraer, Transformar y Cargar). A continuación profundizamos en este proceso y en por qué es esencial para la gestión de datos de los OMR y OMV.
Estrategias de procesos ETL para ORM y OMV
ETL es la abreviatura de "Extract, Transform and Load" (extraer, transformar y cargar) y es esencial para la eficacia de los procesos y sistemas de inteligencia empresarial (BI). El proceso ETL es vital para la gestión de datos, ya que permite recopilar, procesar y organizar datos de distintas fuentes en un único lugar.
A continuación, los datos pueden utilizarse para analizar la red, el rendimiento, el comportamiento de los clientes y otros parámetros clave. Esto es posible gracias a los modelos de datos específicos y a las reglas establecidas. A través del proceso ETL, los ORM y OMV pueden conocer mejor el rendimiento de su negocio, poner de relieve las oportunidades de mejora y facilitar la toma de decisiones basadas en datos. De este modo, el proceso ETL puede permitir a las telecos comprender y gestionar mejor los datos.
El proceso ETL consta de tres etapas específicas, que incluyen:
- Extraer - Los CDR y los datos de eventos de red se extraen de varias fuentes y se transfieren a una zona de almacenamiento de datos.
- Transformación Los datos extraídos de los servidores de origen suelen ser brutos e inutilizables en su forma original. Estos datos deben limpiarse, mapearse y transformarse.
- Carga Una vez que los datos se han limpiado y transformado, pueden trasladarse de la zona de preparación al almacén de datos.
En términos sencillos, el proceso ETL reúne y consolida datos brutos procedentes de múltiples fuentes de datos relevantes. A continuación, los datos se cargan en un almacén de datos mediante herramientas como Adapt IT Telecoms CDRen directo . En el almacén de datos, los datos se indexan, particionan y estructuran para mejorar su rendimiento. Es vital que la tecnología elegida ofrezca escalabilidad y pueda garantizar el tiempo de actividad con las enormes cantidades de datos que se importan.
Como parte de este proceso pueden utilizarse varias estrategias ETL. Entre ellas figuran:
- Automatización y programación - El proceso ETL automatizado y las herramientas de programación permiten a los equipos informáticos y a los científicos de datos realizar tareas ETL sin intervención manual. Todas las tareas asociadas a este proceso están automatizadas y programadas.
- Perfilado y limpieza de datos - se refiere al análisis detallado de los datos de origen para intentar comprender su estructura, calidad, contenido y relación.
- Tratamiento de errores y registro - se refiere al seguimiento de los datos en relación con su origen, destino, momento de extracción y transformación para identificar cualquier error que pueda haberse producido durante el proceso.
- Captura y sincronización de datos modificados - esta estrategia de datos está relacionada con el seguimiento y la captura de los cambios realizados en los datos dentro del almacén de datos. Esto permite identificar y extraer los datos modificados para utilizar los datos correctos para el análisis y la comprensión.
- Cifrado de datos confidenciales de clientes - La seguridad de los datos es vital para el proceso ETL. A menudo, los datos se encriptan utilizando varios métodos para proteger los datos sensibles de los clientes.
Cuando se aplica la estrategia ETL adecuada y se dispone de las herramientas apropiadas, los ORM y los OMV pueden obtener las siguientes ventajas:
- Acceso puntual - se refiere a la accesibilidad y el acceso rápidos a los datos integrados y modificados necesarios para tomar decisiones informadas basadas en datos.
- Mejora de la calidad y la coherencia - El proceso ETL puede ayudar a identificar y corregir errores, incoherencias y otros problemas relacionados con los datos. Este proceso garantiza que los datos se limpian y transforman para que la calidad sea precisa, fiable y fiable.
- Menor probabilidad de errores humanos - Al utilizar esta tecnología en lugar de procesos manuales, puede gestionar el riesgo de error humano, que puede afectar significativamente a la calidad de los datos y a la información generada a partir de ellos.
Sin duda, el proceso ETL es una herramienta inestimable para la gestión de datos, especialmente para los OMR y OMV. Sin embargo, es fundamental elegir la herramienta y la solución adecuadas para aprovechar todas las ventajas de ETL y obtener acceso real a información que transformará su negocio de telecomunicaciones.
Conclusión:
En la era digital actual, los OMR y OMV tienen acceso a grandes volúmenes de datos, que pueden ser fundamentales para mejorar la experiencia del cliente, aumentar los ingresos, desarrollar nuevas ofertas de productos y mejorar la eficiencia operativa. El acceso a estos datos es impresionante, pero si no dispone de las herramientas de gestión de datos, los procesos ETL y las mejores prácticas adecuadas, no podrá acceder a información precisa, relevante y basada en datos relacionados con su negocio. En nuestro competitivo mundo digital, ustedes, como OMR y OMV, deben preguntarse: "¿Están utilizando y gestionando sus datos de la forma más eficaz posible para hacer crecer su negocio?". Si su respuesta es negativa, póngase en contacto con nosotros hoy mismo. Permítanos ayudarle a utilizar sus datos para aumentar sus ingresos e impulsar la rentabilidad.
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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.
