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¿Cuántas veces hemos dicho u oído aquello de “una imagen vale más que mil palabras”?

En ningún otro sitio esto es tan cierto como en el entorno de los datos, los cuales se han convertido a lo largo de los últimos años en una de las principales ventajas competitivas de las compañías más relevantes. Ahora más que nunca debido a la crisis de la covid-19, es necesario que el proceso de toma de decisiones se apoye en un análisis basado en los datos y éste llegue a toda la estructura empresarial.

Hoy en día, todas las empresas sin importar su volumen de negocios generan datos, no obstante, no todas son conscientes de ello o no están dotadas de las herramientas para procesarlos adecuadamente o simplemente, no los comprenden, debido a lo cual no saben qué hacer con ellos. Si esto sucede perderán esa ventaja competitiva y la capacidad de innovar rápidamente.

Por otro lado, las herramientas tradicionales de análisis de negocio carecen de la facultad necesaria para dar sentido a esos datos, sin embargo, existen soluciones que ayudan a recopilar, procesar y visualizar dichos datos con el fin de conocer lo que la información contenida en ellos revela. Con esto además se produce la llamada democratización del dato, lo cual significa que los datos están disponibles a tantas personas como sea posible dentro de una organización y el poder de realizar análisis pasa de las manos de unos pocos a muchos. Así mismo, las decisiones se toman en tiempo real con herramientas analíticas que permiten responder preguntas a la misma velocidad a la que estas se generan.

Casi todos los sectores llevan tiempo orientándose hacia la adopción de soluciones basadas en la visualización y el análisis de datos, lo cual les ayuda a racionalizar sus operaciones y a perfeccionar sus futuras estrategias de maximización de ingresos y reducción de costes. Pero en el sector Telecom esto cobra especial relevancia, ya que sus actividades básicas giran principalmente en torno a la transferencia de datos de un punto a otro gracias a que gran parte de su inversión está destinada tanto al despliegue como al mantenimiento de infraestructuras de red. Esto provoca a su vez que los principales operadores de telecomunicaciones generen ingentes cantidades de información.

Precisamente, uno de los beneficios más importantes de la visualización de datos es que permite una clara interpretación de la información. Por medio de representaciones gráficas se pueden mostrar grandes volúmenes de datos de manera comprensible y coherente, lo que a su vez facilita sacar conclusiones e ideas de forma sencilla y ahorrar tiempo.

En un entorno tan complejo y dinámico como el sector Telecom, supone un reto considerable el hecho de obtener información valiosa de todos los datos que se generan (uso de dispositivos móviles, registros de llamadas, equipos de red, conectividad, facturación…). Su correcto análisis e interpretación permitirá que los operadores puedan mejorar el rendimiento general de la red, optimizar los niveles de servicio, minimizar los gastos generales y maximizar la rentabilidad asegurando la fidelización de los clientes.

Pongamos como ejemplo la irrupción del 5G en nuestras vidas. Un adecuado despliegue de esta tecnología se antoja imprescindible de cara a aumentar la eficiencia de la red y obtener un menor coste por usuario conectado. Pero esto supone un gran desafío y requiere una conveniente planificación pues es necesario encontrar una localización para las Small Cells que se sitúe lo más cerca posible de los puntos de mayor demanda. Mediante la combinación de técnicas basadas en el aprendizaje automático de los datos recopilados (Machine Learning) y visualizaciones interactivas dotadas de un elevado componente geográfico, se pueden realizar predicciones para determinar la ubicación más precisa. De esta forma se podrá decidir cuándo es preciso añadir, modificar o eliminar Small Cells teniendo siempre en cuenta la limitación de cobertura basada en el número de usuarios conectados.

Por otra parte, es necesario medir o monitorizar el rendimiento de la red, lo cual puede llevarse a cabo con la ayuda de potentes cuadros de mando para identificar rápidamente problemas existentes con el objetivo de reducir el tiempo de respuesta y mejorar así la experiencia de cliente. En este tipo de dashboards es frecuente la incorporación de alertas en tiempo real que permiten un mantenimiento predictivo, dado que es posible realizar un seguimiento de toda la red y obtener visibilidad de potenciales incidencias. Tras analizar los principales indicadores de rendimiento (KPIs) se puede extraer minuciosa información para determinar cuándo es necesario reparar o incluso mejorar la infraestructura de telecomunicaciones.

Cabe destacar también, que las principales empresas del sector están “trasladando” muchos de sus sistemas a entornos Cloud, donde las ventajas en términos de coste o flexibilidad son más que evidentes. Todas las plataformas de visualización de datos cuentan con diversas soluciones basadas en la nube, las cuales se pueden actualizar de manera automatizada, siendo accesibles desde cualquier dispositivo y en cualquier lugar. Surge por tanto otra ventaja añadida, puesto que los informes y cuadros de mando generados en estas plataformas son publicados en la nube, se fomenta así la colaboración de los equipos, bien se encuentren trabajando en la oficina o teletrabajando. De igual forma, los usuarios también pueden crear enlaces a sus reportes para compartir con cualquier persona bien sea dentro o fuera de la organización.

Por último, para tener éxito a la hora de implementar correctamente una solución basada en la visualización de los datos, hay que tener en cuenta uno de los factores críticos cuando se trata de comprender determinada información. Esto es, saber identificar algunas de las preguntas a las que se quiere dar respuesta: ¿Por qué se han recopilado los datos?, ¿qué es lo más relevante de los mismos?, ¿qué historias nos pueden contar?

Una vez se hayan creado todas las visualizaciones apropiadas para cada conjunto de datos nos tendremos que asegurar de lo siguiente:
 
  • Su diseño debe ser sencillo y fácil de entender teniendo en cuenta el público al que va dirigido.
  • Tienen que traducir los datos en conocimiento que aporte valor para la toma de decisiones.
  • Deben servir de guía a través de elementos visuales que ayuden fácilmente a procesar toda la información.
 
 
Guillermo  Nieto Renard
Guillermo Nieto Renard Perfil en Linkedin

Equipo de Big Data & Analytics en BABEL.

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