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Cuáles son las posibilidades que brindan las tecnologías Big Data en el sector de las telecom? ¿Y sus potenciales aplicaciones? ¿Cómo cambiarán las Operadoras de Telecomunicaciones con la llegada del 5G gracias al análisis de toda la información generada?

La implantación de la red móvil de quinta generación cambiará la manera de comunicarnos, se podrá navegar hasta 10 veces más rápido y esto multiplicará exponencialmente el número dispositivos conectados. Además dará soporte a una gran diversidad y variedad de casos de uso (coche conectado, industria 4.0, ciberseguridad, deporte, gaming, retail, logística, robotics, salud, …) que necesitarán que la red sea mucho más flexible y fiable. En otras palabras: estaremos conectados prácticamente a todo, durante todo el día y en tiempo real. Esto traerá consigo un incremento sustancial en el volumen de datos que se generan y que será necesario gestionar.

Aquí es donde entran en juego las tecnologías Big Data, gracias a que sus posibilidades se salen de lo convencional para quienes saben cómo aprovecharlas. Las Operadoras de Telecomunicaciones se verán beneficiadas por la explosión de datos generada por la ingente cantidad de diferentes tipos de dispositivos interconectados entre si y que producen información. Su agilidad y su carácter innovador se verán impulsados por el valor añadido que aportan los datos, respaldados por tecnologías punteras.

Big Data también es sinónimo de oportunidad, ya que para las Operadoras de Telecomunicaciones es importante conocer información sobre sus clientes: intereses, gustos, empleos, relaciones afectivas, sus patrones de comportamiento en la red, etc y ahora gracias al 5G van a poder conocer aún más en detalle información relativa a los hábitos de su cartera de clientes.

La utilización de estas tecnologías seguirá sorprendiendo y fomentando la capacidad de innovar de las Operadoras de Telecomunicaciones, obteniendo beneficios no sólo para si mismas, sino también para sus  clientes y toda su red de contactos. El análisis de esta gran cantidad de información permitirá tomar decisiones más inteligentes y ser mucho más eficientes. Decisiones como por ejemplo: la posibilidad de personalizar y reconfigurar los planes de voz y datos en cualquier momento, ganando en flexibilidad y rentabilidad. Resaltar también por su importancia, el conocimiento acerca de la experiencia de usuario y si es satisfactoria.
 
Precisamente, uno de los principales objetivos de todas las Operadoras de Telecomunicaciones es el desarrollo de una solución para la mejora de la experiencia de cliente o usuario, comúnmente llamado CEX o CEM de las siglas en inglés Customer Experience Management.
 
Esta solución consiste en la generación de una serie de indicadores de rendimiento y de calidad (KPIs y KQIs) de sus redes fijas o móviles, de manera que les sea posible generar un Índice de Satisfacción del Cliente (CSI), el cual es clave para reducir el churn rate o attrition rate conocido comúnmente como la tasa de abandono, que es uno de los indicadores clave más relevantes y a su vez más temidos por las Operadoras de Telecomunicaciones.

Para la generación de los diferentes indicadores (KPIs y KQIs), la principal fuente de información utilizada por las Operadoras de Telecomunicaciones son los datos generados por las sondas que tienen desplegadas en sus redes y que envían información de las diferentes transacciones / eventos de sus usuarios en todo momento. Pudiendo diferenciar a nivel de interfaces de red, tanto por servicio como por la tecnología utilizada para la prestación del mismo. Los diferentes servicios son Voz y Datos con las tecnologías 2G, 3G, 4G y 5G.

En base a toda la información recopilada de las diferentes interfaces se generarán los procesos adecuados que calcularán y enriquecerán los diferentes indicadores.
 
Debido a que el volumen de información generada por las sondas es muy elevado, es muy importante que las Operadoras de Telecomunicaciones definan una estrategia correcta que les permita gestionar estas grandes cantidades de datos manteniendo unas altas prestaciones en la velocidad de procesamiento, gracias a una estructura flexible con la que poder gestionar todo tipo de información.

A la hora de diseñar arquitecturas Big Data, nos encontramos con un stack de herramientas muy amplio y en constante crecimiento que nos hace sentir respeto o incluso sensación de vértigo a la hora de enfrentarnos a este tipo de retos.

Antes de empezar con el diseño de la arquitectura hay que tener en cuenta ciertas características que debe tener tu sistema Big Data.

Escalabilidad: Debe ser capaz de aumentar las capacidades hardware de cada una de las capas del sistema, en algunos casos aumentando su capacidad de procesamiento y en otros casos de almacenamiento.

Tolerancia a fallos: Ante la caída de alguno de los servidores o nodos el sistema debe garantizar su disponibilidad, evitando la pérdida de datos y esto, aplicado a cada una de las capas de tu arquitectura.

Distribución de los datos: Ten en cuenta que debido al gran volumen de información, estos sistemas distribuyen los datos y para ello, necesitas dotar a tu arquitectura de diferentes nodos que alberguen la información. Este tipo de soluciones distan de las tradicionales cuyo paradigma se basaba en la centralidad de los datos.

Procesamiento distribuido: A la hora de procesar estos volúmenes de información y aplicar algoritmos más o menos complejos, estas soluciones se basan en la distribución del procesamiento para optimizar los tiempos de ejecución. Esto implica que tu diseño debe estar preparado para tener diferentes nodos donde distribuir el procesamiento de los datos y tener la capacidad de escalar.

Localidad del dato: Este término muy utilizado en sistemas Big Data, se refiere a la cercanía entre los procesos analíticos y los datos que se procesan y estas arquitecturas deben favorecer la localidad de los datos para evitar el trasiego de red, que en sistemas tradicionales no se considera un punto crítico pero en estos sistemas puede penalizar los tiempos de ejecución.

A la hora de elegir tecnologías es conveniente seguir los siguientes consejos.

En la ingesta de información: Evalúa tus tipos de fuentes, no todas las herramientas sirven para cualquier fuente, y en algún caso te encontrarás que lo mejor es combinar varias herramientas para cubrir todos tus casos.

En el procesamiento: Evalúa si tu sistema tiene que ser streaming o batch. Algunos sistemas que no se definen como puramente streaming utilizan lo que denominan micro-batch que suele dar respuesta a problemas que en el uso cotidiano del lenguaje se denomina como streaming.

En la monitorización: Ten en cuenta que estamos hablando de multitud de herramientas y que su monitorización, control y gestión puede llegar a ser muy tedioso, por lo que independientemente de que te decidas por instalar un stack completo o por instalar herramientas independientes y generar tu propia arquitectura, te recomiendo además que utilices herramientas para controlar, monitorizar y gestionar tu arquitectura, esto te facilitará y centralizará todo este tipo de tareas.
 
Desde BABEL, en nuestra apuesta y foco por el sector telecom, ya estamos colaborando con las Operadoras de Telecomunicaciones en la operativización de sus estrategias Big Data, mediante Servicios Profesionales con especialistas extremo a extremo para todo el ciclo de vida de la Data. Desde el Gobierno del Dato (recepción, limpieza, anonimización, heterogeneización…), el enriquecimiento del Dato a través de los diferentes Casos de Uso Telecom, ya sean internos de la propia Operadora (Churn, Cex, Campañas de Marketing, Smart Capex…) como para la puesta en valor hacia terceros (COVID, transporte, banca, energía & utilities, …) hasta la puesta en valor del Dato a través de la visualización de los mismos con herramientas tipo Tableau, PowerBI, Qlik sense, … aunque de esto último, cada día más relevante puesto que los datos dan soporte a la toma de decisiones de negocio, os hablaremos en otro blog más adelante.

En BABEL, a través de nuestros especialistas, Data Ops, Data Translator, Data Analyst, Data Architect, Data Engineer, Data Scientist, Data Artist, ... estamos participando con nuestros clientes en el camino de la migración al Cloud de sus diferentes DWH, uno de los grandes desafíos, no sólo de las Operadoras de Telecomunicaciones sino de todas las grandes empresas para diferentes sectores (banca, seguros, industria, …).
 
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Fernando  Cabadas
Fernando Cabadas Perfil en Linkedin

Data Engineer en el área de Big Data & Analytics de BABEL.

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