Il settore delle telecomunicazioni ha ricevuto una spinta dalla pandemia di corona. Le aziende dovrebbero usare lo slancio per portare la loro trasformazione al livello successivo. L'obiettivo è un modello di business innovativo, sostenibile e digitale.
Le compagnie di telecomunicazioni sono andate da tempo oltre la gestione di reti fisse e mobili o la fornitura di accesso a internet e segnali di trasmissione. Nel corso della digitalizzazione, l'industria ha stabilito servizi di videotelefonia, IPTV, video on demand o streaming musicale che competono con le offerte delle compagnie internet. Sempre più dispositivi in rete producono quantità sempre maggiori di dati, il che offre alle aziende di telecomunicazioni l'opportunità di trasformarsi in moderni fornitori di servizi di comunicazione (CSP). Questi si vedono come fornitori di nuove tecnologie e servizi digitali che sono usati nella città intelligente, nella casa intelligente, nelle auto a guida autonoma e nella produzione in rete (Industria 4.0). Lo sviluppo è anche decisamente guidato dal 5G.
Il nuovo standard di comunicazione mobile offre velocità di dati fino a 10 gigabit al secondo, il che significa che molti più dati saranno trasmessi in tempo reale in futuro. Un CSP deve arricchire questi dati prima di poterli analizzare con soluzioni convenzionali di data warehousing e dashboard e utilizzarli per nuovi servizi digitali. Infine, il loro stesso modello di business dovrebbe diventare più digitale, qualcosa su cui anche tutte le altre industrie stanno lavorando intensamente. Le industrie farmaceutiche e chimiche in particolare, così come l'informatica e le telecomunicazioni, sono cresciute più velocemente nella pandemia di Corona. Secondo un sondaggio di Bitkom, quasi la metà delle aziende in ciascuno di questi settori segnala progressi. Il potenziale successo economico è all'orizzonte per i CSP, specialmente nei campi di applicazione digitale come l'analisi dell'esperienza del cliente, la cybersicurezza e nell'ambiente dell'IoT (Internet of Things) - ma solo se portano certe competenze al tavolo.
1. Eseguire un'analisi multifunzionale dei dati
I CSP oggi generano già grandi quantità di dati preziosi. Hanno accesso ai profili dettagliati dei clienti, alle preferenze dei contenuti e ai modelli di utilizzo, così come ai dati di utilizzo dei dispositivi, della rete, della posizione, dei sensori e delle app. Il tuo compito ora è quello di raccogliere, elaborare, memorizzare e analizzare ognuno di questi tipi di dati. Non dovrebbe importare da dove vengono i dati o se sono generati, raccolti, elaborati o memorizzati sul bordo, nel proprio data center, in un cloud pubblico o ibrido. Le aziende devono essere in grado di estrarre rapidamente intuizioni e casi d'uso da valori statici e dati dinamici - più sono vicini al tempo reale, meglio è. L'apprendimento automatico (ML), l'analitica avanzata e l'intelligenza artificiale (AI) identificano per loro modelli in petabyte di dati, rilevano anomalie e fanno previsioni. Per fare questo, diversi metodi analitici devono essere in grado di accedere alla stessa base di dati allo stesso tempo.
2. Rompere i silos con una piattaforma dati globale
Tuttavia, la necessaria analisi multifunzionale non è ancora standard nel settore delle telecomunicazioni. I carichi di lavoro analitici spesso vengono eseguiti in silos. Affinché la delineata analisi intelligente dei dati riconosca la relazione dei diversi dati tra loro in tutta l'azienda, è necessaria una piattaforma dati globale. Un servizio di cloud pubblico entra in gioco perché offre l'agilità e la flessibilità necessarie e ottiene punti per la densità dei dati.
Le piattaforme basate sull'open source e un quadro di analisi aperto soddisfano il profilo dei requisiti. Queste soluzioni funzionano in qualsiasi cloud pubblico e anche localmente in data center o ambienti cloud privati. È anche importante che essi abilitino e applichino in modo coerente politiche di sicurezza e di governance comuni, indipendentemente dall'ambiente. Una piattaforma viene selezionata se è in grado di fornire una gamma di analisi attraverso l'intero ciclo di vita dei dati che è almeno uguale o migliore di qualsiasi soluzione in silo.
Con una piattaforma globale, abilitata al cloud, che consente l'analisi multi-funzione, le telecomunicazioni possono mappare nuovi casi d'uso che possono ridurre significativamente i costi operativi o sbloccare nuove entrate.
3. Creare esperienze personalizzate per i clienti che pagano
Il servizio clienti consiste nel mettere insieme i profili dei clienti e i dati di utilizzo, le metriche delle prestazioni di rete, i dati sulla posizione e i flussi dei social media. L'analisi multifunzionale che ne risulta permette di prevedere, per esempio, l'abbandono dei clienti e di prendere delle contromisure appropriate. Inoltre, è possibile personalizzare le offerte e realizzare campagne di marketing mirate. Telefónica in Spagna sta perseguendo proprio questo obiettivo con una piattaforma cloud scalabile che gestisce più di 100 applicazioni. Lo stack tecnologico raccoglie, memorizza e analizza i dati di interazione e di esperienza dei clienti, per esempio. Gli approfondimenti in tempo reale sul comportamento dei clienti aiutano a fornire esperienze personalizzate, per esempio indirizzando contenuti televisivi appropriati. Dopo l'implementazione della tecnologia, l'utilizzo dei clienti è aumentato del 20 per cento. I clienti erano significativamente più soddisfatti e il churn è diminuito.
Deutsche Telekom ha esperienze simili. Il fornitore utilizza la Cloudera Data Platform per estrarre valore aggiunto dai suoi dati. Viene utilizzato per rilevare le frodi e migliorare la gestione delle relazioni con i clienti (CRM), la qualità della rete e l'efficienza operativa. Applicando l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, l'azienda identifica i problemi di rete prima che i clienti li notino e può rilevare modelli di frode e minacce in tempo reale prima che colpiscano il business. Inoltre, una migliore analisi dei dati ha portato a una comprensione più profonda di ciò che i clienti vogliono. Sulla base di questi insight, Deutsche Telekom ottimizza le sue campagne, il che ha dato un enorme impulso alle entrate. Allo stesso tempo, il churn dei clienti è stato ridotto fino al dieci per cento.
4. Passare a livelli più alti di sicurezza informatica
Gli esperti di sicurezza di un CSP hanno bisogno di accedere e analizzare una marea di dati, compresi i log di rete, gli eventi e i dati di streaming, così come i dati di inventario e configurazione, in tempo reale. Solo così possono identificare i rischi e gli incidenti in tempo per rispondere. Il miglior supporto è fornito da piattaforme di dati le cui funzioni di ML e AI trovano anomalie e avvertono di attività insolite come le frodi in tempo reale. Inoltre, la tecnologia dovrebbe ridurre i falsi allarmi e identificare sia i tipi di frode sconosciuti che quelli conosciuti. Dopo tutto, il roaming, l'abbonamento e le frodi sui servizi, così come altre truffe, causano significative perdite di entrate.
5. Sfruttare la propria posizione nell'ambiente IoT
L'industria delle telecomunicazioni può figurativamente fornire il livello di connettività per l'ecosistema IoT in rapida crescita. Si trova in una posizione favorevole tra i sensori e gli utenti per integrare e aggregare i dati mentre fornisce sicurezza e analisi. Se le informazioni sulla localizzazione dei clienti, i dati demografici e le preferenze dei clienti sono incorporati, l'analisi dei dati come servizio (DAaaS) per la vendita al dettaglio, i servizi finanziari, la pubblicità, la sanità e la pubblica amministrazione sono concepibili in futuro. Con petabyte di dati in streaming dai sensori in tempo reale, i CSP stanno già guidando lo sviluppo di casi d'uso dell'IoT per l'IoT industriale, l'e-health, la telematica, le utility e l'IoT dei consumatori. Tuttavia, la domanda di servizi di gestione e analisi dei dati continuerà a crescere man mano che queste offerte matureranno.
È necessaria una nuova inventiva
Le telecomunicazioni hanno a disposizione piattaforme di dati che raggruppano tutte le capacità di ML e AI necessarie per l'analisi multifunzione dell'intero ciclo di vita dei dati. Sia che le aziende stiano iniziando con l'analitica per il churn dei clienti, il marketing mirato, il rilevamento delle frodi o le nuove applicazioni IoT, i benefici sono chiari. L'industria delle telecomunicazioni deve rendersi conto di quanto sia ben posizionata per accelerare la sua trasformazione. Questo significa anche che le loro aziende dovranno ridefinirsi, se non reinventarsi come CSP.
