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| = Fase I - Estudo =
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| | | ** http://intranet/wiki/index.php/Telco_Analytics |
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| == Título da Idéia ==
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| <div style="text-align: center"><font size='6' >''Telco Analytics''</font></div>
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| == Objetivos ==
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| <div style="text-indent:40px;text-align:justify">Os principais objetivos da presente pesquisa são: destacar a importância da Analytics no meio Telco e indicar possíveis aplicações no sentido de encontrar oportunidades de crescimento nesse mercado.</div>
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| == Conceito ==
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| <div style="text-indent:40px;text-align:justify">Antes de pensar no contexto de telecomunicações, pode-se definir a área de Analytics como a utilização de técnicas em estatística, matemática, modelagem preditiva e aprendizagem de máquina para identificar padrões e obter conhecimento significativo em dados. Aplicável em diversos contextos, a Analytics, também conhecida como inteligência analítica, representa um campo promissor, uma vez que é capaz de produzir conteúdo útil para a tomada de decisões sobre negócios. Tal conteúdo é baseado em dados já produzidos, o que reduz o risco inerente às decisões a serem tomadas. De acordo com O'Brien & Kok (2013), o tópico aqui discutido está inserido no contexto de BI (Business Inteligence), a qual é composta por ferramentas, metodologias e resultados obtidos de dados, que, por sua vez, permitem uma análise refinada das tendências de negócio.</div>
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| <div style="text-indent:40px;text-align:justify">
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| No contexto Telco, ou seja, de empresas de Telecomunicação, deve-se introduzir a Analytics avançada e baseada em dados para responder questionamentos sobre como permanecer lucrativo nesse mercado, que tem se saturado e comoditizado. Ademais, o uso do recurso aqui discutido pode ajudar as Telcos a direcionar seus esforços para a entrega de uma melhor experiência do usuário na era digital, o que significaria maior crescimento.</div>
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| <div style="text-indent:40px;text-align:justify">Nos últimos anos, o campo de Telco Analytics tem se apoiado na Big Data — grandes conjuntos de dados produzidos ao longo do tempo devido ao funcionamento do serviço de telecomunicação — para realizar análises e encontrar melhores insights sobre a situação do serviço. Sendo assim, é possível encontrar estudos e pesquisas sobre tal tópico associado à Telco Analytics e sobre como essa aliança pode melhorar a receita das telcos. Pode-se citar, por exemplo, o estudo de Chen (2015), que tratou sobre casos de uso de Big Data e Analytics, bem como dos desafios das Telcos ao utilizarem essas ferramentas. Lall (2013), por sua vez, discute de forma objetiva sobre os desafios das Telcos e respectivas técnicas de Analytics que podem ser utilizadas para superá-los. Como a intenção é apresentar a Telco Analytics, o presente estudo se restringirá aos assuntos abordados nos dois trabalhos citados.</div>
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| == Características ==
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| <div style="text-indent:40px;text-align:justify">De acordo com Chen (2015), o framework abaixo, sobre gerenciamento de empresas Telco, apresenta 3 camadas de aplicação vertical: Clientes, Serviços e Recursos. Essas camadas são cruzadas com duas perspectivas: Infraestrutura/Produtos e Operações. O cruzamento produz casos de uso para a aplicação da Analytics com Big Data em cada contexto. Desse modo, é possível que a Telco direcione o seu foco nesses casos de uso para encontrar formas de reagir aos desafios do mercado.</div>
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| [[Arquivo:Telcoaframework.JPG|500px|thumb|center|Framework: Telecom big data analytics. Fonte: Chen (2015)]]
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| <div style="text-indent:40px;text-align:justify"> Na frente de clientes, por exemplo, operadores podem usar os insights para recomendar produtos e serviços de acordo com localização, dispositivos e uso realizado pelos clientes. Análises de Churn podem indicar a probabilidade de perda de clientes e dar insights que explicam o porquê disso acontecer. Por meio do constante monitoramento da Qualidade da Experiência (QoE) do cliente, tratativas proativas podem solucionar problemas antes mesmo de afetarem tais clientes. Já na frente de recursos, operadores podem monitorar as performances da rede para garantir uma operação adequada. Dados coletados nessa frente podem dar suporte a casos de uso para planejamento da rede, gerenciamento de capacidade e outros. Por fim, a camada de serviços abrange atividades relacionadas a providenciar os serviços de voz, dados e vídeo. Nesse sentido, a analytics pode ser usada para melhorar o processo de ordem de serviço, diminuindo o tempo entre pedido e faturamento. Diagnósticos reativos e monitoramento proativo necessários em SLAs também são possíveis. Além disso, a mineração de dados de uso pode, nesse contexto, detectar fraudes. </div>
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| <div style="text-indent:40px;text-align:justify">
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| Já os estudos de Lall (2013) apontam, objetivamente, os principais desafios da Telcos como sendo:
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| *Falhas de rede: as quais levam à insatisfação dos clientes;
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| *Churn: clientes que mudam de operadoras, ocasionando significante perda de receita;
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| *Estagnação ou queda de ARPU (Receita Média por Cliente).
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| EMPRESAS ESPECIALIZADAS EM ANÁLISE DE DADOS
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| [[Arquivo:Empresasdatascience.JPG|600px|thumb|center|Empresas especializadas em Data Science: potenciais parceiras]]
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| FERRAMENTAS COMUMENTE USADAS EM TELCO ANALYTICS
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| *'''Dados''': Hadoop, PostgreSQL, Hortonworks, AWS Amazon, Cassandra, G Suíte, Oracle, My SQL
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| *'''ETL''': Pentaho, IBM InfoSphere, Spark, Hive, Impala
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| *'''Softwares/Linguagens''': Python, R, Excel, QGIS (KML)
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| *'''Visualização''':Tibco Spotfire,Tableau, Metabase, Birst, Jaspersoft, MicroStrategy, Orange, Qlik, Sisense
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| == Estudo Dirigido ==
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| O estudo dirigido deve contemplar os seguintes tópicos:
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| *Estudos sobre Analytics;
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| *Aplicação nas Telcos;
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| *Estudos sobre Big Data, BI e tópicos afins; | |
| *Levantamento de principais aplicações e casos de uso;
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| *Levantamento das principais ferramentas/softwares utilizados;
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| As informações serão coletadas de artigos científicos ou de cunho didático da internet.
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| == Referências Bibliográficas ==
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| *O'Brien & Kok. '''Business intelligence and the telecommunications industry: can business intelligence lead to higher profits?'''. 2013
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| *Chung-min Chen. '''Use cases and challenges in telecom big data analytics'''. 2015
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| * Vijayeta James Lall. '''Application of Analytics to Help Telecom Companies Increase Revenue in Saturated Markets'''. 2013
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| = Fase II - Ensino =
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| == Conteúdo e Apresentação ==
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| <font style='font-size:20px;'>[https://docs.google.com/presentation/d/1nRlR4wrb9KwRaoB-3e19eqH0BDIkxeI-23GkEoHklB0/edit?usp=sharing Apresentação Telco Analytics]</font>
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| == Metodologia ==
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| Processo de modelagem adotado:
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| *1) Canvas Analytics;
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| *2) Definição de bases de dados;
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| Estudos básicos para entendimento sobre o problema e para dar base aos pesquisadores:
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| *3) Análise de Clusters;
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| *4) Análise Exploratória;
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| *5) Treino do Modelo Multinível
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| Empresa parceira:
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| *All3Data
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| Estudos básicos para conhecimento do potencial:
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| [https://docs.google.com/presentation/d/1CvHwXs0Ys3UkjhFhzxIUyr7GbjsEGOU-o-BnAO7RwWo/edit#slide=id.g2e44d8c109_0_433 Link da apresentação sobre o use case]
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| = Fase III - Exemplo de Caso de Negócio<br> =
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| == Product Backlog ==
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| '''Mapa analítico de áreas com maior potencial de clientes/marketing. Levar-se-á em conta:'''
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| *Métricas de penetração GPON;
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| *Disponibilidade de rede GPON; | |
| *Risco de churn/cancelamento de upgrades por indisponibilidade de capacidade, para priorização ampliação rede GPON e armários. | |
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| O mapa deve classificar os setores censitários e clusters de acordo com o nível de exploração da rede indicado pela análise.
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| '''Dashboard de acompanhamento dos resultados;'''
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| == Benefícios para quem for oferecer esta solução ==
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| O projeto poderá:
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| *Reduzir em 10% OS. Inviabilidade migração GPON por indisponibilidade capacidade.
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| *Explorar a potencial de áreas sub-exploradas por algum motivo, trazendo mais clientes/lucratividade;
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| == Benefícios para o usuário ==
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| '''Fonte de informação para tomada de decisão por parte do time de Marketing:'''
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| *Criação de Dashboards para acompanhamento dos resultados;
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| *Entendimento dos motivos que levam Setores Censitários a não cumprir o seu potencial de venda;
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| *Acompanhamento da efetividade dos resultados usando teste A/B;
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| '''Fonte de informação para tomada de decisão por parte da Engenharia:'''
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| *Otimização do planejamento e capacidade de rede;
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| == Direcionadores chave para esta iniciativa ==
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| *Reduzir em 10% o número de OS;
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| *Entendimento dos motivos que levam Setores Censitários a não cumprir o seu potencial de venda;
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| *Otimização do planejamento e capacidade de rede;
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| == Possíveis modelos de negócios ==
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| Descrever em tópicos os possíveis modelos de negócios
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| == Business Case ==
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| <div style='text-align:center; font-size:20px;'>Potencial de Vendas versus Disponibilidade Capacidade, análise e mapas de calor de potencial de venda por localidades/clusters para planejamento assertivo</div>
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| <div style='text-align:justify;'> Descrição:
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| Mapeamento analítico de áreas com maior potencial de clientes/marketing, métricas de penetração GPON & disponibilidade de rede GPON, risco de churn/cancelamento de upgrades por indisponibilidade de capacidade, para priorização ampliação rede GPON e armários.</div>
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| == Alinhamento com Lei do Bem ==
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| * Projeto possui algum elemento tecnologicamente novo ou inovador?
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| Elemento tecnologicamente novo ou inovador pode ser entendimento como o avanço tecnológico pretendido pelo projeto, ou a hipótese que está sendo testada
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| * Projeto possui barreira ou desafio tecnológico superável?
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| Barreira ou desafio tecnológico superável pode ser entendido como aquilo que dificulta o atingimento do avanço tecnológico pretendido, ou dificulta a comprovação da hipótese
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| * Projeto utiliza metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico?
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| Metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico pode ser entendido como aqueles atividades que foram realizadas para superação da barreira ou do desafio tecnológico existente no projeto
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| * Projeto é desenvolvido em parceira com alguma instituição acadêmica, ICT ou startup?
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| Sim, a empresa parceira é a A3Data;
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| = Fase IV - Protótipo orientado ao Negócio =
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| == Escopo ==
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| Explique o escopo deste protótipo
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| == Limitações ==
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| Informe sobre as limitações técnicas, comerciais, operacionais, recursos, etc.
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| == PoC ==
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| Desenvolva um PoC (Proof of Concept)
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| == Detalhamento Técnico ==
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| Descreva especificamente os aspectos técnicos desta pesquisa
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| = Cronograma Macro =
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| = Histórico =
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| * 02/03/2020: Marcação de alinhamento com o especialista Henrique Omena para discussão do tópico;
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| *03/03/2020: Início da escrita do Conceito;
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| *06/03/2020: Alinhamento marcado para 10/03;
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| *11/03/2020: Refinamento do Conceito, início das características e listagem dos tópicos do estudo dirigido;
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| *12/03/2020: Refinamento do Conceito;
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| *18/03/2020: Criação de apresentação da Fase 2;
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| *25/03/2020: Refinamento da apresentação;
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| *26/03/2020: Início da escrita da Fase 3 e ponto de controle realizado com especialista, o qual apontou modificações e próximos passos para o desenvolvimento da PoC;
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| *30/03/2020: Continuação da escrita da Fase 3 e ponto de controle marcado para 02/04 com o Luiz Cláudio;
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| = Pesquisadores =
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| *Arthur Filipe Sousa Gomes
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