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Telco Analytics

Revisão de 12h42min de 28 de abril de 2020 por Arthur.sousa (discussão | contribs) (→Business Case)

Fase I - Estudo


Título da Idéia

Telco Analytics

Objetivos

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.

Conceito

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 Data Science, a qual é composta por ferramentas, metodologias e resultados obtidos de dados, que, por sua vez, permitem a predição das tendências de negócio.
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.
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.

Características 

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.


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Framework: Telecom big data analytics. Fonte: Chen (2015)


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.


Já os estudos de Lall (2013) apontam, objetivamente, os principais desafios da Telcos como sendo:

  • Falhas de rede: as quais levam à insatisfação dos clientes;
  • Churn: clientes que mudam de operadoras, ocasionando significante perda de receita;
  • Estagnação ou queda de ARPU (Receita Média por Cliente).

EMPRESAS ESPECIALIZADAS EM ANÁLISE DE DADOS

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Empresas especializadas em Data Science: potenciais parceiras

FERRAMENTAS COMUMENTE USADAS EM TELCO ANALYTICS

  • Dados: Hadoop, PostgreSQL, Hortonworks, AWS Amazon, Cassandra, G Suíte, Oracle, My SQL



  • ETL: Pentaho, IBM InfoSphere, Spark, Hive, Impala



  • Softwares/Linguagens: Python, R, Excel, QGIS (KML)



  • Visualização:Tibco Spotfire,Tableau, Metabase, Birst, Jaspersoft, MicroStrategy, Orange, Qlik, Sisense

Estudo Dirigido

O estudo dirigido deve contemplar os seguintes tópicos:

  • Estudos sobre Analytics;
  • Aplicação nas Telcos;
  • Estudos sobre Big Data, BI e tópicos afins;
  • Levantamento de principais aplicações e casos de uso;
  • Levantamento das principais ferramentas/softwares utilizados;


As informações serão coletadas de artigos científicos ou de cunho didático da internet.

Referências Bibliográficas


  • Chung-min Chen. Use cases and challenges in telecom big data analytics. 2015
  • Vijayeta James Lall. Application of Analytics to Help Telecom Companies Increase Revenue in Saturated Markets. 2013

Fase II - Ensino


Conteúdo e Apresentação

Apresentação Telco Analytics


Metodologia


Metodologia de Execução e Validação dos UCs:

Será adotada a metodologia Scrum para o trabalho interno, que apesar de muito popular entre desenvolvedores de softwares, foi adaptada para outros tipos de processos, como o presente.


Parceiros prospectados:

  • AWS
  • Dell/EMC
  • Hekima
  • Splunk
  • Twist
  • Resolute IT
  • Kyros
  • Comarch
  • Tenbu
  • IBM / ICARO
  • NOKIA

Parceiros Acadêmicos:

  • UFU - Engenharia Eletrica e FACOM
  • UNITRI
  • UFRJ - Coppe
  • UFMG DCC

Fase III - Exemplo de Caso de Negócio


Product Backlog

A seguir são listados os principais requisitos ou as frentes a serem abordadas pela aplicação da Telco Analytics:

  • Análise de Padrões de Atendimento e Repetição;
  • Prevenção de contencioso Jurídico e Reclamações;
  • Aprendizado de Potencial de Vendas & Redes;
  • Smart Bateria;
  • Capacidade & Priorização Tráfego;

Benefícios para quem for oferecer esta solução

  • Predição de probabilidade de repetição de reclamações e potenciais causas-raiz para atuação preventivas em equipes especializados evitando residência;
  • Prevenção de contencioso jurídico, com apontamento de chamadas e eventos com maior probabilidade de gerar insatisfações e contencioso jurídico para atuação diferenciada nas tratativas;
  • Determinações com maior precisão de demanda potencial de mercado para banda larga;
  • Previsão de potenciais falhas de baterias, com diminuições de falhas de redes e custos de reposição de bancos de baterias com atuações preventivas;
  • Priorização do investimento de acordo com maior interesse de tráfego & receita, alocando investimentos de forma mais eficiente e atuando preventivamente da capacidade e qualidade da rede para os maiores interesses de tráfego.

Benefícios para o usuário

Os clientes dos serviços oferecidos pela empresa terão os seguintes benefícios

  • Melhoria na satisfação e na qualidade dos serviços;
  • Menor desgaste para os clientes, evitar custos desnecessários para cliente e para a operação.
  • Maior correção das ofertas de acordo com o interesse dos clientes.

Direcionadores chave para esta iniciativa

Em resumo, os principais direcionadores do projeto são:

  • Entrega de melhor CX;
  • Redução de Opex;
  • Predição de performance e prevenção de falhas;
  • Melhoria de eficiência;

Possíveis modelos de negócios

A empresa fará parcerias com empresas especializadas em Analytics para desenvolvimento do projeto e acionará as equipes de Analytics, Marketing e Engenharia internos para execução das ações e exploração dos benefícios gerados;



Modelo de Trabalho com Parcerias:

Business Case

Seguem alguns business case de aplicação da Telco Analytics

Deloitte:


In this wireless telecommunications case study, a large telecom needed to more effectively leverage its vast stores of data for timely customer analytics. They also faced increased churn and decreased share. Now you can see how Deloitte helped them tackle these complicated challenges. Our strategy included implementation of several platforms that collected, stored, and analyzed data from millions of customers and billions of transactions. The outcome: real-time marketing effectiveness to better serve existing customers and open the door for new ones. Big data is becoming increasingly critical to generate unique market insights for consumer oriented companies. This company is no exception. The company has sizeable volumes of data but no way to perform meaningful analysis on that data. They were facing problems with data latency as well, with an imposed reporting lag time of 45 days on current operational data. The company requires more current data to generate insight for analysis to help them better understand their customer base and open new markets. They also need to integrate new CRM competencies to stave off churn. They also desire foresight capabilities to explore how to shape new revenue streams and capture more aggressive market share.​ Deloitte helped the company craft a solution using the SAP HANA platform, which is an in-memory solution designed to deliver versatility and near real-time analytics. With the insight that real-time data fed into analytics engines can provide, the company is able to better understand—and proactively respond to—customer actions by serving up timely incentives and offerings, via multiple channels, such as text messages or target electronic advertising with relevant coupons. The solution can also enhance the ability for company business analysts and functions to perform scenario-based analyses and campaign simulations in real-time, using live customer and established campaign data—thus opening the possibility for discovering new markets.​

Alinhamento com Lei do Bem

  • Projeto possui algum elemento tecnologicamente novo ou inovador?

Hipótese que está sendo testada: os setores censitários possuem ocupação de rede de acordo com o seu potencial de vendas;

  • Projeto possui barreira ou desafio tecnológico superável?

Apesar de superáveis, o projeto terá suas dificuldades. As principais são listadas a seguir:

    • Modelo ficar desatualizado sem retreino;
    • Áreas de negócio não mudarem os processos de acordo com os resultados do modelo;
    • GeoFusion com dados desatualizados em 1 ano;
    • Inconsistências nas bases em relação quantidade portas existentes, ocupadas e domicílios;


  • Projeto utiliza metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico?

O modelo multinível será utilizado, pois possibilita entender os efeitos de atributos (features) para o nível de setor censitário e cluster

  • Projeto é desenvolvido em parceira com alguma instituição acadêmica, ICT ou startup?

Sim, a empresa parceira é a A3Data;

Fase IV - Protótipo orientado ao Negócio


Escopo


Explique o escopo deste protótipo


Limitações


Informe sobre as limitações técnicas, comerciais, operacionais, recursos, etc.


PoC


Desenvolva um PoC (Proof of Concept)


Detalhamento Técnico


Descreva especificamente os aspectos técnicos desta pesquisa





Cronograma Macro


Histórico

  • 02/03/2020: Marcação de alinhamento com o especialista Henrique Omena para discussão do tópico;
  • 03/03/2020: Início da escrita do Conceito;
  • 06/03/2020: Alinhamento marcado para 10/03;
  • 11/03/2020: Refinamento do Conceito, início das características e listagem dos tópicos do estudo dirigido;
  • 12/03/2020: Refinamento do Conceito;
  • 18/03/2020: Criação de apresentação da Fase 2;
  • 25/03/2020: Refinamento da apresentação;
  • 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;
  • 30/03/2020: Continuação da escrita da Fase 3 e ponto de controle marcado para 02/04 com o Luiz Cláudio;
  • 31/03/2020: Término da Fase 3;
  • 06/04/2020: Apresentações realizadas para o especialista e Luiz Cláudio nos últimos dias. Realização de revisão bibliográfica para embasar melhor a teoria;
  • 09/04/2020: Início: desenvolvimento de esboço do Dashboard de apoio ao projeto;
  • 13/04/2020: Esboço do Dashboard de apoio ao projeto finalizado;
  • 23/04/2020: Edição de fase III para adequação ao que deve ser escrito;

Pesquisadores

  • Arthur Filipe Sousa Gomes
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