Diagnóstico y aplicaciones de modelos de innovación tecnológica en el sector de las telecomunicaciones

Big Data aplicado al sector de las telecomunicaciones

¿Cuáles son las posibilidades que brinda el Big Data en el sector de las telecomunicaciones? ¿Y sus potenciales aplicaciones? ¿Qué datos pueden analizarse?

El Proyecto BDA4T (Big Data Analytics For Telecoms) nace con el objetivo de mejorar los procesos y servicios de operadores de telefonía a través de una plataforma que saque todo el partido a la analítica Big Data y está siendo desarrollado por Coremain, Optare, Quobis, y R. Con esta nueva plataforma, además, se optimizan los procesos internos de los operadores, al tiempo que se consigue reducir el fraude, analizar la calidad prestada a sus clientes y personalizar los servicios a través del uso eficiente de los datos internos. Estas mejoras repercutirán directamente en la calidad de los servicios prestados, y, por tanto, en la satisfacción del cliente final y en la mejora de los márgenes empresariales.

Tipos de datos para análisis Big Data en telefonía

Los datos recopilados, procesados y analizados por esta plataforma de Big Data Analytics se agrupan en cuatro bloques fundamentales:

Web y Social Media

Para una empresa de telecomunicaciones es fundamental conocer información sobre sus clientes o potenciales clientes: intereses, gustos, empleos, relaciones afectivas, sus patrones de comportamiento en red, etc. pueden ser recopilados desde entornos social media como información fundamental para diseñar campañas publicitarias y promocionales verdaderamente rentables.

M2M (Machine To Machine)

Dentro del ámbito del Internet de las Cosas, el término M2M hace referencia a las tecnologías que permiten conectarse a otros dispositivos gracias al uso de sensores o medidores de eventos (velocidad, temperatura, presión, variables meteorológicas, variables químicas como la salinidad, etc.), datos que son trasladados a través de redes (alámbricas, inalámbricas o híbridas) a otras aplicaciones para ser procesados y contar así con una información analizada.

Transacciones de datos

Este análisis incluye datos como los registros de facturación o de llamadas (CDR), datos transaccionales que pueden ser igualmente analizados para establecer patrones de comportamiento de los clientes con los que la compañía puede predecir posibles bajas, controlar fraudes o llevar a cabo acciones de fidelización.

Información generada por clientes

Los usuarios, en su relación con el operador, generan gran cantidad de datos desestructurados (correos electrónicos, llamadas telefónicas, documentos…) que, gracias a la analítica Big Data, podemos categorizar en función de su relevancia para su posterior análisis o descarte.

Ventajas del Big Data en el sector de las telecomunicaciones

Almacenamiento

El equipo de Coremain implicado en el Proyecto BDA4T está llevando a cabo el diseño unificado de esta plataforma utilizando NoSQL para el almacenamiento y la analítica.

Con respecto al almacenamiento de datos, con NoSQL conseguimos gestionar importantes cantidades de datos manteniendo altas prestaciones en velocidad de procesamiento, gracias a una estructura flexible con la que poder gestionar todo tipo de información.

Análisis

A nivel analítico, la principal ventaja de la plataforma desarrollada para el Proyecto BDA4T se encuentra en la capacidad que tiene el sistema de valorar y predecir comportamientos de los clientes y la QoE, a partir de los datos de QoS medibles en los sistemas internos del operador. De este modo, la plataforma puede indicar qué usuarios se encuentran en riesgo de solicitar una baja del servicio o el valor de un cliente durante su permanencia.

Automatización

Además, desde Coremain se está trabajando en unos de los principales elementos diferenciadores de esta plataforma, el módulo de automatización de acciones sobre los sistemas de soporte de los operadores de telefonía, a través del cual la herramienta permite definir determinadas acciones en función de los datos analizados. ¿Un ejemplo de automatización de tareas en el Proyecto BDA4T? La de detección de diagnósticos: cuando un cliente llama para reportar una incidencia, la plataforma BDA4T procederá a analizar y generar un patrón del cliente. Este patrón será comparado con los patrones ya aprendidos por la plataforma para indicar un diagnóstico. Un porcentaje de estos diagnósticos podrán ser enviados para resolvernos de forma automatizada y otro porcentaje seguirá un cauce manual para que la plataforma pueda analizar si el diagnóstico y la resolución aplicada sigue siendo correcto y estar dentro de los valores de acierto configurados.

El objetivo es conseguir la resolución de la incidencia del cliente en una sola llamada y de forma rápida y eficiente para aumentar el NPS (Net Promoter Score), es decir, la valoración y fidelidad de la clientela.

Tras más de dos años de desarrollo del Proyecto BDA4T ya se están realizando las primeras pruebas con datos recopilados por algunos operadores de telefonía a nivel nacional. ¡Pronto os podremos contar más s

La huella de blockchain en el sector de las telecomunicaciones

Blockchain en telecomunicaciones despega. Desde el año pasado ha ido quedando demostrado en el ecosistema blockchain que esta tecnología ha llegado a un punto de inflexión. Su adopción estaba protagonizada sobre todo por empresas del sector financiero mientras que el resto de las industrias investigaba aún el valor que realmente aportaba la tecnología de la cadena de bloques. Con estas indagaciones trataban de encontrar casos de uso que pudiesen arrojar un retorno de la inversión que justificase el coste y el esfuerzo de implantación que esta tecnología implica.

En la actualidad la industria financiera, en concreto el sector fintech, sigue a la cabeza del ecosistema blockchain. El resto, como las telecomunicaciones, se ha ido subiendo al carro y apostando por las iniciativas blockchain. Sin embargo, a pesar de los avances, el progreso que se está realizando se sigue desarrollando con cautela.

Según Deloitte en su encuesta “Global blockchain survey”, el 53 por ciento de los encuestados dice que la tecnología de la cadena de bloques se ha convertido en una prioridad crítica para sus organizaciones en 2019, lo que representa un aumento de diez puntos respecto al año pasado.

Este incremento se debe a que se equipara la revolución que puede propiciar blockchain con la que supuso Internet en el siglo pasado. Además de los muchos casos de uso que se están explorando, las operadoras ya han empezado a aplicar la tecnología en necesidades concretas. Entre ellas, prevención de fraude, habilitación de 5G, mejora de la conectividad de IoT, mayor eficiencia de procesos de conciliación, gestión de identidad, etc.

Prevención del fraude

La detección del fraude es un tema fundamental en el sector de los proveedores de servicios de comunicaciones. Según fuentes como GSMA, el coste que supone el fraude para la industria supera los 38.000 millones de dólares anuales.

Dado que hasta la fecha no ha habido manera de combatir a gran escala este problema se ha optado por el uso de la tecnología blockchain.

Un claro ejemplo de uso es el roaming. Cuando de viaje se realiza una llamada desde otro país, todos los datos que se generan han de ser conciliados entre la operadora del país de origen y la operadora del país de destino. Sin embargo, en el momento de la facturación, dado que no hay una base de datos común, existe riesgo de fraude debido a la asimetría de la información. Este problema quedaría solucionado si esa información se almacenase en blockchain.

Existe también posibilidad de fraude en los procesos de identificación de clientes de las operadoras. Principalmente cuando varios operadores de distintos países aplican normas de cumplimiento diferentes. Con una gestión de la identidad única basada en blockchain con la que todas las operadoras tuviesen la misma manera de identificar a los clientes este tipo de fraude podría disminuir drásticamente.

Mejora en procesos de facturación con blockchain en telecomunicaciones

Precisamente una de las mayores aplicaciones de la tecnología blockchain ha sido en la facturación de roaming. El sistema actual de liquidación y compensación es muy lento, costoso y requiere muchos esfuerzos.

A pesar de ello, a la hora de la reconciliación siempre hay desconfianza cuando llega el momento de determinar los acuerdos e incluso puede producirse fraude, como antes comentaba.

En este escenario, el uso de “smart contracts” desplegados en una red blockchain, permitiría a todas las partes poder llegar a acuerdos en tiempo real, con el posible uso de un sistema de tokens para pagos entre ellas. Ya se contó en este blog la experiencia de Telefónica en este sentido.

Conectividad IoT

Los despliegues de los dispositivos IoT tienen una complejidad muy alta y el uso de blockchain contribuiría a simplificar dicho proceso. Asimismo, esta tecnología podría garantizar una conectividad segura y libre de errores para miles de dispositivos IoT conectados en redes autogestionadas.

Por otro lado, también podría limitarse el riesgo de una parada de la producción debido a máquinas dañadas o pirateadas gracias al uso de una identidad descentralizada basada en la tecnología blockchain.

Finalmente cabe destacar que la tecnología IoT se usa mucho en soluciones del tipo “cadena de suministro”, en las que los sensores se utilizan para el seguimiento automático de los parámetros de calidad durante el transporte de las mercancías. Una aplicación que utilizase blockchain para monitorizar los datos generados por los dispositivos podría reducir el tiempo de detección de fraude en esta industria.

Precisamente, en la última edición de DES, Telefónica mostraba el proyecto que ha desarrollado en Brasil, utilizando la tecnología blockchain para poder optimizar la logística y tener más visibilidad sobre la cadena de suministro de sus equipos a los clientes.

Habilitación del 5G

La implementación de la tecnología 5G es otro ejemplo de cómo el sector telco se podría beneficiar potencialmente de la tecnología blockchain y conseguir agilizar los procesos.

Para cumplir la promesa del acceso ubicuo a través de varias redes con 5G los proveedores de servicios de comunicaciones tendrán que manejar nodos de acceso heterogéneos y mecanismos de acceso diversos. La posibilidad de acceder al nodo de acceso más rápido para cada usuario o máquina será un reto clave en el futuro. La tecnología blockchain podría utilizarse para incentivar a un número de servidores por la selección de ruta más rápida. mediante el uso de tokens.

Este tipo de iniciativas no solo son aplicables en el sector de las comunicaciones, sino también en otras industrias.

Imagen: Photo by Sander Weeteling. Unsplash

Diagnóstico y aplicaciones de modelos de innovación tecnológica en el sector de las telecomunicaciones

RESUMEN DE LA TESIS DENOMINADA: DIAGNÓSSTICO Y APLICACIONES DE MODELOS DE INNOVACIÓN TECNOLÓGICA EN EL SECTOR DE LAS TELECOMUNICACIONES. Carlos Fargas García.

La tesis busca encontrar un modelo que defina el funcionamiento, resultados y razones de las empresas del sector de las telecomunicaciones en la Comunidad de Madrid en lo que respecta a la Innovación Tecnológica. Para ello se exponen en la parte teórica los fundamentos y aspectos del funcionamiento empresarial explicados por expertos del tema, haciendo hincapié en la Cultura de la empresa, la Teoría de Recursos y Capacidades, y del Enfoque de Competencias.

La parte práctica se basa, por una parte, en diversos análisis sectoriales y aplicaciones, incluyendo varios internacionales, en los que se compara el fenómeno innovador en Madrid, España, y diversos países que destacan por la innovación tecnológica. O sea, que se estudia el sector Macro y Microeconómicamente. Entonces se realiza una encuesta a las empresas del sector, en la cual se pregunta por los diferentes departamentos de la empresa, y qué es lo que facilita o dificulta la innovación tecnológica en ellas, así como otras características y resultados. Se pregunta por el funcionamiento interno y cómo afecta el entorno. Dicha encuesta se dirige a una muestra de 300 empresas, PYMES y grandes, pero con capacidad de llevar a cabo I+D u otros tipos de innovación tecnológica, y tiene un alto índice de respuesta. Seis tipos de estadística acerca de los resultados son analizados, basándose para ello en las 248 variables del estudio. A través del análisis Multivariante Factorial y Multbiplot se exponen los cinco Cluster del sector, y se explican los resultados del Modelo encontrado. El análisis incluye un profundo estudio del sector de las telecomunicaciones que abarca desde 1998 hasta 2014. También se efectúa Consultoría al 8% de las empresas que completan la encuesta,