A cura di Andrea Fantini, Senior Account Executive Telco, Transportation & Services Market Sales Manager Italy and Greece&Cyprus Market Lead, Cloudera
Durante la pandemia COVID-19, il settore delle telecomunicazioni ha fatto un uso senza precedenti dei dati e della data-driven automation per ottimizzare le operazioni di rete, migliorare l’assistenza clienti e identificare le opportunità di espansione in nuovi mercati. Questo aspetto risulta alquanto cruciale oggi, poiché le telco devono bilanciare la necessità di ridurre i costi e migliorare l’efficienza, offrendo al contempo prodotti e servizi innovativi.
La strategia per raggiungere questo equilibrio è passare ad una moderna architettura dei dati (MDA – Modern Data Architecture) che faciliti gestione, integrazione e amministrazione di grandi volumi di dati distribuiti. L’adozione di una MDA risulta più efficiente e conveniente rispetto alle architetture di dati legacy o pure-cloud, perché le prime sono notoriamente strutturare in silos e le seconde se non ben gestite ricostruiscono i silos nel cloud; entrambi inoltre portano ad una gestione poco efficace, con molti set di dati superflui e processi di utilizzo degli stessi costosi e poco sicuri.
Una moderna architettura di dati consente di poter superare agilmente sia il rischio “silos” che la riduzione di processi ridondanti e dei costi associati, fornendo visibilità su funzioni e asset di dati e abilitando un rapido consolidamento e armonizzazione. Implementando una piattaforma che supporta una MDA, è possibile consolidare altri sistemi, come i sistemi di “mediation” o le soluzioni di archiviazione, e risparmiare sia sulla modernizzazione dello stack tecnologico che sulle catene di distribuzione e fruizione dei dati all’interno dell’azienda.
Una moderna architettura di dati può fornire le basi per una visibilità in tempo reale sullo stato di salute delle reti, consentendo alle imprese di diagnosticare e risolvere rapidamente i problemi sul servizio e di aumentare l’efficienza operativa. Inoltre, rendendo ancora più trasparente l’accesso ad applicazioni, servizi e fonti di dati in tempo reale, la TELCO può sviluppare prodotti e servizi maggiormente personalizzati, migliorando la user-experience.
Ridurre i costi con una moderna architettura dei dati
Un recente rapporto di McKinsey afferma che “il successo delle imprese di telecomunicazioni dipende da come sfruttano i dati ed implementano sia casi d’uso di analytics avanzate che AI e automazione nei processi, per favorire la crescita e cambiare l’economia generale dell’azienda”.
Per raggiungere questo obiettivo, le telco dovrebbero adottare le seguenti misure al fine di introdurre al meglio una moderna architettura dei dati: minimizzare le interruzioni su processi e servizi, controllare maggiormente i rischi ed essere pronte a far crescere il proprio business.
1. Modernizzare i flussi di dati. La maggior parte delle aziende di telecomunicazioni si affida ad applicazioni legacy che creano silos di dati e limitano l’interoperabilità. Adottando un’architettura dei dati moderna e distribuita (Figura 1), è possibile eliminare i silos, ridurre le spese (CAPEX e OPEX) e migliorare la produttività. Una MDA supporta piattaforme di hybrid-data per la gestione, l’integrazione e l’amministrazione dei dati in ambienti distribuiti on-premises e multi-cloud, fornendo flessibilità estrema nella integrazione, accesso, analisi e distribuzione dei dati e rendendo più facile per le aziende perseguire nuove opportunità di business e rispondere a nuove sfide di mercato in modo tempestivo.
2. Ridurre i costi dei sistemi legacy, delle piattaforme analitiche on-prem e dei sistemi DB Appliances. I sistemi analitici on-premise comportano quasi sempre costi più elevati delle alternative basate sul cloud e anche le soluzioni basate su BD Appliances sono solitamente molto più costosi delle soluzioni distribuite. Adottando quindi una MDA, le Telco hanno la possibilità di ospitare i dati su sistemi di storage virtuale più economico, sia on premise che nel cloud pubblico, garantendo in ogni caso la loro disponibilità agli utenti ed alle applicazioni esistenti. In questo modello ibrido, i sistemi on-premise continuano in ogni caso ad essere l’interfaccia principale per l’accesso ai dati, consentendo alle aziende telco di evitare costose e lunghe riscritture delle applicazioni ma raggiungendo una riduzione forte del TCO.
3. Aumentare i livelli di servizio erogato. Le società di telecomunicazioni possono catturare, correlare ed analizzare in tempo reale ed in maniera semplice i dati generati da tutti i dispositivi dei loro clienti con le fonti dati interne, per identificare e prevedere facilmente interruzioni di servizio o semplici disservizi. Utilizzando modelli predittivi, AI generativa ed il machine learning (ML), è possibile in modo proattivo contattare i clienti interessati anticipando possibili reclami e mantenendo la relazione e la qualità del servizio sempre a livelli ottimali. Utilizzando questi modelli per analizzare i dati provenienti da call center, chat e social media, si possono creare messaggi di risposta vocale interattiva (IVR – Interactive Voice Response) personalizzati, riducendo le interazioni con operatori fisici e fornendo un’esperienza cliente su misura.
4. Semplificare e, ove possibile, automatizzare la governance. La governance dei dati è fondamentale per garantire accuratezza, qualità, integrità e data privacy, nonché per promuovere la fiducia nei dati. Tuttavia, l’attività di milioni di dispositivi 5G connessi, ad esempio, rappresenterà una sfida senza precedenti per la governance dei dati. Le società di telecomunicazioni dovranno utilizzare i dati dei dispositivi per potenziare le reti, trasformare la gestione e migliorare l’esperienza dei clienti. A tal fine, è necessario integrare questi dati con le informazioni sensibili dei clienti. Per arrivare a far questo, è necessario un solido controllo e governance dei dati che garantisca una visione olistica su dati e processi, tenga traccia di come vengono utilizzati e da chi, e che permetta l’accesso in mono stringente solo agli utenti autorizzati. In un contesto di crescenti vincoli normativi, assicurarsi che i processi ed i flussi di accesso e lavorazione dei dati sono trattati in maniera appropriata, ad esempio con uso di tagging, masking e tokenization, permette di avere certezza sul rispetto delle normative e evitare di incorrere in rischi legati alla privacy.
5. Ridurre frequenza, gravità e durata delle interruzioni di rete. Correlando le prestazioni della rete con i dati comportamentali e con dati esterni (ad esempio, meteo, registri di manutenzione), le TELCO possono prevedere e prevenire le interruzioni, ottimizzare la copertura, rilevare le minacce e migliorare l’esperienza degli utenti. Per citare un caso d’uso: alcune delle aziende TELCO utilizzano i modelli predittivi per determinare le soglie limite di eventi come guasti di rete, oltre le quali si attivano allarmi automatici per l’intervento dei responsabili di rete.
