Мтс запустила платформу для эффективного управления регионом на основе big data

Области применения концепции Больших Данных российскими операторами мобильной связи

Федеральные операторы не отстают от телеком-тенденций, улучшая тем самым уровень предоставляемого сервиса и повышая эффективность процессов.

МегаФон использует Big Data для создания эффективной инфраструктуры сети. Компания оценивает потребность того или иного региона в строительстве дополнительных базовых станций, замеряя объем спроса на услуги. В области маркетинга и работы с клиентом МегаФон использует Большие Данные для формирования гибких тарифных планов и индивидуальных услуг, оперативной обработки возражений, а также для пресечения мобильного мошенничества при подмене номеров.

МегаФон реализует Big Data и как В2В-решение, снижая стоимость принятия решения в отраслях экономического и городского планирования. Например, предоставляет собранные сетью обезличенные данные, которые позволяют делать вывод о структуре населения города и взаимодействия его жителей с городской инфраструктурой. МегаФон сотрудничает с РЖД, предоставляя платформу для анализа пассажироперевозок.            

МТС также нашел широкое применение возможностям Больших Данных. Для формирования операторской сети компания анализирует динамику движения абонентов внутри города и, выявляя тем самым точки массового скопления абонентов, что позволяет предотвратить перегрузки за счет совершенствования сетевой инфраструктуры. Кроме того, МТС ведет пилотный проект в Москве по развитию розничной сети с помощью решений Big Data. Технология замеряет пешеходный трафик в планируемом месте открытия офиса и на основании полученных данных принимается решение о целесообразности его открытия, требующемся количестве консультантов, площади помещения, а также о видах акций, товарном ассортименте и приоритетных для клиентов мобильных, фиксированных и банковских услуг. МТС применяет инструменты технологии для бизнес-аналитики профиля клиента, чтобы сформировать для него индивидуальное предложение, а также считает перспективным направлением финансовые сервисы. Финансовые приложения позволяют оценивать платежеспособность клиента для выдачи кредита. Они проявили настолько высокую эффективность, что оператор планирует сотрудничать с банками, поставляя им сервис по мониторингу подозрительных активностей с SIM-картой абонента, к номеру которого привязаны банковские карты.

Вымпелком, в свою очередь, инструментами Big Data продвигает свои услуги. Анализ потребляемых услуг каждым абонентом позволяет эффективно выбирать место для нового офиса, вести мониторинг передвижения абонентов, устранять мошенничество и бороться с оттоком клиентов. В прошлом году оператор заключил партнерское соглашение с компанией Яндекс с целью расширения решаемых Big Data практических задач. Решения Яндекс помогут регулировать отток клиентов, сегментировать абонентов по потребности в ШПД, улучшить качество обслуживания в call-центрах и, как следствие, предлагать тарифные планы под потребности абонентов и реализовывать более точный маркетинг. Таким образом Вымпелком планирует оптимизировать затраты и увеличить эффективность компании.

Таблица – Области применения Big Data «большой тройкой»

С техническими особенностями функционирования концепции Big Data на сетях операторов мобильной связи, а также с другими техническими решениямиможно ознакомиться в книге «Мобильная связь на пути к 6G». 

IT-консультанты

Системные интеграторы разворачивают систему анализа больших данных на стороне клиента. Они выступают посредниками между технологиями и бизнесом. Это вариант для тех, кому не подходят готовые решения и облачные вычисления. «Преимущество интегратора в том, что он может комбинировать продукты разных вендоров, дополняющие друг друга», — говорил директор IBS по технологиям Сергей Кузнецов в интервью изданию Computeworld.Направлением big data компания занялась в 2013 году. Они разрабатывают и развертывают аналитические системы для телекома, ритейла, банковского сектора, здравоохранения, госорганов и муниципальных служб. Кроме того, «Форс» предлагает готовый софт для анализа аудитории с помощью данных из соцсетей (ForSMedia) и формирования досье контрагента. Компания является официальным дистрибутором и платиновым партнером корпорации Oracle.Интегратор плотно сотрудничает с EMC, HP, Oracle и Microsoft, Intel — с их решениями работает центр компетенций «Крок». Проекты в сфере больших данных компания начала реализовывать с 2013 года. Специалисты «Крок» строили модель по уменьшению оттока абонентов для крупного телеком-оператора, прогнозировали пассажиропотоки для «Центральной пригородной пассажирской компании», а сейчас реализуют проект в некой крупной страховой компании. В 2014 году объем направления big data достиг 1% в выручке «Крок».

Готовые сервисы на основе big data

На технологиях анализа больших данных построены привычные нам антиспам, антифрод, programmatic-реклама и товарные рекомендации. Для использования готовых сервисов не нужны ни дополнительные сервера, ни консультанты, ни data scientists. Данные эти системы берут из открытых источников — соцсетей, сайтов, форумов и СМИ. Это открывает клиентам широкие возможности для цифрового маркетинга без затрат на инфраструктуру.Большие данные занимают центральное место в экосистеме RTB-рекламы. Платформы управления данными (DMP) собирают информацию о пользователях в виде сегментов аудитории, биржи данных (data exchange) — в виде обезличенных профилей. Эти данные обеспечивают максимально точное таргетирование RTB-рекламы, минимизируя затраты рекламодателя и раздражение потенциального покупателя. Такие услуги предлагают отечественные компании Auditorius, Data-Centric Alliance, RTB Media, RuTarget/Segmento, Between Digital, Hubrus DSP, Adfox, AdRiver, GetIntent, Kavanga и другие.Большими данными из открытых источников оперируют также многочисленные сервисы товарных рекомендаций (Retail Rocket, Crosss, REES46, «1С-Битрикс Big Data»), персонализации контента (Flocktory, Usalytics) и целевого маркетинга (Opiner, SmartBox eCRM, Witget). На этом основании все они тоже являются частью российского рынка больших данных.О некоторых стартапах, работающих с big data в России, мы подробно рассказали здесь: Кто делает big data в России?Старейшие отечественные IT-холдинги анализируют большие данные собственными силами. Так они совершенствуют собственные сервисы, таргетируют рекламу и персонализируют контент.Задолго до появления термина big data холдинг вовсю использовал технологии обработки больших данных. Первым таким проектом была система веб-аналитики «Рейтинг Mail.Ru». Сейчас анализ больших данных задействован практически во всех продуктах компании — «Таргет.Mail.Ru», «Почта Mail.Ru», «Одноклассники», «Мой Мир», «Поиск Mail.Ru» и других. С помощью обработки big data Mail.Ru фильтрует спам, таргетирует рекламу, оптимизирует поиск, ускоряет работу техподдержки, анализирует поведение пользователей, предлагает им контакты и подписки. Для офлайновой обработки данных компания использует платформу Hadoop, для онлайна — собственную разработку NoSQL СУБД Tarantool.Изначально медиахолдинг работал с большими данными в части поиска. В последние пару лет компания активизировала направление датамайнинга. Технологии big data «Рамблер» применяет для таргетинга рекламы, персонализации контента, блокировки спама и ботов, обработке естественного языка. Технологическая сторона этой работы — платформы для обработки больших данных Hadoop/Spark/Mahout и Python Scipy/Scikit-learn. В дальнейшем компания собирается оттачивать рекламные технологии и персонализацию контента.Также «Рамблер» ставит на развитие сервисов контентной аналитики для PR. В июле он купил 51% компании RCO, которая выпускает приложения для интеллектуальной обработки текстов на разных языках. Продуктами RCO пользуются «Газпром», Минюст, Центробанк, ФСБ, «Роснано», «МегаФон», «Сбербанк» и другие организации.