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Ein unersättlicher Appetit auf Daten

The telecommunications industry deals with a staggering amount of data every second of every day. Fortunately, Hortonworks Connected Data Platform has an equally impressive ability to ingest data and transform it into insight. Whether it’s 360° views of customers, processing millions of phone calls, facilitating browsing or streaming entertainment, analyzing call records or servicing equipment proactively by storing sensor data from the network, Hortonworks can help you process and store your data more affordably.

Verbesserter Service, neue Produkte

Telecommunication providers process millions of phone calls per second. Now add in: services for web browsing, videos, television, streaming music and movies, text messages and email. That can be very expensive to store and process. See how Hortonworks solutions help telecommunications providers to store new types of data, retain that data longer, and join diverse datasets together to derive new insight.

Anwendungsfälle

Call Detail Records (CDRs) analysieren

Telekommunikationsanbieter analysieren Verbindungsprobleme und schlechte Audioqualität – allerdings gehen pro Sekunde mehrere Millionen Call Detail Records ein. Aufgrund dieses enormen Volumens ist es schwer, bestimmte Problemmuster und deren Gründe zu ermitteln – und meistens fehlt es hierfür an Zeit, insbesondere, wenn man Kunden am anderen Ende der Leitung Rede und Antwort stehen muss. Verzögerungen führen zu Kundenabgang und finanziellen Verlusten.
Hortonworks DataFlow (HDF™) kann pro Sekunde Millionen von CDRs in die Hortonworks Data Platform einspeisen, damit Apache™ Storm oder Apache Spark™ diese Daten anschließend in Echtzeit verarbeiten und Problemmuster identifizieren können. HDP erleichtert die langfristige Speicherung von Daten zum Zwecke der Ursachenanalyse – sogar Jahre nach dem ursprünglichen Problem. Diese Art der CDR-Analyse hilft Telekommunikationsanbietern, die Qualität von Anrufen kontinuierlich zu verbessern, nachhaltig für Kundenzufriedenheit zu sorgen und den eigenen Umsatz zu steigern.


Equipment proaktiv reparieren

Sendemasten und die von ihnen aufgebauten Verbindungen bilden das Rückgrat eines jeden Telekommunikations-Netzwerks. Fällt ein Sendemast aus, kann dies zu Service-Einschränkungen führen. Dabei ist es in den meisten Fällen teurer, solche Anlagen zu ersetzen, als sie zu reparieren, und es gibt einen optimalen Zeitplan für Wartungs- und Reparaturarbeiten, die weder zu früh noch zu spät durchgeführt werden sollten.

HDP speichert über das Netzwerk übertragene unstrukturierte sowie Streaming- und Sensordaten. Aus diesen Daten können Telekommunikationsanbieter optimale Wartungspläne ableiten, indem sie Echtzeit- und historische Daten miteinander vergleichen. Algorithmen für maschinelle Lernverfahren können sowohl Wartungskosten als auch Serviceunterbrechungen reduzieren, indem sie Wartungsbedarf frühzeitig erkennen.


Infrastrukturinvestitionen rationalisieren

Für Telekommunikationsanbieter gehen Marketingaktivitäten und Kapazitätsplanung Hand in Hand. Eine schlechte Abstimmung zwischen der tatsächlichen Nutzung von Bandbreite und Dienstleistungen auf der einen und Plänen für neue Sendemasten oder Übertragungsleitungen auf der anderen Seite birgt Risiken. Denn rechtfertigt der ROI die geleisteten Infrastrukturinvestitionen nicht, kann sich das negativ auf den Umsatz auswirken.

Netzwerkprotokoll-Daten helfen Telekommunikationsanbietern, den tatsächlichen Dienstleistungsverbrauch in einem bestimmten Staat, Land oder Stadtviertel zu verstehen. So können Netzwerklasten mithilfe von Daten, die über einen längeren Zeitraum erhoben wurden, effizienter analysiert und Investitionen in Infrastruktur präziser und zielsicherer geplant werden.


NPTB-Modell: Welche Produkte kaufen Kunden als Nächstes?

Produktportfolios in der Telekommunikationsbranche sind eine komplizierte Angelegenheit. Für Bestandskunden gibt es viele Cross-Selling-Gelegenheiten und Vertriebsmitarbeiter vertrauen auf persönliche oder telefonische Gespräche für NPTB-Empfehlungen, ohne sich dabei jedoch auf aussagekräftige Daten stützen zu können.

Mit HDP können Telekommunikationsanbieter basierend auf Daten ihrer gesamten Kundenbasis gezielte Aussagen darüber treffen, welche Produkte Kunden als nächstes kaufen werden. Dies hat sowohl für Vertriebler als auch für Kunden erhebliche Vorteile und führt zu weitaus produktiveren Kundengesprächen. Mit Apache Hadoop® erstellte Data Lakes ermöglichen einen reibungslosen Verkaufsprozess und bieten Unternehmen die Gelegenheit, die Vorteile des NPTB-Modells zu nutzen, um sich innerhalb ihrer Branche einen ähnlichen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen wie Amazon auf dem Gebiet des E-Commerce.

Bandbreite in Echtzeit zuweisen

Bestimmte Anwendungen verbrauchen eine derart große Menge an Bandbreite, dass es für andere Nutzer, die versuchen, auf das Netzwerk zuzugreifen, zu Service-Beeinträchtigungen kommen kann. Netzwerk-Admins können nicht vorhersagen, welche neuen Apps besonders viel Bandbreite verbrauchen und sich negativ auf die Performance auswirken werden. Im Falle eines erhöhten Bandbreitenbedarfs müssen sie deshalb schnell reagieren, um Ressourcen neu zuzuweisen und SLAs einzuhalten.

Daten können über HDF in Echtzeit in HDP gestreamt und analysiert werden. So können Netzwerkbetreiber eine erhöhte Bandbreitenauslastung anhand von Call-Center-Daten visuell darstellen und die Zuweisung von Bandbreite entsprechend anpassen. Schriftliche Call-Center-Daten können darüber hinaus untersucht werden, um Kundenmeinungen zu analysieren und einen Eindruck davon zu gewinnen, wie eine erhöhte Bandbreitenauslastung sich auf das Nutzungserlebnis auswirkt. So kann zum einen nachhaltig für Kundenzufriedenheit und einen qualitativ hochwertigen Service gesorgt werden. Zum anderen können Erkenntnisse jedoch auch genutzt werden, um Netzwerkarchitekturen bei Bedarf anzupassen.

Neue Produkte entwickeln

Mobilgeräte generieren eine riesige Menge an Daten dazu, wie, warum, wann und wo sie benutzt werden. Für Produkt-Manager sind diese Daten äußerst nützlich, allerdings erschwert die enorme Datenmenge eine effektive Erhebung, Speicherung und Analyse. Manche Daten werden gar nicht erst gespeichert und ermöglichen insofern keine neuen Erkenntnisse. Sogar gespeicherte Daten werden unter Umständen gelöscht, ohne zuvor analysiert zu werden.
Mit Apache Hadoop können wertvolle Produktdaten erhoben werden, die wiederum die Entwicklung neuer innovativer Produkte fördern. Bei Bedarf können Produktdaten zu einem bestimmten geographischen Standort oder Kundensegment erhoben werden. Dank sofortigem Big-Data-Feedback zu Produkteinführungen können Produktmanager sehen, welche Produkte gut bzw. nicht gut ankommen, und entsprechend reagieren.

Fallstudien unserer Kunden

Rogers Communications
Kunde
Rogers Communications

Rogers ist ein führendes kanadisches Telekommunikationsunternehmen, das in den Bereichen Kabel, Wireless, Medien und Sport tätig ist. Rogers wählte Hortonworks Data Platform zum Aufbau einer Rundum-Übersicht seiner Kunden in allen Kanälen und Geschäftsbereichen. Erfahren Sie von den Führungskräften bei Rogers, warum sie HDP für die Einführung eines neuen digitalen Produkts genutzt …