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データへの飽くことのない欲求

通信業界は、毎日毎秒膨大な量のデータを扱っています。幸い Hortonworks Connected Data Platform はそれに負けない機能を有し、データを採取してそれを洞察へと転換することができます。360 度の顧客観察であっても、数百万件もの通話処理であっても、エンターテインメントのブラウジングやストリーミングの調整であっても、通話記録の分析であっても、ネットワークからのセンサーデータを保管することで先見的に機器を修理することであっても、Hortonworks ならより手頃な価格にて、お客様のデータの処理と保管をサポートできます。

サービスを向上し、新製品を立ち上げる

電気通信プロバイダは、毎秒何百万件もの通話を処理しています。今ではウェブ閲覧、動画、テレビ、音楽や映画のストリーミング、テキストメッセージやメールのためのサービスも追加されています。しかしデータの保管や処理は非常に高価になる場合があります。Hortonworks ソリューションが電気通信プロバイダを支援して、新しいタイプのデータを保管し、そのデータをより長期間保持し、多様なデータセットを結合して、新しい洞察を導き出す方法をご覧ください。

ユースケース

通話詳細レコード(CDR)を分析

通信事業者は、通話切断や低音質に対してフォレンジクスを実施しますが、通話詳細レコードは、毎秒何百万もの速度で流れ込みます。レコード量が多いため、パターン認識や根本原因分析が困難になりますが、多くの場合、答えを待っている顧客がいる状態で、リアルタイムに処理する必要があります。遅延は摩擦を生み、サービス利益に損害をもたらします。
Hortonworks DataFlow(HDF™)は、毎秒何百万もの CDR を Hortonworks Data Platform 内に採取することが可能であり、Apache™ Storm または Apache Sp​​ark™ は問題のあるパターンを特定するために、リアルタイムにそれらを処理することができます。HDP は、最初の問題が発生してから何年も経過していても、根本原因分析のための長期的なデータ保持を容易にします。この CDR 分析は、通話品質、顧客満足度、サービス利益を継続的に改善するために使用することができます。


予防的な機器サービス

送電塔とそれに関連した接続物は、電気通信ネットワークの脊髄を形成しています。送信塔に不具合が生じると、サービス低下を招く可能性があります。通常、機器の交換は、修理よりも費用がかかります。メンテナンスには、早過ぎず遅過ぎない最適のスケジュールが存在しています。

HDP はネットワークから、構造化されていないストリーミングセンサーデータを保管します。通信事業者は、リアルタイムの情報と履歴データを比較して、最適なメンテナンススケジュールを導出することができます。機械学習アルゴリズムは、機器が故障する前に修理することで、メンテナンスコストとサービス中断の双方を低減することができます。


インフラ投資を合理化

通信業界マーケティングと容量計画は相関しています。帯域幅やサービスの消費は、新規の送電塔や送電線における計画と同期しなくなる場合があります。インフラ投資と、実際の投資利益率との不一致は、収益をリスクにさらします。

ネットワークログデータは、通信事業者が特定の州、郡、近隣のサービス消費を把握するのに役立ちます。そしてネットワーク負荷を、より長期間にわたるデータを使ってよりインテリジェントに分析することで、より精度と自信を持ってインフラ投資を計画することができます。


次に購入する製品(NPTB)を提案

通信業界の製品ラインアップは複雑です。顧客の設置ベースには抱き合わせ販売のチャンスが多数存在します。販売員は提案する NPTB(次に購入する製品)について推測するために、対面や電話での会話を使用しますが、提案をサポートする材料としてデータを使用することはほとんどありません。

HDP はすべての顧客から得たデータに基づき、確信を持って NPTB を提案する能力を通信事業者に提供します。確信ある NPTB 提案は、販売員(セルフサービスも含む)を強化し、顧客とのコミュニケーションを向上させます。Apache Hadoop® の Data Lake は、販売摩擦を低減し、電子商取引における Amazon の利点に類似した、NPTB の競争優位性を生み出します。

リアルタイムに帯域幅を割り当て

特定のアプリケーションは帯域幅を占有し、ネットワークにアクセスする他のユーザーに対するサービス品質を低減させる場合があります。ネットワーク管理者は、急激な帯域幅の消費を引き起こし、その後パフォーマンスを低下させるような、非常に人気のあるアプリの発売を予見することはできません。事業者はリソースを再割り当てして SLA を維持するために、迅速に帯域幅の急増に対応しなければなりません。

リアルタイム分析のために HDF を介してデータを HDP にストリーミングすると、通信事業者はコールセンターデータの急増を可視化し、帯域幅を速やかに絞ることができます。コー​​ルセンターのメモからテキストベースのセンチメント分析をすることも、この急増がカスタマーエクスペリエンスに与える影響を理解するのに役立ちます。この洞察は、サービス品質と顧客満足度を維持するのに役立ち、また、よりスマートなネットワークを構築するための戦略的計画に対して情報を提供します。

新製品を開発

モバイル機器は、それらがどのように、なぜ、いつ、どこで使用されるかについて、大量のデータを生成します。このデータは、製品マネージャーにとっては非常に価値がありますが、その量と種類により、大規模に摂取、保管、分析することが難しくなっています。すべてのデータがビジネス洞察に変換されるために保管されているわけではありません。保管されているデータがその全耐用年数にわたり保持されない場合もあります。
Apache Hadoop は、プロダクトマネージャーの手中に豊富な製品使用データを握らせ、製品イノベーションを加速することができます。また、地元の地理や顧客セグメント特有の製品洞察を得ることもできます。製品の発売に際して迅速にビッグデータのフィードバックを得られることで、プロダクトマネージャーは不具合を解消し、大ヒットする力を最大化することができます。

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Rogers は、ケーブル、無線、メディア、スポーツの分野でも事業をおこなっている、カナダの主要通信会社です。Rogers は、そのすべてのチャンネルや企業全体を 360 度顧客で構築するために Hortonworks Data Platform を選択しました。新しいデジタル製品を立ち上げるため、Rogers のリーダーが利用した方法をお聞きください。最も急速な成長...