Résumé
Les fournisseurs de services (CSP) sont confrontés à une pression pour réduire les coûts et maximiser le revenu moyen par utilisateur (ARPU), tout en assurant une excellente expérience client, mais les volumes de données continuent de croître. Le trafic mondial de données mobiles va croître à un taux de croissance annuel combiné (CAGR) de 78 % à 2016, atteignant 10,8 exabytes par mois.
Pendant ce temps, les CSP génèrent de grands volumes de données, y compris les enregistrements détaillés des appels (CDR), les données réseau et les données client. Les entreprises qui exploitent pleinement ces données gagnent une limite concurrentielle. Selon une récente enquête de The Economist Intelligence Unit, les entreprises qui utilisent la prise de décision basée sur les données bénéficient d’une augmentation de productivité de 5-6%. Cependant, 53% des entreprises n’utilisent que la moitié de leurs données précieuses, et un quart des répondants a noté que de vastes quantités de données utiles ne sont pas utilisées. Les volumes de données sont si élevés que l'analyse manuelle est impossible, et la plupart des systèmes logiciels héréditaires ne peuvent pas se maintenir, ce qui entraîne que les données précieuses sont déchirées ou ignorées.
Avec Big Data & Analytics’ logiciel de big data à grande vitesse, scalable, les CSPs peuvent miner tous leurs données pour une meilleure prise de décision en moins de temps. Différents Big Data produits et techniques fournissent une plate-forme logicielle end-to-end pour la collecte, la préparation, l'analyse et la présentation d'informations sur les grandes données. Les domaines d'application comprennent la surveillance des performances du réseau, la détection de fraudes, la détection du client et l'analyse du risque de crédit. Big Data & Scale des produits d'analyse pour gérer des terabytes de données mais la mise en œuvre de ces outils nécessite un nouveau type de système de base de données basé sur le cloud comme Hadoop ou un processeur de calcul parallèle à grande échelle (KPU, etc.)
Ce cours travaille sur Big Data BI pour Telco couvre toutes les nouvelles zones émergentes dans lesquelles les CSP investissent pour augmenter la productivité et ouvrir de nouveaux flux de revenus d'affaires. Le cours fournira une vue complète de 360 degrés sur Big Data BI à Telco afin que les décideurs et les gestionnaires puissent avoir un aperçu très large et complet des possibilités de Big Data BI à Telco pour la productivité et l'amélioration des revenus.
Objectifs du cours
L'objectif principal du cours est d'introduire de nouvelles Big Data techniques d'intelligence d'affaires dans 4 secteurs de Telecom Business (Marketing/Ventes, Opération réseau, Opération financière et Relation client Management). Les étudiants seront introduits à suivre :
- Introduction à Big Data-ce qui est 4Vs (volume, vitesse, variété et veracité) dans Big Data- Génération, extraction et gestion de la perspective Telco
- Comment Big Data l'analytique diffère de l'analytique des données d'héritage
- La justification intérieure de la Big Data -Telco perspective
- Introduction à Hadoop Écosystème- familiarité avec tous les Hadoop outils tels que Hive, Pig, SPARC – quand et comment ils sont utilisés pour résoudre Big Data problème
- Comment Big Data est extrait pour l'analyse pour les outils d'analyse-comment Business Analysis’s peuvent réduire leurs points de douleur de collecte et d'analyse des données grâce à une approche intégrée Hadoop de tableau de bord
- Introduction fondamentale de l'analyse Insight, de l'analyse de la visualisation et de l'analyse prédictive pour Telco
- L'analyse client Churn et Big Data-comment Big Data peut réduire l'analyse client Churn et l'insatisfaction des clients dans les études de cas Telco
- Analyse d'échecs réseau et d'échecs de service à partir des méta-data réseau et IPDR
- Analyse financière-fraude, fraude et estimation du ROI à partir des ventes et des données opérationnelles
- Problème d'acquisition client-Marketing cible, segmentation client et cross-sales à partir des données de vente
- Introduction et résumé de tous Big Data produits d'analyse et où ils s'adaptent à l'espace d'analyse Telco
- Conclusion-comment prendre une approche étape par étape pour introduire Big Data Business Intelligence dans votre organisation
Audience cible
- Opération réseau, gestionnaires financiers, gestionnaires CRM et gestionnaires informatiques de premier plan dans le bureau du CIO de Telco.
- Business Analystes à Telco
- Gestionnaire de bureau / analystes
- gestionnaires opérationnels
- Général QA
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