Network Analytics. Como inovar nos negócios a partir da exploração e da análise de informações. Advisor

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1 Análises independentes de tendências tecnológicas para profissionais de TIC Como inovar nos negócios a partir da exploração e da análise de informações Foco Tecnologia Business Intelligence Setor Telecomunicações Geografia América Latina

2 2 Outubro, 2012 Sumário Introdução 3 Contexto 4 Conceito 7 Níveis de aplicação 8 Roadmap de implementação 10 Conclusão/Recomendações 13

3 3 Introdução Como em qualquer mercado extremamente competitivo, as operadoras precisam garantir diariamente a melhor experiência aos clientes e gerar resultados positivos aos acionistas. Uma das formas de conseguir esse diferencial competitivo é explorar corretamente os conceitos de business intelligence, analytics e big data, transformando os dados sejam eles gerados pelas redes ou pelos usuários em um rico material que pode ser usado como suporte à tomada de decisão, nos âmbitos operacional, de marketing, de engenharia ou financeiro. Os ativos de rede e os dispositivos móveis estão cada vez mais inteligentes, gerando enormes volumes de informações sobre comportamento de uso dos clientes, desempenho da infraestrutura e tipo de conteúdo transmitido. Nesse cenário, é fundamental que as operadoras aproveitem as informações como base para suas decisões de negócios, apoiando planos para investimentos em rede, promoções ou lançamento de novos produtos.

4 4 Segundo estudo do IDC, o volume de dados no mundo em 2012 chegará a 2,7 zettabytes, aumento de 60% em relação aos 1,7 zettabytes gerados no ano passado Contexto De acordo com estudo do IDC, o volume de dados no mundo, em 2012, chegará a 2,7 zettabytes, registando um crescimento de 60% em relação aos 1,7 zettabytes gerados no ano passado. Para trazer valor aos negócios, essa quantidade de informação precisa ser armazenada, tratada e explorada corretamente movimento que vem sendo realizado pela imensa maioria das grandes corporações. Segundo estudos, mais de 90% das 500 Maiores Empresas da Fortune têm alguma iniciativa relacionada a analytics ou a big data em andamento. Trata-se de um caminho sem volta: podemos dizer que chegamos à era da análise. Diferentemente de anos atrás, em que o detentor da informação tinha o poder, hoje a inteligência consiste em saber qualificar a informação e interpretar o que está disponível para todos. Não poderia ser diferente. Em uma época em que começamos a falar em yottabytes, em que objetos estão ligados em rede e trocando dados (internet das coisas) e em que cada um de nós é um potencial gerador de informação, identificar o que é realmente importante, tratar, analisar e, principalmente, utilizar os dados disponíveis transforma-se no verdadeiro diferencial seja no mundo corporativo ou na vida pessoal.

5 5 Qual o tamanho de um yottabyte? Terabyte Comporta fotos ou músicas. Petabyte Preenche 16 storage Blackblaze em 2 gabinetes do datacenter. Exabyte Preenche 2 mil gabinetes, lotando um datacenter de um quarteirão. Zettabyte Ocupa mil datacenters ou 20% de Manhattan (NY). Yottabyte Preencheria 1 milhão de datacenters, ocupando os estados norte-americanos de Dellaware e Rhode Island. O custo $ 100 trilhões $ 61 O custo de 1 trilhões terabyte, hoje, é de US$ 100. Custaria US$ 100 trilhões $ 14 $ 18 comprar HDs trilhões trilhões para armazenar 1 yottabyte de informação PIB EUA 2008 PIB Europa 2008 PIB Mundial 1 yottabyte A indústria da tecnologia da informação percebeu a tendência que apontava para essa mudança de paradigma há mais de uma década, quando começaram a surgir as primeiras iniciativas baseadas em soluções de business intelligence. Paralelamente ao roll out desses projetos, o volume de informações cresceu, o tipo mudou já não é mais possível imaginar o uso apenas de dados estruturados e, acompanhando a mudança, ganhou força o conceito de big data. As novas tecnologias que acompanham esse conceito trouxeram a possibilidade de se tratar colossais volumes de dados, estruturados ou desestruturados, em tempo real. E ampliaram significativamente a capacidade de as empresas entenderem o comportamento de seus negócios, prever mudanças e tomar decisões melhor fundamentadas. Enquanto isso, no ambiente de telecomunicações, outra mudança aconteceu ao longo dos últimos anos. A evolução das redes e a migração para o mundo IP permitiu o desenvolvimento de dispositivos mais inteligentes, capazes de gerar e coletar dados em tempo real sobre as informações que trafegam na infraestrutura. Paralelamente, as novas tecnologias possibilitaram a oferta de serviços de dados cada vez mais sofisticados, conferindo grande complexidade às informações geradas pelos consumidores e seus dispositivos de acesso não se trata mais apenas de chamadas telefônicas, mas de milhões de conexões IP referentes à navegação na internet, à troca de mensagens por meio de aplicativos de comunicação instantânea, serviços de localização, publicações em redes sociais e streaming de vídeo, entre outros.

6 6 "Operadoras de telecomunicações estão começando a reconhecer que a falta de uma visão integrada dos clientes é um problema e que elas precisam investir em gerenciamento de dados, business intelligence e analytics" Kris Szaniawski, analista especializada em redes, Informa Telecom & Media Os principais desafios das operadoras Garantir qualidade de serviço para promover a satisfação dos clientes atuais Desenvolver campanhas de marketing e mix de produtos inovadores, capazes de atrair novos consumidores e ampliar o ARPU dos clientes atuais Gestão financeira eficiente para evitar perdas causadas por fraudes e falhas nos sistemas Planejamento de expansão da infraestrutura de forma a otimizar os investimentos sem comprometer a qualidade de serviços Atender às demandas regulatórias sem prejudicar as margens e sem perder time-to-market Sob o ponto de vista de negócios, as operadoras de todo o mundo passam por um momento de margens apertadas e clientes extremamente exigentes, em que a redução do churn, a mitigação de perdas financeiras e a busca da excelência operacional são fatores decisivos para a manutenção de sua saúde operacional. A combinação de todos esses fatores e a percepção de que é necessário extrair o máximo das informações que estão disponíveis vêm fazendo as operadoras ampliarem o interesse por soluções de business intelligence, analytics e big data. Trata-se, de fato, do cenário ideal para a implementação de projetos do tipo, capazes de, usando as tecnologias disponíveis, tirar o melhor proveito dos enormes volumes de dados gerados pelas telcos, e os transformando em importantes diferenciais competitivos. A aplicação dos conceitos de analytics ao ambiente de telecomunicações é o que estamos chamando de network analytics. Fonte: PromonLogicalis

7 7 Dados gerados pelo cliente (dados do aparelho, localização, apps, social networking, etc.) OSS (assurance, fullfillment, mediação) $ BSS (CRM, billing, pagamentos) DSL Mobile Voice VAS Platforms (DNS, DHCP, AAA, etc.) Infraestrutura de rede Fonte: PromonLogicalis Conceito Não existe, hoje, uma definição formal para o termo network analytics. Empresas de pesquisa, consultorias e fornecedores usam a expressão para se referir a diversas tecnologias, que vão desde sistemas de monitoramento de redes capazes de gerar relatórios de performance, até soluções analíticas focadas no mercado de telecom e destinadas a avaliar a experiência do consumidor. Neste documento, chamamos de network analytics a subdivisão do BA (business analytics) que trata especificamente da gestão de dados das empresas de telecomunicações, com o objetivo de fornecer informações relevantes para o negócio. A partir do uso de ferramentas tecnológicas de ponta, tem a capacidade de analisar profundamente um conjunto completo de dados que trafegam pelas redes de comunicação, transformá-los em informações, combiná-los em vários KPIs/ KQIs e disponibilizá-los em um dashboard para ser analisado qualitativa e quantitativamente. Esse painel de controle pode ser baseado ou não em análises de causa e efeito, análise preditiva e mobilidade, de maneira a suportar diversos casos de uso. Como base, as soluções de network analytics devem explorar dados obtidos a partir dos sistemas de OSS, BSS, monitoramento de rede, CRM e ERP, assim como informações trazidas de redes sociais, aplicações de geolocalização e similares, e dados da rede em si, gerados pelo que chamamos de instrumentação equipamentos e plataformas de rede (como roteadores, GGSNs, DNSs, entre outros) que, além de fazerem sua função-base, também provêm mais informações sobre o que trafega na rede. Assim, torna-se possível ter uma visão 360 graus não apenas dos clientes, mas dos negócios como um todo.

8 8 Níveis de aplicação As soluções de network analytics permitem que as empresas trabalhem de maneira proativa no que se refere à gestão das informações de sua rede, impactando positivamente em alguns importantes desafios de negócios. Os resultados dos projetos de network analytics trazem análises relevantes para três áreas de negócios críticas em uma operadora de telecomunicações: engenharia, operações e marketing. Para a área de engenharia, alguns dos principais benefícios da adoção de network analytics são a otimização da infraestrutura e dos investimentos. Já em operações, as vantagens devem vir da melhoria da qualidade dos serviços. Enquanto, finalmente, em marketing, os projetos têm retorno por meio do melhor conhecimento dos clientes, redução do churn e aumento da receita. Em linhas gerais, são quatro os principais aspectos que podem ser beneficiados com a adoção do network analytics: Experiência do cliente: a partir da análise dos dados a respeito do desempenho da rede, o perfil de uso dos consumidores e o que eles estão dizendo sobre a operadora seja para a própria empresa, via centrais de atendimento, seja nas redes sociais é possível conduzir ações para melhorar a experiência do cliente. O conhecimento dos padrões e das tendências permite a prevenção de falhas, análises em tempo real possibilitam reações imediatas e até mesmo a análise de problemas já superados pode dar a chance à operadora de se retratar com o cliente por meio de ações de marketing direcionadas. São infindáveis as possibilidades de uso dos dados com o objetivo de tratar as questões de retenção, satisfação, interação e melhor gestão da experiência dos usuários, resultando na redução do churn, assim como na diminuição das perdas financeiras e dos riscos para a imagem da operadora. Capacity planning: graças a um conhecimento mais profundo sobre o perfil de uso dos clientes e a análises em tempo real do comportamento da rede, é possível tomar decisões mais acertadas a respeito de ações para adequação de capacidade de banda ou até mesmo investimentos em ampliação da infraestrutura. Atualmente, para atender à necessidade por escalabilidade da rede, as operadoras costumam oferecer infraestrutura superior à demanda, criando uma ociosidade que onera suas operações. Com as ferramentas corretas, as empresas podem identificar os pontos em que há necessidade real de investimento e até mesmo prever as regiões em que as ampliações serão mais urgentes.

9 9 Empresas acima da média de seus mercados reconhecem e perseguem o valor de business analytics muito mais do que as empresas na média ou abaixo da média Sua empresa tem um plano para melhorar os seguintes itens: habilidade de coletar e analisar dados, apresentar informações relevantes e dar poder às pessoas para agirem com base nessas informações? 81% 2% 17% 56% 57% 7% 36% 56% 17% 27% Não reconhecem valor algum Buscam o valor em nível corporativo 25% acima da média 41% 16% na média 53% 3% abaixo da média Não, não é uma prioridade Não, mas queremos Sim, para algumas unidades/grupos Sim, em toda a empresa Nota: A classificação tem como base seus pares no mercado Fonte: IBM Gestão financeira: por um lado, a análise constante do ambiente deve trazer um aumento da ARPU (average revenue per user), já que possibilita a exploração dos resultados das diversas campanhas de marketing de maneira mais eficiente, assim como a reorganização dos modelos de precificação. Além disso, traz impacto financeiro também devido a uma melhor gestão dos custos, ao permitir a avaliação da cadeia de valor e do ciclo de vida do cliente, fazendo investimentos com maior apoio, mensuração de fatores críticos de sucesso e apoio às análises de risco e fraude. Obviamente, os resultados obtidos a partir da adoção do conceito podem ter diferentes níveis, que dependem diretamente da maturidade do projeto e da abrangência da implementação. Ainda que os quatro aspectos citados anteriormente devam ser impactados de qualquer maneira, existem variações na profundidade das mudanças e no viés (tático, gerencial ou estratégico) que elas terão. Inovação: os insights trazidos pelo uso de soluções analíticas pode (e deve) dar apoio à inovação corporativa, seja por meio da criação de novos modelos de negócios, novos produtos ou novos serviços. As operadoras podem, inclusive, criar novas fontes de receitas a partir, por exemplo, da venda de inteligência obtida com o uso de network analytics. Uma aplicação possível seria oferecer as informações de localização dos clientes para redes varejistas, de forma a permitir o envio de ofertas ou publicidade direcionadas.

10 10 GAPs típicos "Big Data" Usar tecnologias analíticas (limitado a reporting) OSS (assurance, fullfillment, mediação) Dados gerados pelo cliente (dados do aparelho, LBS, social networking, etc.) $ Mais maduro em analytics, precisa sair de TI e integrar com outras áreas BSS (CRM, billing, pagamentos) Instrumentação DSL Mobile Voice VAS Platforms (DNS, DHCP, Infraestrutura de rede AAA, etc.) Fonte: PromonLogicalis Roadmap de implementação Para começar uma iniciativa de network analytics, o primeiro passo está em entender onde se quer chegar com ela. A definição dos objetivos é um dos mais importantes momentos na fase de pré-projeto, já que ali se pode delinear o sucesso ou o fracasso da iniciativa. Nesse momento, pode ser interessante contar com o apoio de uma consultoria ou de uma empresa especializada que possa trabalhar em conjunto com as áreas usuárias (marketing, engenharia e operações) e com os líderes do projeto na definição de metas estratégicas e dos caminhos que levarão a alcançá-las. Em seguida, é importante realizar um assessment para entender e documentar o estágio de maturidade dos projetos de analytics existentes e, ao mesmo tempo, identificar os gaps que precisam ser preenchidos para dar continuidade à iniciativa. Ou seja, é importante entender se os dados que serão necessários para atingir os objetivos definidos no primeiro estágio estão sendo coletados e armazenados e, caso não estejam, realizar ações para reverter o quadro. A experiência mostra que, atualmente, as operadoras latino-americanas apresentam níveis maiores de maturidade no que se refere aos sistemas de BSS (especialmente em aplicações relacionadas a fraud assurance e revenue assurance, onde as soluções analíticas já vêm sendo usadas e obtendo bons resultados) e que, nesse ambiente, falta integração com as demais áreas de negócios. No âmbito dos sistemas de OSS, existe um nível inicial de ferramentas de BI, especialmente destinadas às funções de reporting, mas pouca capacidade realmente analítica. Sob o ponto de vista das redes, há a necessidade de instrumentar a infraestrutura de modo que ela possa gerar e captar as informações. Esse é um movimento que se tornou possível há relativamente pouco tempo, o que faz com que este seja o momento ideal para fazer a mudança. Finalmente, a volumetria e a falta de estruturação e de realtime dos dados gerados pelos usuários e por seus dispositivos de acesso compõem um desafio de big data, tema ainda pouco maduro entre as operadoras da região.

11 11 Integração entre as áreas envolvidas Operadora Marketing TI Operações Engenharia Informações Fonte: PromonLogicalis Com o mapa da situação atual em mãos e os objetivos estratégicos do projeto definidos, chega a hora de se iniciar o desenho do roll out da iniciativa. Como todos os projetos de business analytics, a adoção de network analytics não é um movimento que possa ser visto como um grande projeto único. Implementações corporativas, que envolvam todas as áreas da empresa, tendem a alcançar altos níveis de complexidade, acarretando prazos longos e altos custos e ampliando significativamente os riscos do projeto. Por isso, o melhor caminho para uma iniciativa do tipo é não apenas fasear, mas principalmente fatiar por áreas ou segmentos de negócio específicos os esforços. Assim, dificilmente os projetos de network analytics ficarão sob o comando de uma área específica como TI, por exemplo. A tendência é que sejam projetos multidisciplinares, compostos por iniciativas de menor porte (tocadas diretamente pelas áreas usuárias), mas com uma coordenação centralizada. Outro caminho interessante consiste em identificar as áreas em que os resultados da adoção tendem a ser mais rápidos e diretos, ou seja, os subprojetos em que o ROI seria mais curto. A ideia de se começar pelos setores em que os resultados possam ser percebidos mais rapidamente tem dois objetivos principais: trazer ganhos que possam custear as próximas fases do projeto e, ainda mais importante, funcionar como incentivo para a continuidade de pedaços em que o processo seja mais complicado. Ainda que uma iniciativa de analytics esteja menos exposta a riscos quando dividida em subprojetos, não se pode esquecer a importância de se ter um olhar único, que orquestre todos os subprojetos que acontecerão ao mesmo tempo, de modo a garantir que não existam incompatibilidades ou retrabalho. Esse sponsor, além de garantir a unidade da implementação, deve auxiliar em outro aspecto que costuma assombrar os líderes de projetos de analytics, especialmente nas operadoras de telecomunicações: a falta de integração entre as áreas que precisam ser envolvidas.

12 12 As barreiras que as organizações mais enfrentam na adoção de analytics estão muito mais relacionadas a gestão e cultura do que a dados e tecnologia Falta de entendimento sobre como o uso de analytics pode melhorar os negócios Falta de capacidade de entrega devido a outras prioridades Inexistência de profissionais qualificados internamente 28% 34% 38% Habilidade de obter os dados A cultura existente não encoraja o compartilhamento de informações Não está claro quem são os donos dos dados e os processos de governança não são efetivos Falta de patrocínio executivo Preocupações sobre os dados Custos percebidos são maiores que os benefícios projetados 24% 23% 23% 22% 21% 21% Não há espaço para mudança 15% Não saber como começar 9% Fonte: IBM As diferenças culturais e as tensões organizacionais entre os departamentos de engenharia, operações, marketing e TI podem se tornar uma enorme barreira para o sucesso da iniciativa, já que um dos pré-requisitos para o sucesso é exatamente a integração dos dados provenientes de cada uma das áreas, seu cruzamento e análise. Além da integração entre as áreas, outros fatores podem dificultar o desenvolvimento de um projeto de analytics nas operadoras de telecomunicações, como a falta de conhecimento sobre o tema, ausência de mão de obra especializada e o pouco entendimento sobre como uma adoção do conceito pode trazer impactos para o negócio. O mais importante ponto de atenção durante um projeto de analytics, entretanto, é a qualidade dos dados utilizados. A questão está entre os desafios de todas as corporações e envolve, em grande parte, a cultura organizacional, orientação aos funcionários, reforço das políticas de proteção da informação e forte patrocínio do nível executivo além, é claro, de ferramentas tecnológicas que suportem e facilitem processos que garantem a qualidade dos dados.

13 13 Estimativas da empresa de análise de mercado Ovum apontam que baixa qualidade dos dados custam às empresas norte-americanas o equivalente a pelo menos 30% de suas receitas cerca de US$ 700 bilhões ao ano Conclusão/Recomendações O atual cenário das tecnologias analíticas, somado ao desenvolvimento dos dispositivos de rede, torna decisivo que as operadoras de telecomunicações apostem em soluções abrangentes de network analytics, que permitam a elas terem uma visão 360 graus de seus clientes e negócios, otimizarem as operações, melhorarem a satisfação dos consumidores, reduzirem perdas financeiras, ganharem diferenciais competitivos e impulsionarem a inovação. Por outro lado, a complexidade dos projetos aumenta a rejeição em relação às iniciativas analíticas, as quais têm de enfrentar ainda barreiras culturais como a dificuldade de integração entre as áreas e a complexidade de se ter dados de qualidade para alimentar os novos sistemas. É fato, porém, que as operadoras que superarem os obstáculos, adotarem soluções de network analytics e, fator decisivo, conseguirem absorver a cultura da tomada de decisão com base em indicadores de negócios, terão importantes diferenciais e certamente se destacarão de suas concorrentes nesse competitivo mercado.

14 14 Advisor é uma publicação da PromonLogicalis. Este documento contém informações de titularidade ou posse da PromonLogicalis, de suas controladas ou coligadas, e são protegidas pela legislação vigente. Reprodução total ou parcial desta obra apenas com prévia autorização da PromonLogicalis. As informações contidas nesta publicação são baseadas em conceitos testados e empregados no desenvolvimento de projetos específicos e estão sujeitas a alterações de acordo com o cenário de mercado e os objetivos de cada projeto. Luís Minoru Shibata Diretor de Consultoria PromonLogicalis Julian Nakasone Diretor de Soluções de TI PromonLogicalis Fabio Hashimoto Gerente de Tecnologia PromonLogicalis Cesar Carvalho Analista de Tecnologia PromonLogicalis Com mais de 15 anos de experiência em TIC, atuou como Diretor Executivo da Ipsos e como Managing Director do Yankee Group na América Latina. MBA em Conhecimento, Tecnologia e Informação pela FIA (FEA/USP). luis.minoru@ br.promonlogicalis.com +55 (11) Tem mais de 15 anos de experiência no setor de tecnologia da informação e comunicações. Formado em Engenharia Eletrônica pelo ITA, com MBA pela EASP-FGV. julian.nakasone@ br.promonlogicalis.com +55 (11) Engenheiro de Computação pela Unicamp com MBA pela ESAMC, possui mais de 10 anos de experiência em TIC. Atua em projetos ligados a áreas de Sistemas de Suporte à Operação (OSS) e Gerência de Serviços de TI (ITSM) em empresas de segmentos como telecomunicações e energia elétrica. fabio.hashimoto@ br.promonlogicalis.com +55 (11) Cientista da Computação com MBA em Gestão de TI pela FIAP, possui mais de 10 anos de experiência em TIC.Atua em projetos ligados as áreas de Sistemas de Informação e Soluções Analíticas (Business Intelligence & Big Data) nos segmentos de telecomunicações, mercado corporativo e governo. cesar.carvalho@ br.promonlogicalis.com +55 (11) Para saber mais Entre em contato conosco para saber o que podemos fazer pela sua empresa. advisor@br.promonlogicalis.com Coordenação e texto Thais Cerioni Marketing PromonLogicalis thais.cerioni@br.promonlogicalis.com Diretor Responsável Luís Minoru Shibata luis.minoru@br.promonlogicalis.com

15 15 A PromonLogicalis Com mais de trinta anos de experiência, a PromonLogicalis oferece serviços de consultoria que têm auxiliado grandes corporações a entender como alavancar o negócio por meio da adoção de soluções de TIC. A PromonLogicalis é um integrador que atua com os principais fornecedores do mercado para cada solução, abrangendo desde o core e a infraestrutura de redes de acesso, passando por redes, colaboração, data centers e segurança da informação, até sua operação e gerenciamento. Para atender a demanda por soluções analíticas, a PromonLogicalis oferece um portfólio completo de tecnologias, que combinam desde ferramentas para coleta dos dados, até sistemas para a entrega das informações em formatos adequados à gestão. A adoção de soluções de permite às empresas de telecomunicações a análise de grandes conjuntos de dados, estruturados ou não, em tempo real, ampliando, assim, a capacidade de entender o comportamento de seus negócios, prever mudanças e tomar decisões melhor fundamentadas.

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