Painel A5: Big Data, Analytics e Qualidade de Redes Móvel. Jhuli Takahara

Transcrição

1 Painel A5: Big Data, Analytics e Qualidade de Redes Móvel Jhuli Takahara Jhuli.Takahara@la.logicalis.com São Paulo, 2017

2 Conteúdo Contexto de mercado Use Case Qualidade de Rede Conclusão 2 Logicalis AMX - Painel A5: Big Data, Analytics e Qualidade de Redes Móvel

3 A 4ª revolução industrial representa uma mudança profunda de cenário, focada em alta conectividade e automação 4ª Hoje Inteligência Artificial Big Data A Quarta Revolução Industrial está sendo fomentada por uma conectividade e automação extrema. Um aspecto chave dessa revolução será a implementação generalizada de inteligência artificial e Big Data. 3ª 1969 Eletrônica TI A Terceira Revolução foi lançada com a era digital, com mais automação e conectividade cada vez maior entre e dentro da humanidade e o mundo natural. 2ª 1870 Produção em Massa Energia Elétrica A Segunda Revolução Industrial começou quando a automação permitiu a produção em massa e incentivou a eficiência e produtividade através da divisão de trabalho e progresso no uso de fontes de energia como eletricidade e petróleo. 1ª 1784 Produção Mecânica Força a Vapor A Primeira Revolução Industrial introduziu automação através de máquinas e incentivou as conexões intranacionais através de pontes e estradas de ferro. Fonte: análises Logicalis; Banco Mundial 3 Logicalis AMX - Painel A5: Big Data, Analytics e Qualidade de Redes Móvel

4 Cadeia de evolução para construção da base dos KPIs em um Analytics ANALYTICS Novo modelo operacional correlacionando diversas fontes de Rede Fim a Fim Modelo Operacional com visão das mudanças de Serviço SERVICE QUALITY MANAGEMENT Modelo de análise de Negócio de Marketing e Vendas PRODUCT QUALITY MANAGEMENT Modelo de Negócio a ser desenvolvido para o Cliente CUSTOMER QUALITY MANAGEMENT RESOURCE QUALITY MANAGEMENT VISÃO DA REDE Monitoração de Qualidade de Rede Baseado em sistemas de OSS Informações em Tempo Real Forecast de crescimento Mudanças de Comportamento na Rede Evolução de Serviços de Voz (VoLTE, VoWifi) Evolução de serviços de dados (SDN, IoT, M2M, VAS, etc...) Novos Produtos como Aplicativos Gestão de parceiros de conteúdo Combos de serviços e modelos de contratação Foco indicadores de Rede (off-line) Gestão do perfil do assinante Gestão da life jorney cycle na operadora Gestão de métricas de Negócio para o assinante Visão de plataformas de Serviço (VAS, PCRF, OCS, DNS, etc...) Visão fim a fim das redes envolvidas (Acesso, Transporte, Backbone, Core,TI, etc...) Visão de negócio do assinante na Operadora

5 Modelo de construção de Gestão de Conhecimento Analítica Engajamento das diversas áreas funcionais Uso Inteligente de Plataformas Análise e Mapeamento Indicadores e Processos Otimização do Escopo dos Use Cases VISUALIZAÇÃO Busca pelo envolvimento no projeto das áreas usuárias para criação dos Use Cases Identificação das fontes de informação e integração e correlação das informações Análise e Criação constante dos KPIs e Mapeamento dos processos associados Áreas envolvidas Fonte de Dados Processamento e Análise Definição de escopos dos Use Cases com sinergia das fontes de informações e processos associados, além da tangibilização de resultados Tomada de Decisão e ações ANÁLISE PROCESSAMENTO COLETA E FORMATAÇÃO GOVERNANÇA FONTES DE DADOS SNMP/LOGs PROBE FLOWS CDRS TELEMETRIA/ REAL TIME STREAMING Fonte: TmForum, análise Logicalis Logicalis AMX - Painel A5: Big Data, Analytics e Qualidade de Redes Móvel

6 Caso de Uso de Big Data Analytics com foco em Redes - R-NRAM-4: Real-time Value-based Congestion Management EXEMPLO Fonte Analises Promonlogicalis, TmForum - BDA 6 Logicalis AMX - Painel A5: Big Data, Analytics e Qualidade de Redes Móvel

7 Caso de Uso de Big Data Analytics com foco em Redes - R-NRAM-4: Real-time Value-based Congestion Management Big data analytics is employed in this use case to understand each of the customers in the congested area in detail, the activities that they are currently performing on their device, their value to the provider, recent congestion events that they have been involved in, etc. Based on this analysis a recommended treatment for each customer in the congested area is recommended based on policy established by the NOC. The use case enables the NOC to ensure that lower value customers are throttled harder than high value customers, that customers performing data intensive activities (e.g. watching video) are treated different to customers performing low intensity activities (e.g. checking ). EXEMPLO Fonte Analises Promonlogicalis, TmForum - BDA 7 Logicalis AMX - Painel A5: Big Data, Analytics e Qualidade de Redes Móvel

8 Caso de Uso de Big Data Analytics com foco em Redes - R-NRAM-4: Real-time Value-based Congestion Management EXEMPLO Diversos Business Metrics estão envolvidos nesse Use Case: Increase CO-E-1 Network Outdoor Coverage Subjective Score (Enterprise) Increase CO-E-2 Network Outdoor Coverage Comparative Subjective Score (Enterprise) Increase CO-E-3 Network Indoor Coverage Subjective Score (Enterprise) Increase CO-E-4 Network Indoor Coverage Comparative Subjective Score (Enterprise) Increase CO-E-5 Network Service Subjective Score (Enterprise) Increase CO-E-6 Network Service Comparative Subjective Score (Enterprise) Increase CO-F-1 Network Outdoor Coverage Subjective Score Increase CO-F-2 Network Indoor Coverage Subjective Score Decrease M-C-6 # Issues Decrease M-C-13 # Complaints Decrease M-F-14 # Contacts Increase CO-F-5 Network Service Subjective Score Increase RN-C-1 # Renew Orders Increase RN-C-3 # Customers Renewing Increase RC-F-1 NPS Relational Increase RC-F-2 NPS Transactional Fonte Analises Promonlogicalis, TmForum - BDA 8 Logicalis AMX - Painel A5: Big Data, Analytics e Qualidade de Redes Móvel

9 R-NRAM-4: Real-time Value-based Congestion Management FUNCIONAMENTO DA DETECÇÃO DE CONGESTIONAMENTO EXEMPLO NOC PROCESSO /AÇÃO MONITORAÇÃO SISTEMAS DE TI PROBE CDR OSS FLOW REDE DE TI REDE DE ACESSO MÓVEL CORE NETWORK /SISTEMAS INTERNET REDE DE TRANSPORTE VAS APLICAÇÃO Logicalis AMX - Painel A5: Big Data, Analytics e Qualidade de Redes Móvel

10 Conclusão Mudanças tecnológicas (SDx, IoT, Digital Transformation...) Mudança da cadeia de negócios Service Chaining Governança e processamento de Informação com determinados focos e prioridades dentro da empresa Equipe multidisciplinar com visão de serviços e de negócios para construção das métricas Mapeamento, Criação e monitoração de KPIs e métricas 10 Logicalis - Business Transformation Services - Digital Business Strategy CONFIDENCIAL

11