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Claves para emprender un proyecto de Big Data Analytics (Comunicaciones Hoy)

Desde hace unos años, el concepto de Big Data Analytics, se ha convertido en parte de nuestra realidad más cotidiana. Escuchamos constantemente eslóganes como “La información es el nuevo petróleo” o incluimos en nuestras presentaciones apartados titulados “El valor del dato”… Sucumbimos, entonces, a la moda, o a la presión por parte de la dirección, y convertimos al Big Data Analytics en el centro de enfoque, a veces enredándonos en proyectos que nadie sabe muy bien por qué se hacen o qué aportarán. Y es que, al final, lo hemos convertido en un fin en sí mismo y no en un medio, que es lo que debería ser.

Esta situación se repite prácticamente en todos los sectores y, por supuesto, nos la encontramos en los operadores que buscan optimizar el rendimiento de sus redes. Así, en Blue Telecom Consulting (BlueTC) observamos un interés creciente sobre la aplicación de herramientas de analítica de datos de red a partir de datos en tiempo real y también la información histórica de los sistemas.

Consideraciones Previas

Es cierto que este tipo de iniciativas podría aportar múltiples beneficios a los operadores: mayor eficiencia, ahorro en costes de operación, mejoría en la experiencia de usuarios y en la calidad de servicio… Sin embargo, a la hora de emprender un proyecto de Big Data Analytics, hay que tener en cuenta que no solo se trata de la aplicación de unas técnicas de análisis avanzadas y una metodología, sino de todo lo que el proyecto requiere a nivel de organización y trabajo, a parte de los medios económicos. De esta forma, cualquier operador, antes de lanzarse, debería hacerse una serie de preguntas:

  • ¿Cuáles son los objetivos que se plantean?
  • ¿Quién controla los datos en la organización? ¿Dónde se alojan y en qué formatos y para cuánto tiempo? ¿Va a ser posible acceder a ellos y en un tiempo razonable?
  • Existen los conocimientos necesarios en la organización?
  • ¿En qué áreas va a resultar más relevante el análisis de datos históricos y en cuales la de tiempo real? ¿Y cuáles de esos pueden generar mayor impacto positivo?
  • ¿Cómo se van a emplear los resultados para obtener los objetivos inicialmente planteados? Por ejemplo, ¿está el equipo de operaciones capacitado para trabajar de forma predictiva?
  • ¿Se justifica el proyecto desde un punto de vista de negocio?

Cuestión de Madurez

En BlueTC hemos encontrado una fórmula exitosa que conlleva medir la madurez que tienen los clientes en esa área antes de iniciar un proyecto con ellos. Evaluamos el estado de los datos del operador, las políticas de seguridad y de acceso a datos, la involucración del cliente, entre otros factores.

Si se dan las condiciones, una vez fijado el objetivo a conseguir, lo dividimos en objetivos parciales para los cuales diseñamos proyectos más pequeños. Y solo uno o dos de los más prometedores de esos se realiza/n, siguiendo la misma lógica que aplican los start-ups cuando lanzan productos viables mínimos (MVP).

¿Por qué funciona eso? Básicamente porque se consiguen resultados de forma muy rápida y con una limitada inversión en recursos y tiempo. Esa experiencia y resultados concretos crean un fundamento sobre el que seguir trabajando y perfeccionando. En el lado humano se desarrollan las competencias y los equipos se motivan. Se pueden demostrar resultados tangibles a la dirección.  

Casos de Uso en Operaciones

Respecto a qué tipo de proyectos emprender, podemos señalar tres casos de uso fundamentales en los que se justifica casi siempre un proyecto de Big Data Analytics en el área de operaciones de un operador:

  • La predicción de alarmas de eventos en la red, el análisis de la causa raíz y resolución de los mismos de forma anticipada y automática
  • La planificación y optimización predictiva de la red
  • La monitorización de la calidad, extremo a extremo

Con esos casos de uso, siempre adaptados al entorno del cliente, el operador estará trabajando en la medición de la calidad de servicio que ofrece al usuario y en la anticipación y la optimización de la red. De esta forma, podrá poner en valor su servicio y justificar, por tanto, la inversión en tiempo y recursos.

Y aunque puede parecer algo tediosa esa evaluación previa y forma parcial de iniciar los proyectos, que recomienda BlueTC, nuestra experiencia nos demuestra que es la forma óptima de proceder. Pensamos que las fases iniciales son las más críticas y las que determinan si el introducir el Big Data Analytics al área de red será o no un éxito.

Josep María Balaguer

Director Comercial