¿Cómo se puede utilizar Data Science en el sector de las telecomunicaciones?

Entonces, para responder a esta pregunta, trataría de mapear algunas de las áreas de Data Science [1] a algunas de las áreas de Telecomunicaciones:

• integración de datos, arquitectura distribuida, ingeniería de datos, visualización de datos -> Planificación de red a largo plazo, servicio al cliente, campañas publicitarias, etc.
• Automatizar el aprendizaje automático y las decisiones automatizadas basadas en datos -> Planificación de red a corto plazo, Optimización propia (automatizada) de elementos de red, Recuperación de desastres, Manejo de congestión, etc.
• visualización de datos, paneles y BI -> Planificación de red a largo plazo, Servicio al cliente, Campañas publicitarias, Monitoreo continuo, Informes ad hoc (SLA, etc.), etc.

(PD: el mapeo es puramente mi comprensión).

Algunos usos abordados por Data Science pueden ser [2]

• Determinar el valor de por vida de un suscriptor de telecomunicaciones
• Generar ideas para mejorar la marca del cliente comercial
• Revelar ideas de canales cruzados
• Evite la pérdida de suscriptores de telecomunicaciones
• Cree políticas de uso de red individuales basadas en los comportamientos de los suscriptores de telecomunicaciones.
• Mejorar o defender la imagen de marca de su cliente comercial
• Rastree patrones de uso de suscriptores de telecomunicaciones
• Monitoree la reacción a nuevos productos, ofertas y campañas.
• Afronte posibles problemas y alivie las preocupaciones de los suscriptores de telecomunicaciones
• Identificar nuevas fuentes de ingresos.

[1] Diferencia entre aprendizaje automático, ciencia de datos, inteligencia artificial, aprendizaje profundo y estadísticas

[2] Ciencia de datos en la industria de las telecomunicaciones | MastersInDataScience.org

En el pasado, el negocio impulsaba la tecnología. Ahora, con la explosión de datos que es como un tsunami, los datos ahora están impulsando el negocio.

El análisis en acción ayuda a dar sentido al flujo de información casi en tiempo real y ayuda a comprender las ideas y permite que se realice una acción. El ejemplo es con una Red de Telecomunicaciones que tiene información significa que un Plan de Promoción puede aplicarse casi en tiempo real. Imagínese si un cliente está a punto de abandonar (mudarse a otro operador) y recibe una campaña lucrativa que reduce la posibilidad de abandono.

Las herramientas que permiten el análisis y las acciones a través de insights son parte de Data Science.

Data Science también puede ayudar con la planificación de la red para que tenga la capacidad adecuada en el momento adecuado (escalado elástico).