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Opiniones de expertos

El desafío de los operadores móviles de telefonía: maximizar el aprovechamiento de los datos


Mario Mora, Teradata, el 20 Octubre 2014 | Leído 173 veces

En la actual búsqueda de nuevas fuentes de ingresos, los operadores móviles deben transitar de un modelo de venta definido por servicios de voz y SMS para un mercado masivo, a estar dispuestos a ofrecer un portafolio más dinámico y diverso de servicios basados en datos destinado a una base segmentada de clientes.



Mario Mora,  Global Account Manager de Teradata y Esteban Montelongo, Solution Architect de Teradata México
Mario Mora, Global Account Manager de Teradata y Esteban Montelongo, Solution Architect de Teradata México
El énfasis reside, entonces, en aplicar la información de la red para habilitar servicios de datos más allá de los de acceso. A través del análisis complejo de información, los operadores obtienen una valiosa oportunidad para catalizar un ecosistema de servicios de alto valor.

Anteriormente, los operadores basaban sus servicios de valor agregado en un modelo de Retailing apoyado en la venta de ringtones, música y juegos. En la actualidad, dicho modelo de negocio ha visto mermados sus ingresos a partir de la llegada de los OTT (por sus siglas en inglés, Over The Top), los Smartphones y las App Stores. De esta manera, los operadores perdieron el control de los contenidos e ingresos de terceros a través de su red.

En consecuencia, se vuelve fundamental para las compañías de telecomunicaciones aprovechar al máximo los datos que generan, derivando este ventajoso activo en alianzas y nuevas oportunidades de negocios. Por ejemplo, los operadores pueden transformarse en proveedores de información para terceros, logrando nuevas fuentes de ingresos que compensen las pérdidas ocasionadas por la erosión del modelo actual de voz y SMS.

En este sentido, contar con una estructura adecuada de servicios y una arquitectura de datos unificada ayuda a los operadores a llevar esto a la realidad. La combinación y aplicación de diferentes técnicas de analíticos (estadísticos, machine learning, patrones, afinidades, entre otros) a todos los datos internos y/o externos de la empresa en una sola arquitectura otorga poder a los usuarios y facilita los modelos de análisis, consolidando la información de los sistemas transaccionales y los de la red.

La arquitectura de datos unificada permite optimizar el procesamiento de datos, ejecutando el análisis en la plataforma correcta y ofreciendo las ventajas de operar en un ambiente analítico cohesivo.




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