El sector de las telecomunicaciones ha recibido un impulso de la pandemia de la corona. Las empresas deberían aprovechar el impulso para llevar su propia transformación al siguiente nivel. El objetivo son los modelos de negocio innovadores, sostenibles y digitales.
Las empresas de telecomunicaciones hace tiempo que no se limitan a operar redes fijas y móviles o a proporcionar acceso a Internet y señales de radiodifusión. En el curso de la digitalización, la industria ha establecido servicios de videotelefonía, IPTV, vídeo a la carta o streaming de música que compiten con las ofertas de las empresas de Internet. Cada vez más dispositivos conectados a la red producen cantidades de datos cada vez mayores, lo que ofrece a las empresas de telecomunicaciones la oportunidad de transformarse en modernos proveedores de servicios de comunicación (CSP). Se ven a sí mismos como proveedores de nuevas tecnologías y servicios digitales que se utilizan en la ciudad inteligente, en el hogar inteligente, en los coches de conducción autónoma y en la producción en red (Industria 4.0). El desarrollo también está impulsado decisivamente por el 5G.
El nuevo estándar de comunicaciones móviles ofrece velocidades de datos de hasta 10 gigabits por segundo, lo que significa que en el futuro se transmitirán muchos más datos en tiempo real. Un CSP debe enriquecer estos datos antes de poder analizarlos con soluciones convencionales de almacenamiento de datos y cuadros de mando y utilizarlos para nuevos servicios digitales. Por último, su propio modelo de negocio debe ser más digital, algo en lo que también están trabajando intensamente todas las demás industrias. Las industrias farmacéutica y química, en particular, así como la informática y las telecomunicaciones, son las que más han crecido durante la pandemia de Corona. Según una encuesta de Bitkom, casi la mitad de las empresas de cada uno de estos sectores informan de sus progresos. El éxito económico potencial está en el horizonte de los CSP, especialmente en campos de aplicación digital como el análisis de la experiencia del cliente, la ciberseguridad y en el entorno del IoT (Internet de las Cosas) - pero sólo si aportan ciertas habilidades a la mesa.
1. Realizar análisis multifuncionales de datos
Los CSP hoy en día ya generan grandes cantidades de datos valiosos. Tienen acceso a los perfiles detallados de los clientes, a las preferencias de contenido y a los patrones de uso, así como a los datos de uso de los dispositivos, la red, la ubicación, los sensores y las aplicaciones. Su trabajo ahora es recoger, procesar, almacenar y analizar cada uno de estos tipos de datos. No debería importar de dónde proceden los datos o si se generan, recogen, procesan o almacenan en el borde, en su propio centro de datos, en una nube pública o híbrida. Las empresas deben ser capaces de extraer rápidamente información y casos de uso a partir de valores estáticos y datos dinámicos; cuanto más cerca del tiempo real, mejor. El aprendizaje automático (ML), la analítica avanzada y la inteligencia artificial (AI) identifican patrones en petabytes de datos para ellos, detectan anomalías y hacen predicciones. Para ello, varios métodos de análisis deben poder acceder a la misma base de datos al mismo tiempo.
2. Romper los silos con una plataforma de datos global
Sin embargo, el necesario análisis multifuncional no es todavía estándar en el sector de las telecomunicaciones. Las cargas de trabajo analíticas suelen funcionar en silos. Para que el análisis de datos inteligente que se perfila reconozca la relación de los diferentes datos entre sí en toda la empresa, se necesita una plataforma de datos global. Un servicio de nube pública entra en cuestión porque ofrece la agilidad y flexibilidad necesarias y suma puntos por la densidad de datos.
Las plataformas basadas en código abierto y un marco de análisis abierto cumplen el perfil de requisitos. Estas soluciones se ejecutan en cualquier nube pública, así como localmente en centros de datos o entornos de nube privada. También es importante que habiliten y apliquen sistemáticamente políticas comunes de seguridad y gobernanza, independientemente del entorno. Una plataforma es preseleccionada si puede proporcionar una gama de análisis a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos que sea al menos igual o mejor que cualquiera de las soluciones en silos.
Con una plataforma global habilitada para la nube que permite el análisis multifuncional, las telecos pueden trazar nuevos casos de uso que pueden reducir significativamente los costes operativos o desbloquear nuevos ingresos.
3. Crear experiencias de cliente personalizadas que paguen
El servicio al cliente consiste en reunir los perfiles de los clientes y los datos de uso, las métricas de rendimiento de la red, los datos de localización y los flujos de las redes sociales. El análisis multifuncional resultante permite predecir, por ejemplo, la pérdida de clientes y tomar las medidas adecuadas. Además, se pueden personalizar las ofertas y realizar campañas de marketing específicas. En España, Telefónica persigue precisamente este objetivo con una plataforma de nube escalable que ejecuta más de 100 aplicaciones. La pila tecnológica recoge, almacena y analiza los datos de interacción y experiencia del cliente, por ejemplo. La información en tiempo real sobre el comportamiento de los clientes ayuda a ofrecer experiencias personalizadas, por ejemplo, seleccionando los contenidos televisivos adecuados. Tras la implantación de la tecnología, el uso de los clientes aumentó un 20%. Los clientes estaban significativamente más satisfechos y el churn se redujo.
Deutsche Telekom tiene experiencias similares. El proveedor utiliza la plataforma de datos Cloudera para extraer valor añadido de sus datos. Se utiliza para detectar el fraude y mejorar la gestión de las relaciones con los clientes (CRM), la calidad de la red y la eficacia operativa. Aplicando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, la empresa identifica los problemas de la red antes de que los clientes los noten y puede detectar patrones de fraude y amenazas en tiempo real antes de que afecten al negocio. Además, la mejora del análisis de datos ha permitido conocer mejor lo que quieren los clientes. Basándose en estos datos, Deutsche Telekom optimiza sus campañas, lo que ha aumentado enormemente los ingresos. Al mismo tiempo, la pérdida de clientes se ha reducido hasta en un diez por ciento.
4. Pasar a niveles más altos de ciberseguridad
Los expertos en seguridad de un CSP necesitan acceder y analizar una avalancha de datos, incluyendo registros de red, datos de eventos y de streaming, así como datos de inventario y configuración, en tiempo real. Sólo así podrán identificar los riesgos e incidentes a tiempo para responder. El mejor apoyo lo proporcionan las plataformas de datos cuyas funciones de ML e IA encuentran anomalías y advierten de actividades inusuales como el fraude en tiempo real. Además, la tecnología debería reducir las falsas alarmas e identificar tanto los tipos de fraude desconocidos como los conocidos. Al fin y al cabo, los fraudes de roaming, de suscripción y de servicios, así como otras estafas, provocan importantes pérdidas de ingresos.
5. Aprovechar la propia posición en el entorno del IoT
El sector de las telecomunicaciones puede proporcionar, en sentido figurado, la capa de conectividad para el ecosistema del IoT, que crece rápidamente. Se encuentra en una posición favorable entre los sensores y los usuarios para integrar y agregar datos al tiempo que proporciona seguridad y análisis. Si se incorporan la información sobre la ubicación de los clientes, los datos demográficos y las preferencias de los clientes, en el futuro se puede concebir el análisis de datos como servicio (DAaaS) para el comercio minorista, los servicios financieros, la publicidad, la sanidad y la administración pública. Con petabytes de datos procedentes de sensores en tiempo real, los CSP ya están impulsando el desarrollo de casos de uso de IoT para el IoT industrial, la sanidad electrónica, la telemática, los servicios públicos y el IoT del consumidor. Sin embargo, la demanda de servicios de gestión y análisis de datos no dejará de crecer a medida que estas ofertas maduren.
Se necesita nueva inventiva
Las telecomunicaciones tienen a su disposición plataformas de datos que agrupan todas las capacidades de ML e IA necesarias para el análisis multifuncional de todo el ciclo de vida de los datos. Tanto si las empresas se inician en la analítica para la pérdida de clientes, el marketing de destino, la detección de fraudes o las nuevas aplicaciones de IoT, los beneficios son evidentes. El sector de las telecomunicaciones tiene que darse cuenta de lo bien posicionado que está para acelerar su transformación. Esto también significa que sus empresas tendrán que redefinirse, si no reinventarse como CSP.
