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An insatiable appetite for data

The telecommunications industry deals with a staggering amount of data every second of every day. Fortunately, Hortonworks Connected Data Platform has an equally impressive ability to ingest data of any kind and transform it into insight. Whether it’s 360° views of customers, processing millions of phone calls, facilitating browsing or streaming entertainment, analyzing call records or servicing equipment proactively by storing sensor data from the network, Hortonworks can help you process and store your data more affordably.

서비스 개선, 신제품 출시

정보통신 서비스 제공업체는 1초에 수백만 건에 이르는 전화 통화를 처리합니다. 이제 여기에 웹 브라우징, 비디오, TV, 음악 및 영화 스트리밍, 문자 메시지 및 이메일이 모두 더해져서 빠르게 증가하는 데이터를 저장 및 처리하는 데 매우 많은 비용이 듭니다. 정보통신 서비스 제공업체가 새로운 유형의 데이터를 저장하고, 이런 데이터를 더 오래 보관하고, 다양한 데이터세트를 합쳐 새로운 통찰력을 도출하는 데 Hortonworks 솔루션이 어떻게 도움이 되는지 확인하십시오.

이용 사례

CDR(통화 세부 정보 기록) 분석

통신사들은 연결되지 않은 통화와 낮은 음질에 대한 조사 작업을 수행하지만, 통화 세부 정보 기록은 초당 백만 단위의 속도로 움직입니다. 이렇게 많은 용량은 고객이 답을 기다리는 중에 실시간으로 이루어져야 하는 경우가 많은 패턴 인식과 근본 원인 분석을 어렵게 하는 요인이 됩니다. 지연은 고객 불만의 원인이 되고 서비스 이익율을 저해합니다.
Hortonworks DataFlow(HDF™)는 초당 수백만 개의 CDR을 수집하여 Hortonworks Data Platform으로 보냅니다. 그러면 Apache™ Storm 또는 Apache Spark™는 CDR을 실시간으로 처리하여 문제가 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. HDP는 데이터의 장기 보존을 지원하므로, 문제가 처음 발생한 후 수년이 지난 뒤에도 데이터를 사용하여 근본 원인을 분석할 수 있습니다. 이 CDR 분석은 통화 품질, 고객 만족도 및 서비스 이익률을 계속 개선하기 위해 사용할 수 있습니다.


사전 장비 수리

송신탑 및 관련 연결은 정보통신망의 척수에 해당합니다. 송신탑 장애는 서비스 품질 저하의 원인이 될 수 있습니다. 장비를 교체하는 비용은 일반적으로 수리 비용보다 비쌉니다. 너무 이르거나 너무 늦지 않은 최적의 유지보수 스케줄이 존재합니다.

HDP는 네트워크에서 비정형, 스트리밍 및 센서 데이터를 저장합니다. 통신사는 실시간 정보를 과거 데이터와 비교하여 최적의 유지보수 스케줄을 도출할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘을 사용하면 장비가 고장 나기 전에 수리하여 유지보수 비용과 서비스 중단을 모두 줄일 수 있습니다.


인프라 투자 합리화

정보통신 마케팅과 용량 계획은 서로 연관이 있습니다. 대역폭 소비와 서비스가 새 송신탑 및 전송 회선에 대한 계획과 어긋날 수 있습니다. 인프라 투자와 실제 투자 수익이 이렇게 불일치하면 수익이 낮아질 위험이 있습니다.

네트워크 로그 데이터는 통신사가 특정 주, 카운티 또는 지역의 서비스 소비량을 파악하는 데 도움이 됩니다. 그러면 통신사는 네트워크 부하를 (더 긴 기간에 걸친 데이터를 사용하여) 더 인텔리전트하게 분석하고 인프라 투자를 더 정확하고 자신 있게 계획할 수 있습니다.


다음 구매 제품(NPTB) 추천

통신 상품 포트폴리오는 복잡합니다. 설치 고객 기반에 교차 판매할 수 있는 많은 기회가 존재하며, 영업 사원은 고객을 만나거나 전화로 대화할 때 추천을 뒷받침하는 데이터가 거의 없는 상태에서 어떤 NPTB를 추천해야 할 지 추측합니다.

HDP를 사용하는 통신사는 모든 고객에 대한 데이터를 근거로 NPTB를 자신 있게 추천할 수 있는 능력을 얻습니다. 자신 있는 NPTB 추천은 영업 사원(또는 셀프 서비스)에 힘이 되고 고객과의 교류를 개선합니다. Apache Hadoop® data lake는 판매 갈등을 줄이고 Amazon이 전자상거래 분야에서 보유하고 있는 경쟁 우위와 유사한 NPTB 경쟁 우위를 창출합니다.

실시간 대역폭 할당

특정 애플리케이션은 대역폭을 독차지하여 네트워크에 접속한 다른 사용자의 서비스 품질을 저하하는 원인이 될 수 있습니다. 네트워크 관리자는 대역폭 소비를 급증시켜 네트워크 속도를 늦추는 새로운 초인기 앱이 언제 출시될 지 예측할 수 없습니다. 통신사는 대역폭 사용량의 급증에 신속히 대응하여 리소스를 재할당하고 SLA를 유지해야 합니다.

데이터를 HDF를 통해 HDP로 스트리밍하여 실시간으로 분석하면 네트워크 운영자가 콜센터 데이터 급증을 눈으로 확인하고 대역폭을 민첩하게 조절하는 데 도움이 될 수 있습니다. 콜센터 메모에 대한 텍스트 기반 고객 생각 분석은 이런 데이터 급증이 고객 경험에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 이렇게 얻은 통찰력은 서비스 품질과 고객 만족도를 유지하는 데 도움이 되고 더 스마트한 네트워크를 구축하기 위한 전략적 계획을 세우는 데도 사용됩니다.

신제품 개발

모바일 기기에서는 기기 사용 용도, 이유, 시기 및 장소에 대한 막대한 양의 데이터가 생성됩니다. 이 데이터는 제품 관리자들에게 매우 가치가 있지만, 용량이 크고 다양해서 대규모로 수집 및 저장하고 분석하기가 어렵습니다. 일부 데이터는 저장되지 않기 때문에 비즈니스 통찰력으로 전환할 수 없습니다. 데이터가 저장되는 경우에도 수명이 다할 때까지 보존되지 않을 수 있습니다.
Apache Hadoop은 풍부한 제품 사용 데이터를 제품 관리자(PM)들에게 제공하여 제품 혁신 속도를 높일 수 있습니다. 현지 지역과 고객 부문에 관한 구체적인 제품 지식도 캡처할 수 있습니다. 제품 출시에 대한 즉각적인 빅 데이터 피드백을 통해 PM은 실패작을 되살리고 히트작의 판매를 극대화할 수 있습니다.

고객 사례 연구

Rogers Communications
고객
Rogers Communications

Rogers는 케이블, 무선, 미디어 및 스포츠 분야의 사업을 운영하고 있는 캐나다 유수의 통신 회사입니다. Rogers는 Hortonworks Data Platform을 선택하여 모든 채널 및 비즈니스에 걸친 360도 고객을 구축했습니다. HDP를 사용하여 새로운 디지털 제품을 출시한 방법에 대한 Rogers 관리자의 설명을 들어보세요. 이 제품은 가장 빠른 성장을 거두고 있습니다.

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