eng
Выпуск #8/2015
Л.Павлова
Гарантирование доходов на перекрестке теории, практики, перспектив и идей
Гарантирование доходов на перекрестке теории, практики, перспектив и идей
Просмотры: 3813
Гарантирование доходов (revenue assurance – RA) – задача, поставленная международными организациями на методологические рельсы, в первую очередь, для операторов связи, но уже сегодня актуализируется и для других отраслей. Что показывает практика, перспективы и идеи RA?
Что есть, что требуется
В ходе VI Всероссийской конференции "Revenue Assurance, Fraud, InfoSecurity & Risk Management" (организатор Connectica Lab) обсуждались вопросы, связанные с проблематикой гарантирования доходов в телекоммуникационных компаниях, удержания абонентской базы, предотвращения и борьбы с мошенничеством, управления рисками.
Как отметил независимый эксперт и модератор секции "Гарантирование доходов операторов связи" Роман Капля, в настоящее время уже создана хорошая основа для решения этой задачи российскими операторами: методологии разработаны международными организациями, функции RA и предотвращения фрода (fraud management – FA) действуют в каждой крупной компании, соответствующие технологические системы внедряются. При этом на российском рынке предложен практически полный спектр решений отечественных производителей (а это – реальное импортозамещение), операторами ведется совместная работа по общим проблемам (обмен информацией, методологией, координация законодательных инициатив, взаимопомощь в судебных процессах), налажено взаимодействие в рамках общих проектов и обмен знаниями и технологиями (конференции, соцсети, внутри- и межотраслевой обмен кадрами), происходит формирование независимых команд из сотрудников функций RA операторов (постоянных и временных – под проекты), а также наблюдается экспорт знаний и технологий (продвижение отечественных решений, заимствование их глобальными компаниями).
Примечательно, что тема RA, изначально телекоммуникационная, хорошо "скрещивается" с задачами компаний других отраслей с большим количеством однотипных транзакций (банки, ЖКХ, электроэнергетика, логистика, пассажирский транспорт), которые широко применяют информационные технологии, уже добились формализации бизнес-процессов, высокого уровня их стандартизации и хотят получить дополнительный доход при незначительных инвестициях. Для укрепления этой тенденции необходимы усилия маркетологов с обеих сторон (бонусные схемы, перекрестные услуги и проч.), популяризация опыта телекома, широкое применение схем аутсорсинга.
По мнению эксперта, в нынешней непростой ситуации, когда компании сталкиваются с существенным сокращением финансирования проектов RA&FA и недостаточной полнотой законодательства, отечественным производителям и интеграторам решений в области гарантирования доходов и предотвращения фрода необходимо при одобрении и под контролем регулирующих органов, а также с привлечением операторского сообщества создать профильную ассоциацию, что позволит обеспечить продвижение и поддержку решений RA&FM, привлечение новых клиентов из других отраслей, разработать и на разных уровнях лоббировать законодательные инициативы с соответствующей экспертизой, легализовать информационный обмен между операторами, повысить уровень доверия между субъектами рынка, внедрить новые модели бизнеса.
Где теряем, как находим
Как заметил Владислав Колесник, начальник отдела разработки решений OSS/BSS компании "НТЦ СевенТест", сегодня основные потери доходов операторов связаны с проявлениями рассинхронизации тех или иных процессов внутри бизнеса – увеличением числа точек сопряжения бизнес-процессов оператора с внедрением новых услуг; ростом "умных терминалов" и "умных приложений" с сопутствующим повышением вирусной активности и одновременным увеличением количества тарифных планов и номенклатуры предоставляемых услуг (следить за всем "хозяйством" оператору становится все тяжелее, учитывать различные BSS-системы и выстраивать четкую схему бизнес-процессов – все сложнее).
Потери доходов могут возникать на любом этапе, от продажи услуги до биллинга. При этом не последнюю роль играет еще и снижение качества услуги: с одной стороны, недовольный абонент или отказывается от нее, или вообще уходит к другому оператору. С другой стороны, высокое качество услуг способствует предотвращению случаев блокировки сеансов связи, увеличению интенсивности использования услуг, повышению эффективности эксплуатации сетевой инфраструктуры – и в результате положительно влияет на доходы оператора.
Рассматривая этот фактор доходности, В.Колесник отметил, что на современном телекоммуникационном рынке четко обозначились и набирают силу такие тенденции, как развитие сервисов ОТТ (Over the Top) и стремление операторов монетизировать услуги RCS (Rich Communication Services), основанные на передаче речи, видео, мгновенных сообщений и т.д. В результате оператор стоит перед необходимостью выбора: предоставлять собственными силами качественные услуги, которые будут конкурировать с уже существующими на рынке внешними услугами, или найти способ оптимального взаимодействия с ними и стать некоторым промежуточным звеном между внешним поставщиком и абонентом.
В первом варианте – а большинство операторов его уже реализуют на практике – есть свои плюсы и минусы. Основной недостаток – услуги необходимо реализовывать внутри сети, поэтому все сложности их разработки, внедрения, учета абонентского оборудования, контроля использования сетевых ресурсов и биллингового процесса оператор должен преодолевать самостоятельно. Важное преимущество – оператор обеспечивает гарантированное качество услуг RCS, в состав которых входит расширенная телефонная книга, расширенный функционал голосовых вызовов и обмена сообщениями, отображение статуса готовности абонента к коммуникациям, агрегирование информации из социальных сетей, межоператорский сервис.
Во втором варианте основной минус – отсутствие гарантии качества, поскольку сервис находится вне зоны непосредственного взаимодействия с коммутационным оборудованием оператора и не подчиняется никакому контролю задержек или потери пакетов. Для решения проблемы оператор может выстроить более тесное взаимодействие с внешним сервисом, внедрить его присутствие на собственной сети связи либо в некотором роде заменить встроенный сервис на использование мощностей готового сервиса. Преимущество такого решения в том, что абоненты с этим сервисом уже знакомы, пользуются им и привыкли к нему.
Решения компании на базе систем ПРОФИТ и СПАЙДЕР-FMS, помимо традиционных видов контроля, имеют возможность проверять корректность Interconnect как услуг RCS, так и сервисов OTT.
Если оператор внедряет сервисы самостоятельно, предусмотрен следующий механизм взаимодействия с другими поставщиками услуг: абонент одного оператора, пользуясь услугой, соединяется с абонентами другого с помощью специальной сети, где должны выполняться все правила межоператорского взаимодействия для TDM-сетей, и соединение осуществляется абсолютно прозрачно для абонента. В рамках проработки такого подхода к учету услуг "СевенТест" представил схему контроля Interconnect, которая занимается верификацией различных пакетных услуг и реализует возможности захвата информации об единичных абонентских сессиях, а также взаимодействия с провайдерами и учета полноты тарификации всех стадий оказания услуги, в которой заинтересован абонент.
Для услуги Instant Messaging к контролируемым аспектам Interconnect относятся: корректность обработки CDR на этапе предбиллинга, подключение / отключение услуг, несанкционированный доступ к услуге, пакеты сообщений, акционные тарифные планы. К контролируемым аспектам Interconnect для услуг передачи аудио- и видеоконтента относятся: контроль учета пакетных предложений, проверка соответствия параметров тарифного плана договорным, контроль корректности формирования CDR, контроль скидок / акций, а также использования сетевых ресурсов.
Помимо контроля услуг RCS, "СевенТест" предусмотрел организацию процесса гарантирования доходности для услуг ОТТ – когда оператор устанавливает у себя внешний неконтролируемый сервис, либо он заменяет один из сервисов оператора. Как организовать процесс гарантирования доходности для этой наложенной услуги? Здесь очень важным становится контроль используемых объемов трафика, скидок / акций, использования сетевых ресурсов, а также контроль учета пакетных предложений.
Помимо флагманских систем ПРОФИТ (модуль верификации трафика в системах обработки и тарификации оператора) и СПАЙДЕР (многофункциональная платформа сетей связи и анализа операторского трафика TDM/NGN/IMS/GSM/GPRS/3G), в портфеле этой российской компании представлен широкий спектр других решений для противодействия мошенничеству, гарантирования качества услуг, постоянного мониторинга услуг, а также индивидуальные решения по хранению и аналитике больших объемов данных на базе имеющихся платформ.
BigData в тему
Герард Костин, руководитель проектно-аналитической группы Центра гарантирования доходов компании МТС, предложил тему вовлечения современных технологий в область гарантирования доходов рассмотреть в аспекте технологии "Больших данных". По его мнению, термин BigData в последние годы сильно разогрет маркетингом, однако на практике большинство компаний не считают, что обладают достаточным объемом данных, чтобы строить на их основе аналитику для гарантирования доходов. "Это не совсем верно, потому что сейчас практически все данные, с которыми мы работаем, уже являются большими: любой крупный оператор ежедневно управляет данными объемом 100–200 Петабайт, – заметил эксперт. – Просто не все компании, возможно, эти данные сегодня обрабатывают, знают их бизнес-ценность и могут применить для реализации конкретных кейсов".
Подход некоторых западных телекомов – загрузить все эти Петабайты в огромное хранилище и "натравить" на него специалистов, которые умеют работать с такими объемами данных, находя какой-то бизнес-результат, – для нашего рынка он не всегда применим, поскольку требует больших денег на разработку и исследования, длительного времени, а бизнес-результат не всегда очевиден, констатирует эксперт. В то же время, как показывает практика, из всего этого огромного объема данных практическую пользу приносят порядка 10% (10–15 Петабайт ежедневно обрабатываемых и генерируемых компаниями данных). Именно их можно обрабатывать для получения бизнес-результатов – и к ним нужно применять специальные инструменты по работе с данными.
Для того чтобы вычленить эти 10% полезных данных, методологически уже определена функция Data Governance, которая отвечает за то, чтобы данные были обработаны качественно, представлены в доступном для аналитиков исследовательской команды виде, были доступны на регламентной основе. Грамотно реализованная, она позволяет существенно понизить порог входа в технологию BigData – и уже не требуются специалисты с "космическим" уровнем знаний и владеющие технологиями. Достаточно обычного бизнес-аналитика, который может в корпоративной Wiki-энциклопедии посмотреть модель и структуру данных и, сделав выводы, приступить к написанию аналитического запроса или технического задания.
В то же время единого решения BigData для всех операторов не существует, признает эксперт. Если раньше в компаниях данные перемещались к вычислительным мощностям, то BigData предполагает несколько иной подход: данные едины, находятся в одном месте, представляют собой некий общий ресурс – а вычислительные мощности перемещаются непосредственно к данным. В результате разные подразделения компании начинают использовать одни и те же данные, единое хранилище. Но поскольку в нем хранятся как структурированные, так и неструктурированные данные, а бизнес-процессы у всех разные, как правило, найти решение BigData "под ключ" достаточно сложно, компаниям приходится их строить самостоятельно исходя из своих бизнес-потребностей и бизнес-задач.
Выстраивается некая система в трех направлениях. Первое – упомянутая функция Data Governance. По иерархии выше можно поставить Data Scientists с бэкграундом ИТ и математической статистики. Эта функция не является какой-то новой для телекоммуникационного бизнеса. Как правило, она используется в подразделениях, которые занимаются управлением абонентской базы для прогнозирования оттока, конверсии инициатив компании. Но с приходом больших данных эта функция расширяется уже на всю компанию, практически каждое бизнес-направление имеет свои задачи по аналитике, которые могут быть существенно расширены, а дополнительные доходы повышены от привлечения этой функции. И третья функция – Data Product Manager. Ее предназначение – найти синергию между процессами и задачами компании; определить, как бизнес-потребности, имеющиеся у той или иной функции, могут быть реализованы с применением технологий BigData и тесно взаимодействовать с функциональными единицами Data Scientists и Data Governance. По данным опроса Assenture, практически все компании от средних до крупнейших планируют активно внедрять эти функции в течение ближайшего года или полутора лет (соответственно, конкуренция поставщиков решений может начаться достаточно скоро).
Что касается практических решений с применением технологии больших данных, то Г.Костин на примере телекома выделил несколько основных направлений, а именно: расширение возможностей клиентской аналитики, геолокация и геотаргетирование, планирование и управление сетью, гарантирование доходов и предотвращение фрода. Останавливаясь на последнем из названных направлений (но не последнем по значимости), эксперт назвал несколько кейсов, которые можно реализовывать с помощью технологии BigData. Это контроль тарификации в режиме реального времени; управление собственно трафиком в приближенном к реальному времени режиме; отслеживание любых отклонений в закономерностях и применение соответствующих корректирующих мер в этой области; индивидуальный мониторинг качества по каждому пользователю (о чем говорил представитель "НТЦ СевенТест"), когда пользователи получают сервис ненадлежащего качества и отказываются от его получения полностью или частично либо отказываются от сотрудничества с компанией. Технологии BigData позволяют по каждому пользователю такие ситуации отслеживать, выявлять и предупреждать.
Что касается предотвращения фрода с применением технологий BigData, то, во-первых, это индивидуальный мониторинг качества, который позволяет определять его не для какой-то группы системных элементов или группы пользователей, а для каждого конкретного пользователя в каждый конкретный момент времени и, соответственно, дает возможность анализировать объем потерянного дохода из-за того, что клиент отказался от пользования сервисом или ушел от оператора, а также анализировать ситуацию с точностью до конкретного факта, а не на базе некой средней медианы по данным финансовой отчетности за прошедший период. Также в режиме реального времени можно установить возможную причину, которая привела к такому результату. Если в стандартном подходе причину можно определить только в процессе устранения последствий какой-то неисправности, то BigData позволяет, анализируя предыдущий опыт отказов и сбоев, называть наиболее вероятные причины для конкретной ситуации.
Во-вторых, это контроль тарификации в режиме реального времени. Классические подходы к контролю тарификации, как правило, не покрывают всех проблем с тарификацией в целом или покрывают их путем существенных трудозатрат. Подходы BigData позволяют в режиме реального времени контролировать все начисления, которые направляются в сторону биллинга, и обнаруживать абсолютно все случаи некорректной тарификации, которые возникают даже с одним или несколькими клиентами, и при этом контролировать такие ситуации, как, например, проведение работ, повлекших изменение тарификации. Такие системы имеют большую степень само-
обеспечения и управляются несколькими специалистами Data Scientists для настройки алгоритмов.
В ходе VI Всероссийской конференции "Revenue Assurance, Fraud, InfoSecurity & Risk Management" (организатор Connectica Lab) обсуждались вопросы, связанные с проблематикой гарантирования доходов в телекоммуникационных компаниях, удержания абонентской базы, предотвращения и борьбы с мошенничеством, управления рисками.
Как отметил независимый эксперт и модератор секции "Гарантирование доходов операторов связи" Роман Капля, в настоящее время уже создана хорошая основа для решения этой задачи российскими операторами: методологии разработаны международными организациями, функции RA и предотвращения фрода (fraud management – FA) действуют в каждой крупной компании, соответствующие технологические системы внедряются. При этом на российском рынке предложен практически полный спектр решений отечественных производителей (а это – реальное импортозамещение), операторами ведется совместная работа по общим проблемам (обмен информацией, методологией, координация законодательных инициатив, взаимопомощь в судебных процессах), налажено взаимодействие в рамках общих проектов и обмен знаниями и технологиями (конференции, соцсети, внутри- и межотраслевой обмен кадрами), происходит формирование независимых команд из сотрудников функций RA операторов (постоянных и временных – под проекты), а также наблюдается экспорт знаний и технологий (продвижение отечественных решений, заимствование их глобальными компаниями).
Примечательно, что тема RA, изначально телекоммуникационная, хорошо "скрещивается" с задачами компаний других отраслей с большим количеством однотипных транзакций (банки, ЖКХ, электроэнергетика, логистика, пассажирский транспорт), которые широко применяют информационные технологии, уже добились формализации бизнес-процессов, высокого уровня их стандартизации и хотят получить дополнительный доход при незначительных инвестициях. Для укрепления этой тенденции необходимы усилия маркетологов с обеих сторон (бонусные схемы, перекрестные услуги и проч.), популяризация опыта телекома, широкое применение схем аутсорсинга.
По мнению эксперта, в нынешней непростой ситуации, когда компании сталкиваются с существенным сокращением финансирования проектов RA&FA и недостаточной полнотой законодательства, отечественным производителям и интеграторам решений в области гарантирования доходов и предотвращения фрода необходимо при одобрении и под контролем регулирующих органов, а также с привлечением операторского сообщества создать профильную ассоциацию, что позволит обеспечить продвижение и поддержку решений RA&FM, привлечение новых клиентов из других отраслей, разработать и на разных уровнях лоббировать законодательные инициативы с соответствующей экспертизой, легализовать информационный обмен между операторами, повысить уровень доверия между субъектами рынка, внедрить новые модели бизнеса.
Где теряем, как находим
Как заметил Владислав Колесник, начальник отдела разработки решений OSS/BSS компании "НТЦ СевенТест", сегодня основные потери доходов операторов связаны с проявлениями рассинхронизации тех или иных процессов внутри бизнеса – увеличением числа точек сопряжения бизнес-процессов оператора с внедрением новых услуг; ростом "умных терминалов" и "умных приложений" с сопутствующим повышением вирусной активности и одновременным увеличением количества тарифных планов и номенклатуры предоставляемых услуг (следить за всем "хозяйством" оператору становится все тяжелее, учитывать различные BSS-системы и выстраивать четкую схему бизнес-процессов – все сложнее).
Потери доходов могут возникать на любом этапе, от продажи услуги до биллинга. При этом не последнюю роль играет еще и снижение качества услуги: с одной стороны, недовольный абонент или отказывается от нее, или вообще уходит к другому оператору. С другой стороны, высокое качество услуг способствует предотвращению случаев блокировки сеансов связи, увеличению интенсивности использования услуг, повышению эффективности эксплуатации сетевой инфраструктуры – и в результате положительно влияет на доходы оператора.
Рассматривая этот фактор доходности, В.Колесник отметил, что на современном телекоммуникационном рынке четко обозначились и набирают силу такие тенденции, как развитие сервисов ОТТ (Over the Top) и стремление операторов монетизировать услуги RCS (Rich Communication Services), основанные на передаче речи, видео, мгновенных сообщений и т.д. В результате оператор стоит перед необходимостью выбора: предоставлять собственными силами качественные услуги, которые будут конкурировать с уже существующими на рынке внешними услугами, или найти способ оптимального взаимодействия с ними и стать некоторым промежуточным звеном между внешним поставщиком и абонентом.
В первом варианте – а большинство операторов его уже реализуют на практике – есть свои плюсы и минусы. Основной недостаток – услуги необходимо реализовывать внутри сети, поэтому все сложности их разработки, внедрения, учета абонентского оборудования, контроля использования сетевых ресурсов и биллингового процесса оператор должен преодолевать самостоятельно. Важное преимущество – оператор обеспечивает гарантированное качество услуг RCS, в состав которых входит расширенная телефонная книга, расширенный функционал голосовых вызовов и обмена сообщениями, отображение статуса готовности абонента к коммуникациям, агрегирование информации из социальных сетей, межоператорский сервис.
Во втором варианте основной минус – отсутствие гарантии качества, поскольку сервис находится вне зоны непосредственного взаимодействия с коммутационным оборудованием оператора и не подчиняется никакому контролю задержек или потери пакетов. Для решения проблемы оператор может выстроить более тесное взаимодействие с внешним сервисом, внедрить его присутствие на собственной сети связи либо в некотором роде заменить встроенный сервис на использование мощностей готового сервиса. Преимущество такого решения в том, что абоненты с этим сервисом уже знакомы, пользуются им и привыкли к нему.
Решения компании на базе систем ПРОФИТ и СПАЙДЕР-FMS, помимо традиционных видов контроля, имеют возможность проверять корректность Interconnect как услуг RCS, так и сервисов OTT.
Если оператор внедряет сервисы самостоятельно, предусмотрен следующий механизм взаимодействия с другими поставщиками услуг: абонент одного оператора, пользуясь услугой, соединяется с абонентами другого с помощью специальной сети, где должны выполняться все правила межоператорского взаимодействия для TDM-сетей, и соединение осуществляется абсолютно прозрачно для абонента. В рамках проработки такого подхода к учету услуг "СевенТест" представил схему контроля Interconnect, которая занимается верификацией различных пакетных услуг и реализует возможности захвата информации об единичных абонентских сессиях, а также взаимодействия с провайдерами и учета полноты тарификации всех стадий оказания услуги, в которой заинтересован абонент.
Для услуги Instant Messaging к контролируемым аспектам Interconnect относятся: корректность обработки CDR на этапе предбиллинга, подключение / отключение услуг, несанкционированный доступ к услуге, пакеты сообщений, акционные тарифные планы. К контролируемым аспектам Interconnect для услуг передачи аудио- и видеоконтента относятся: контроль учета пакетных предложений, проверка соответствия параметров тарифного плана договорным, контроль корректности формирования CDR, контроль скидок / акций, а также использования сетевых ресурсов.
Помимо контроля услуг RCS, "СевенТест" предусмотрел организацию процесса гарантирования доходности для услуг ОТТ – когда оператор устанавливает у себя внешний неконтролируемый сервис, либо он заменяет один из сервисов оператора. Как организовать процесс гарантирования доходности для этой наложенной услуги? Здесь очень важным становится контроль используемых объемов трафика, скидок / акций, использования сетевых ресурсов, а также контроль учета пакетных предложений.
Помимо флагманских систем ПРОФИТ (модуль верификации трафика в системах обработки и тарификации оператора) и СПАЙДЕР (многофункциональная платформа сетей связи и анализа операторского трафика TDM/NGN/IMS/GSM/GPRS/3G), в портфеле этой российской компании представлен широкий спектр других решений для противодействия мошенничеству, гарантирования качества услуг, постоянного мониторинга услуг, а также индивидуальные решения по хранению и аналитике больших объемов данных на базе имеющихся платформ.
BigData в тему
Герард Костин, руководитель проектно-аналитической группы Центра гарантирования доходов компании МТС, предложил тему вовлечения современных технологий в область гарантирования доходов рассмотреть в аспекте технологии "Больших данных". По его мнению, термин BigData в последние годы сильно разогрет маркетингом, однако на практике большинство компаний не считают, что обладают достаточным объемом данных, чтобы строить на их основе аналитику для гарантирования доходов. "Это не совсем верно, потому что сейчас практически все данные, с которыми мы работаем, уже являются большими: любой крупный оператор ежедневно управляет данными объемом 100–200 Петабайт, – заметил эксперт. – Просто не все компании, возможно, эти данные сегодня обрабатывают, знают их бизнес-ценность и могут применить для реализации конкретных кейсов".
Подход некоторых западных телекомов – загрузить все эти Петабайты в огромное хранилище и "натравить" на него специалистов, которые умеют работать с такими объемами данных, находя какой-то бизнес-результат, – для нашего рынка он не всегда применим, поскольку требует больших денег на разработку и исследования, длительного времени, а бизнес-результат не всегда очевиден, констатирует эксперт. В то же время, как показывает практика, из всего этого огромного объема данных практическую пользу приносят порядка 10% (10–15 Петабайт ежедневно обрабатываемых и генерируемых компаниями данных). Именно их можно обрабатывать для получения бизнес-результатов – и к ним нужно применять специальные инструменты по работе с данными.
Для того чтобы вычленить эти 10% полезных данных, методологически уже определена функция Data Governance, которая отвечает за то, чтобы данные были обработаны качественно, представлены в доступном для аналитиков исследовательской команды виде, были доступны на регламентной основе. Грамотно реализованная, она позволяет существенно понизить порог входа в технологию BigData – и уже не требуются специалисты с "космическим" уровнем знаний и владеющие технологиями. Достаточно обычного бизнес-аналитика, который может в корпоративной Wiki-энциклопедии посмотреть модель и структуру данных и, сделав выводы, приступить к написанию аналитического запроса или технического задания.
В то же время единого решения BigData для всех операторов не существует, признает эксперт. Если раньше в компаниях данные перемещались к вычислительным мощностям, то BigData предполагает несколько иной подход: данные едины, находятся в одном месте, представляют собой некий общий ресурс – а вычислительные мощности перемещаются непосредственно к данным. В результате разные подразделения компании начинают использовать одни и те же данные, единое хранилище. Но поскольку в нем хранятся как структурированные, так и неструктурированные данные, а бизнес-процессы у всех разные, как правило, найти решение BigData "под ключ" достаточно сложно, компаниям приходится их строить самостоятельно исходя из своих бизнес-потребностей и бизнес-задач.
Выстраивается некая система в трех направлениях. Первое – упомянутая функция Data Governance. По иерархии выше можно поставить Data Scientists с бэкграундом ИТ и математической статистики. Эта функция не является какой-то новой для телекоммуникационного бизнеса. Как правило, она используется в подразделениях, которые занимаются управлением абонентской базы для прогнозирования оттока, конверсии инициатив компании. Но с приходом больших данных эта функция расширяется уже на всю компанию, практически каждое бизнес-направление имеет свои задачи по аналитике, которые могут быть существенно расширены, а дополнительные доходы повышены от привлечения этой функции. И третья функция – Data Product Manager. Ее предназначение – найти синергию между процессами и задачами компании; определить, как бизнес-потребности, имеющиеся у той или иной функции, могут быть реализованы с применением технологий BigData и тесно взаимодействовать с функциональными единицами Data Scientists и Data Governance. По данным опроса Assenture, практически все компании от средних до крупнейших планируют активно внедрять эти функции в течение ближайшего года или полутора лет (соответственно, конкуренция поставщиков решений может начаться достаточно скоро).
Что касается практических решений с применением технологии больших данных, то Г.Костин на примере телекома выделил несколько основных направлений, а именно: расширение возможностей клиентской аналитики, геолокация и геотаргетирование, планирование и управление сетью, гарантирование доходов и предотвращение фрода. Останавливаясь на последнем из названных направлений (но не последнем по значимости), эксперт назвал несколько кейсов, которые можно реализовывать с помощью технологии BigData. Это контроль тарификации в режиме реального времени; управление собственно трафиком в приближенном к реальному времени режиме; отслеживание любых отклонений в закономерностях и применение соответствующих корректирующих мер в этой области; индивидуальный мониторинг качества по каждому пользователю (о чем говорил представитель "НТЦ СевенТест"), когда пользователи получают сервис ненадлежащего качества и отказываются от его получения полностью или частично либо отказываются от сотрудничества с компанией. Технологии BigData позволяют по каждому пользователю такие ситуации отслеживать, выявлять и предупреждать.
Что касается предотвращения фрода с применением технологий BigData, то, во-первых, это индивидуальный мониторинг качества, который позволяет определять его не для какой-то группы системных элементов или группы пользователей, а для каждого конкретного пользователя в каждый конкретный момент времени и, соответственно, дает возможность анализировать объем потерянного дохода из-за того, что клиент отказался от пользования сервисом или ушел от оператора, а также анализировать ситуацию с точностью до конкретного факта, а не на базе некой средней медианы по данным финансовой отчетности за прошедший период. Также в режиме реального времени можно установить возможную причину, которая привела к такому результату. Если в стандартном подходе причину можно определить только в процессе устранения последствий какой-то неисправности, то BigData позволяет, анализируя предыдущий опыт отказов и сбоев, называть наиболее вероятные причины для конкретной ситуации.
Во-вторых, это контроль тарификации в режиме реального времени. Классические подходы к контролю тарификации, как правило, не покрывают всех проблем с тарификацией в целом или покрывают их путем существенных трудозатрат. Подходы BigData позволяют в режиме реального времени контролировать все начисления, которые направляются в сторону биллинга, и обнаруживать абсолютно все случаи некорректной тарификации, которые возникают даже с одним или несколькими клиентами, и при этом контролировать такие ситуации, как, например, проведение работ, повлекших изменение тарификации. Такие системы имеют большую степень само-
обеспечения и управляются несколькими специалистами Data Scientists для настройки алгоритмов.
Отзывы читателей
