Plattformbasiert eine Vielzahl an Aufgaben ausführen
Netzbetreiber erheben für ihre Geschäftsabläufe große Datenmengen in verschiedensten Formaten. Diese müssen für Analysen nutzbar, das heißt zugreifbar sein, eine gleichbleibende Qualität besitzen und stets datenschutzkonform verarbeitet werden. Denn Nutzungswege der Daten sind ebenso vielfältig wie die Daten selbst: Neben Profilierung und Individualisierung passender Angebote für Kunden, um das Up- und Cross-Selling sowie die Kundenbindung voranzutreiben, stellen u.a. auch Netzwerküberwachung und Betrugserkennung relevante Aufgaben dar, für die die Datengrundlage unentbehrlich ist. Eine integrierte Datenmanagement-Plattform kann diese allerdings deutlich besser leisten und zur Verfügung stellen als eine heterogen zusammengesetzte Landschaft aus verschiedenen Tools. Telekommunikationsunternehmen profitieren dabei von erhöhter Effizienz und Skalierbarkeit, was ihnen gegenüber Konkurrenten Wettbewerbsvorteile verschafft.
Daten sind der Kern des Geschäfts von Unternehmen und Dienstleistern der Telekommunikationsbranche. Durch die zunehmende Nutzung von Mobilgeräten, Internet of Things (IoT) und sozialen Medien werden enorme Datenmengen in hoher Geschwindigkeit generiert und auch die Netzbetreiber selbst erzeugen sie: die sogenannten Call Data Records (CDRs), Datensätze, die Informationen über Telefonanrufe in ihren Netzwerken enthalten. In großen Netzwerken mit täglich Millionen von Anrufen werden große Mengen an CDR-Daten erzeugt. Sie umfassen Details wie Anrufdauer und -zeitpunkt, Anrufer-ID, Zielnummer, Standortdaten oder Dienst (Sprache, SMS oder Daten).
Heterogene Daten, verschiedene Formate, variierende Qualität
Für Dienstleister der Telekommunikationsbranche bringt das Datamanagement eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Zum einen stammen die Daten aus heterogenen Quellen wie Mobilfunkmasten, Satelliten, IoT- oder Kundengeräten und liegen in unterschiedlichen Formaten vor: Kundendatenbankdaten liefern zum Beispiel strukturierte Daten, Textnachrichten unstrukturierte und JSON-Daten von IoT-Geräten sind semi-strukturiert. Die Datenintegration ist damit schwierig und oft sind komplexe ETL-Prozesse notwendig. Zum anderen können Daten aufgrund von Übertragungsfehlern, Hardwareproblemen oder Unvollständigkeit verfälscht sein; für gute Analyseergebnisse ist allerdings ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit unabdingbar: Die Daten müssen konsistent und aktuell sein.
Hinzu kommt die etwaige Notwendigkeit der Verarbeitung in Echtzeit, etwa für Netzwerküberwachung und Betrugserkennung, was wiederum leistungsfähige Streaming-Datenverarbeitungstechnologien und -plattformen erfordert. Auch für operative Entscheidungen ist eine schnelle Datenverfügbarkeit notwendig: Über CDRs werden zum Beispiel die Nutzung von Diensten erfasst und darauf basierend Gebühren berechnet. Über ihre Analyse können die Netzwerkauslastung überwacht und Netzwerkressourcen optimiert werden. Da CDRs auch Informationen über die Qualität der Anrufe, wie Verbindungsabbrüche enthalten, können sie zudem zu Zwecken des Qualitätsmanagements eingesetzt werden. Nicht zuletzt dienen sie zur Erkennung von betrügerischen Aktivitäten wie Anrufweiterleitung oder unautorisierten Zugriffen: Ihre Analyse erlaubt es, verdächtige Muster zu identifizieren und Gegenmaßnahmen einzuleiten. Für autorisierte Benutzer und Anwendungen muss der Datenzugriff über Methoden wie Datenbankabfragen, API-Zugriff oder Analysewerkzeuge also unbedingt möglich sein. Auch die Sicherheit der Daten muss gewährleistet sein, da sensible Informationen wie persönliche Identifikationsdaten, Kommunikationsinhalte und Netzwerkkonfigurationen gespeichert werden.
Arten von Datenmanagement-Systemen
Für das Datenmanagement werden eine Vielzahl von Technologien und Plattformen für spezifische Anforderungen der Speicherung, -verarbeitung und -analyse eingesetzt, die alle ihre Vor- und Nachteile mit sich bringen. Mit traditionellen Data Warehouses werden strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen gespeichert und analysiert. Für die Verarbeitung weit verbreiteter unstrukturierter oder semi-strukturierter Daten sind sie aber nicht die effizienteste Lösung. Plattformen wie Hadoop, Apache Spark und NoSQL-Datenbanken wurden als Lösungen für große Datenmengen und unterschiedliche Datenformate eingeführt. Insbesondere skalierbare, cloudbasierte Lösungen erlauben es Telekommunikationsunternehmen, Infrastrukturen und Dienste bedarfsgerecht zu nutzen, Kosten zu reduzieren und mit dem ständigen Datenzuwachs und der steigenden Anzahl von Benutzern und Geräten Schritt zu halten. Mit Streaming-Plattformen wie Apache Kafka können die Daten schließlich in Echtzeit verarbeitet werden. Der Kostenfaktor ist allerdings nicht zu unterschätzen: Der Betrieb von Big-Data-Infrastrukturen und -plattformen ist kostspielig – gerade, wenn solche Silolösungen im Einsatz sind.
Integrierte Data-Management-Plattform
Angesichts all dieser Aufgaben erweist sich die Nutzung einer integrierten Data-Management-Plattform für Unternehmen der Telekommunikationsbranche als sinnvoll. Das Tool IRI Voracity kann zum Beispiel Datenquellen wie Datenbanken, Dateien, Streams oder APIs in unterschiedlichen Formaten, einschließlich strukturierter, unstrukturierter und semi-strukturierter Daten, integrieren. Die Plattform ermöglicht die Aggregierung und Konsolidierung aller Daten zu einem einheitlichen Datenbild. Bereinigungsfunktionen zur Identifizierung und Korrektur von Fehlern, Duplikaten, Inkonsistenzen und fehlenden Werten verbessern die Datenqualität. Die Daten lassen sich dann gemäß den Anforderungen der Telekommunikationsbranche aufbereiten – etwa durch Formatkonvertierung, Textanalyse, Datums- und Zeitformatierung oder Währungsumrechnung. Durch das Hinzufügen zusätzlicher Informationen aus externen Quellen wie Geolokalisierungsdaten, Kundenprofilen oder Marktdaten können die Daten angereichert werden, um ihren Wert zu steigern. Eine solche Plattform muss auch in der Lage sein, CDRs effizient zu verarbeiten und diese für Analysen, Berichterstattung, Abrechnung und Betrugserkennung aufzubereiten.
Vorteile integrierter Big-Data-Management-Lösungen
Eine integrierte Data-Management-Plattform erlaubt es Telekommunikationsunternehmen, Daten an nur einer Stelle effizient zu verwalten und aufzubereiten. Damit schafft sie die Grundlage für mehr Effizienz und Transparenz. Interne Abläufe können so leichter optimiert werden: Netzwerkdaten erlauben zum Beispiel Aussagen über Engpässe und damit eine Verbesserung der Netzwerkauslastung. Die Analyse von Betriebsdaten ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen wie Personal, Ausrüstung und Kapazitäten effizient zu planen und zuzuweisen, um den Betrieb zu optimieren und Kosten zu senken. Potenzielle Risiken wie Netzwerkausfälle werden frühzeitig identifiziert, sodass proaktiv dagegengesteuert und der Schaden begrenzt werden kann.
Durch die Integration von Daten in interne Systeme und Prozesse können Unternehmen Automatisierungslösungen implementieren, die manuelle Arbeitsabläufe reduzieren und Fehler minimieren. Wichtig ist, dass die Big-Data-Management-Plattform flexibel und skalierbar ist, sodass Unternehmen mit dem Wachstum ihrer Daten und Geschäftsaktivitäten Schritt halten können.
Qualitativ hochwertige Daten sind zudem die Basis, um fundierte Entscheidungen zu treffen und damit Produkte, Dienstleistungen und Betriebsabläufe zu verbessern. Erst eine integrierte Plattform stellt diese Daten bereit: Da sie Trends schneller erkennen, werden Unternehmen reaktionsfähiger und können sich dadurch einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Auch Kundenerlebnisse lassen sich verbessern: Die Analyse von Kundendaten und Kundeninteraktionen geben Einblicke in das Kundenverhalten und erlauben Vorhersagen zu deren potenziellem Verhalten. Das erlaubt es, personalisierte Angebote und Dienstleistungen zu entwickeln, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen sowie Muster und Trends zu identifizieren. So kann auf Kundenanliegen zum Beispiel im Support schneller und zielgerichteter reagiert werden.
Mit einer Big-Data-Management-Plattform gelingt nicht zuletzt die Erfüllung gesetzlicher Anforderungen wie der DSGVO leichter, indem sie Daten rechtskonform verwaltet und schützt. Informationen können extrahiert und Berichte effizient erstellt werden, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
Fazit
Integrierte Big-Data-Management-Lösungen ermöglichen es Unternehmen der Telekommunikation, interne Abläufe zu optimieren, Ressourcen effizienter einzusetzen und Kosten zu senken. Auf Basis einer hochwertigen Datenlage lassen sich bessere Entscheidungen treffen, Kundenbedürfnisse schneller erkennen und attraktive Angebote machen, wodurch sich Wettbewerbsvorteile erschließen lassen. Auch die Erfüllung gesetzlicher Anforderungen wie der DSGVO wird in ihrer Umsetzung einfacher zu bewältigen.
Autor: Amadeus Thomas, Geschäftsführer JET-Software
