Big Data Analytics for Telecom Regulators

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Luogo

    Milano

Per soddisfare la conformità dei regolatori, i fornitori di servizi di comunicazione (CSP) possono attingere a Big Analisi dei dati che non solo li aiutano a soddisfare la conformità ma nell'ambito della stessa progetto possono aumentare la soddisfazione del cliente e quindi ridurre il tasso di abbandono In effetti da allora la conformità è legata alla qualità del servizio legata a un contratto, a qualsiasi iniziativa verso il rispetto del conformità, migliorerà il "vantaggio competitivo" dei CSP Pertanto, è importante che I regolatori dovrebbero essere in grado di consigliare / guidare una serie di pratiche analitiche sui Big Data per i CSP che lo faranno essere di mutuo vantaggio tra i regolatori e i CSP 2 giorni di corso: 8 moduli, 2 ore ciascuno = 16 ore .
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Milano
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Materie

  • Reporting

Programma

1. Module-1 : Case studies of how Telecom Regulators have used Big Data Analytics for imposing compliance :

  • TRAI ( Telecom Regulatory Authority of India)
  • Turkish Telecom regulator : Telekomünikasyon Kurumu
  • FCC -Federal Communication Commission
  • BTRC – Bangladesh Telecommunication Regulatory Authority
2. Module-2 : Reviewing Millions of contract between CSPs and its users using unstructured Big data analytics
  • Elements of NLP ( Natural Language Processing )
  • Extracting SLA ( service level agreements ) from millions of Contracts
  • Some of the known open source and licensed tool for Contract analysis ( eBravia, IBM Watson, KIRA)
  • Automatic discovery of contract and conflict from Unstructured data analysis
3. Module -3 : Extracting Structured information from unstructured Customer Contract and map them to Quality of Service obtained from IPDR data & Crowd Sourced app data. Metric for Compliance. Automatic detection of compliance violations. 4. Module- 4 : USING app approach to collect compliance and QoS data- release a free regulatory mobile app to the users to track & Analyze automatically. In this approach regulatory authority will be releasing free app and distribute among the users-and the app will be collecting data on QoS/Spams etc and report it back in analytic dashboard form :
  • Intelligent spam detection engine (for SMS only) to assist the subscriber in reporting
  • Crowdsourcing of data about offending messages and calls to speed up detection of unregistered telemarketers
  • Updates about action taken on complaints within the App
  • Automatic reporting of voice call quality ( call drop, one way connection) for those who will have the regulatory app installed
  • Automatic reporting of Data Speed
5. Module-5 : Processing of regulatory app data for automatic alarm system generation (alarms will be generated and emailed/sms to stake holders automatically) :
Implementation of dashboard and alarm service
  • Microsoft Azure based dashboard and SNS alarm service
  • AWS Lambda Service based Dashboard and alarming
  • AWS/Microsoft Analytic suite to crunch the data for Alarm generation
  • Alarm generation rules
6. Module-6 : Use IPDR data for QoS and Compliance-IPDR Big data analytics:
  • Metered billing by service and subscriber usage
  • Network capacity analysis and planning
  • Edge resource management
  • Network inventory and asset management
  • Service-level objective (SLO) monitoring for business services
  • Quality of experience (QOE) monitoring
  • Call Drops
  • Service optimization and product development analytics
7. Module-7 : Customer Service Experience & Big Data approach to CSP CRM :
  • Compliance on Refund policies
  • Subscription fees
  • Meeting SLA and Subscription discount
  • Automatic detection of not meeting SLAs
8. Module-8 : Big Data ETL for integrating different QoS data source and combine to a single dashboard alarm based analytics:
  • Using a PAAS Cloud like AWS Lambda, Microsoft Azure
  • Using a Hybrid cloud approach

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