{"id":36986,"date":"2019-10-31T22:15:09","date_gmt":"2019-10-31T19:15:09","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome\/"},"modified":"2019-10-31T22:15:09","modified_gmt":"2019-10-31T19:15:09","slug":"bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","title":{"rendered":"Gro\u00dfe Daten, gro\u00dfe Abrechnung: \u00fcber Big Data in der Telekommunikation","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Im Jahr 2008 war Big Data ein neuer Begriff und ein angesagter Trend. Im Jahr 2019 ist Big Data ein Verkaufsobjekt, eine Einnahmequelle und Anlass f\u00fcr neue Gesetzesentw\u00fcrfe.<\/p>\n<p>Im vergangenen Herbst hat die russische Regierung einen Gesetzesentwurf zur Regulierung von Big Data initiiert. Es ist untersagt, Personen aufgrund von Informationen zu identifizieren, aber es ist erlaubt, dies auf Anfrage von Bundesbeh\u00f6rden zu tun. Die Verarbeitung von Big Data f\u00fcr Dritte ist nur nach Benachrichtigung von Roskomnadzor erlaubt. Der Gesetzesentwurf betrifft Unternehmen, die \u00fcber mehr als 100.000 Netzwerkadressen verf\u00fcgen. Und nat\u00fcrlich darf das Register nicht fehlen \u2013 es ist die Schaffung eines solchen Registers mit einer Liste von DB-Betreibern geplant. Wenn Big Data zuvor nicht von allen ernst genommen wurde, muss man jetzt R\u00fccksicht auf sie nehmen.<\/p>\n<p>Auch ich kann Big Data nicht ignorieren, als Direktor eines Unternehmens, das Billing-Software entwickelt und diese Big Data verarbeitet. Ich werde \u00fcber Big Data aus der Perspektive von Telekommunikationsbetreibern nachdenken, durch deren Billing-Systeme t\u00e4glich Informationsstr\u00f6me von Tausenden von Abonnenten flie\u00dfen.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>Satz<\/h3>\n<p>\nLassen Sie uns beginnen, wie in einer Mathematikaufgabe: Zuerst beweisen wir, dass die Daten der Netzwerkbetreiber als Big Data bezeichnet werden k\u00f6nnen. Gr\u00f6\u00dfere Daten werden normalerweise durch drei Merkmale, die VVV genannt werden, charakterisiert, wobei in freien Interpretationen die Anzahl der \u201eV\u201c sogar bis zu sieben reichen kann.<\/p>\n<p>Volumen. Allein der MVNO Rostelecom betreut \u00fcber eine Million Abonnenten. Die Haupt-Hostbetreiber verarbeiten Daten von 44 bis 78 Millionen Menschen. Der Datenverkehr w\u00e4chst jede Sekunde: Im ersten Quartal 2019 haben die Abonnenten bereits 3,3 Milliarden GB mobil gesurft.<\/p>\n<p>Geschwindigkeit. Niemand erz\u00e4hlt besser von der Dynamik als Statistiken, daher gehe ich auf die Prognosen von Cisco ein. Bis 2021 werden 20 % des IP-Datenverkehrs auf mobilen Datenverkehr entfallen \u2013 dieser wird in f\u00fcnf Jahren fast dreimal so hoch sein. Ein Drittel der mobilen Verbindungen wird auf M2M entfallen \u2013 die Entwicklung des IoT wird zu einem sechsmaligen Anstieg der Verbindungen f\u00fchren. Das Internet der Dinge wird nicht nur profitabel, sondern auch ressourcenintensiv sein, weshalb sich einige Betreiber ausschlie\u00dflich darauf konzentrieren werden. Und diejenigen, die IoT als separate Dienstleistung entwickeln, werden den doppelten Datenverkehr generieren.<\/p>\n<p>Vielfalt. Vielfalt ist ein subjektives Konzept, aber Telekommunikationsanbieter wissen tats\u00e4chlich fast alles \u00fcber ihre Kunden. Von Namen und Personaldaten bis hin zu Handymodellen, K\u00e4ufen, besuchten Orten und Interessen. Medieninhalte werden gem\u00e4\u00df dem Yarova-Gesetz mindestens sechs Monate lang gespeichert. Lassen Sie uns also als Axiom annehmen, dass die gesammelten Daten vielf\u00e4ltig sind. <\/p>\n<h3>Software und Methodologie<\/h3>\n<p>\nProvider geh\u00f6ren zu den Hauptnutzern von Big Data, weshalb die meisten Methoden zur Analyse gro\u00dfer Datenmengen auch in der Telekommunikationsbranche anwendbar sind. Die entscheidende Frage ist jedoch, wer bereit ist, in die Entwicklung von KI, ML und Deep Learning zu investieren, sowie in Rechenzentren und Data Mining. Eine effektive Arbeit mit Datenbanken h\u00e4ngt von der Infrastruktur und dem Team ab, deren Kosten sich nicht jeder leisten kann. Unternehmen, die bereits ein Unternehmensspeicher oder eine Data Governance-Methodik haben, sollten auf Big Data setzen. F\u00fcr diejenigen, die noch nicht bereit sind, langfristige Investitionen zu t\u00e4tigen, empfehle ich, die Softwarearchitektur schrittweise auszubauen und die Komponenten nacheinander zu implementieren. Schwergewichtige Module und Hadoop k\u00f6nnen auf sp\u00e4ter verschoben werden. Nur wenige kaufen eine fertige L\u00f6sung f\u00fcr Aufgaben wie Datenqualit\u00e4t und Data Mining; in der Regel passen Unternehmen das System an ihre spezifischen Anforderungen und Bed\u00fcrfnisse an \u2013 entweder selbst oder mit Hilfe von Entwicklern.<\/p>\n<p>Allerdings kann nicht jeder Billing-Prozess f\u00fcr Big Data angepasst werden. Vielmehr k\u00f6nnen das nur einige wenige. Nur wenige sind dazu in der Lage.<\/p>\n<p>Drei Anzeichen daf\u00fcr, dass ein Abrechnungssystem das Potenzial hat, ein Werkzeug zur Datenverarbeitung zu werden:<\/p>\n<ul>\n<li>Horizontale Skalierbarkeit. Die Software muss flexibel sein \u2013 wir sprechen hier von gro\u00dfen Datenmengen. Eine Zunahme der Informationen sollte durch eine proportionale Erh\u00f6hung der \"Hardware\" im Cluster ausgeglichen werden. <\/li>\n<li>Ausfallsicherheit. Seri\u00f6se Prepaid-Systeme sind in der Regel standardm\u00e4\u00dfig ausfallsicher: Die Abrechnung wird in einem Cluster an mehreren geographischen Standorten bereitgestellt, sodass sie sich gegenseitig absichern k\u00f6nnen. Auch die Anzahl der Computer in einem Hadoop-Cluster sollte ausreichend sein, um im Falle eines Ausfalls von einem oder mehreren Ger\u00e4ten gewappnet zu sein.<\/li>\n<li>Lokalit\u00e4t. Daten m\u00fcssen an einem <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/de\/server\/dts-dronten\/\"   title=\"Server\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"2496\">Server<\/a>, ansonsten k\u00f6nnen die Kosten f\u00fcr die Daten\u00fcbertragung enorm steigen. Ein beliebtes Konzept im Map-Reduce-Ansatz: HDFS speichert, Spark verarbeitet. Idealerweise sollte die Software nahtlos in die Infrastruktur des Rechenzentrums integriert werden k\u00f6nnen und in der Lage sein, drei Funktionen in einem zu erf\u00fcllen: Daten sammeln, organisieren und analysieren.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Der Befehl<\/h3>\n<p>\nWas, wie und zu welchem Zweck die Software gro\u00dfe Daten verarbeitet, entscheidet das Team. Oft besteht es aus nur einer Person \u2013 einem Data Scientist. Allerdings denke ich, dass das Mindestteam f\u00fcr Big Data auch einen Produktmanager und einen Data Engineer beinhalten sollte. Der Produktmanager versteht die Dienstleistungen und \u00fcbersetzt technische Begriffe in verst\u00e4ndliche Sprache und umgekehrt. Der Data Engineer setzt die Modelle mittels Java\/Scala um und experimentiert mit Machine Learning. Der Leiter koordiniert, setzt Ziele und \u00fcberwacht die einzelnen Phasen.<\/p>\n<h3>Die Probleme<\/h3>\n<p>\nGerade f\u00fcr das Big Data-Team treten h\u00e4ufig Probleme bei der Datensammlung und -verarbeitung auf. Die Software muss verstehen, was sie sammeln und wie sie die Daten verarbeiten soll \u2013 um dies zu erkl\u00e4ren, muss man zun\u00e4chst selbst ein Verst\u00e4ndnis entwickeln. Doch bei den Anbietern ist das nicht immer so einfach. Ich erl\u00e4utere die Probleme anhand des Beispiels einer Herausforderung zur Reduzierung der Abwanderung von Kunden \u2013 genau diese versuchen die Telekommunikationsanbieter in erster Linie mit Big Data zu l\u00f6sen.<\/p>\n<p><b>Aufgabenstellung. <\/b>Eine pr\u00e4zise formulierte Projektbeschreibung und unterschiedliche Interpretationen von Begriffen sind ein langanhaltendes Problem, nicht nur f\u00fcr Freelancer. Selbst \"abgemeldete\" Kunden k\u00f6nnen unterschiedlich interpretiert werden \u2013 sei es als solche, die einen Monat, ein halbes Jahr oder ein ganzes Jahr keine Dienstleistungen vom Anbieter in Anspruch genommen haben. F\u00fcr die Erstellung eines MVP auf der Basis historischer Daten ist es wichtig, die R\u00fcckkehrh\u00e4ufigkeit von Kunden aus der Abwanderung zu verstehen \u2013 also diejenigen, die andere Anbieter ausprobiert haben oder die Stadt verlassen haben und eine andere Nummer verwendet haben. Eine weitere wichtige Frage lautet: Wie viel Zeit sollte ein Anbieter haben, um den bevorstehenden Abgang eines Kunden zu erkennen und Ma\u00dfnahmen zu ergreifen? Sechs Monate im Voraus \u2013 das w\u00e4re zu fr\u00fch, eine Woche vorher \u2013 das w\u00e4re schon zu sp\u00e4t.<\/p>\n<p><b>Begriffswirrwarr. <\/b>In der Regel identifizieren Betreiber ihre Kunden anhand der Telefonnummer. Daher ist es logisch, dass die Daten \u00fcber diese \u00fcbermittelt werden. Wie steht es jedoch mit der Kundennummer oder der Nummer der verwaltenden Anwendung? Wir m\u00fcssen kl\u00e4ren, welche Einheit als Kunde betrachtet werden sollte, damit die Daten im System des Anbieters \u00fcbereinstimmen. Auch die Bewertung des Kundenwertes ist fraglich \u2013 welcher Kunde ist f\u00fcr das Unternehmen wertvoller? Bei welcher Kundenbindung sollte besonders viel Aufwand betrieben werden, und welche Kunden werden ohnehin abwandern, sodass es keinen Sinn macht, Ressourcen f\u00fcr sie aufzuwenden?<\/p>\n<p><b>Mangel an Informationen.<\/b> Bei weitem nicht alle Mitarbeiter des Anbieters k\u00f6nnen dem BigData-Team erkl\u00e4ren, welche spezifischen Faktoren den Kundenabwanderungsprozess beeinflussen und wie diese Faktoren in der Abrechnung ber\u00fccksichtigt werden. Selbst wenn einer dieser Faktoren, wie ARPU, genannt wird, stellt sich heraus, dass auch dieser unterschiedlich berechnet werden kann: entweder basierend auf den regelm\u00e4\u00dfigen Zahlungen des Kunden oder auf den automatischen Abrechnungen. Im Verlauf der Arbeit treten zudem unz\u00e4hlige andere Fragen auf. Deckt das Modell alle Kunden ab, wie hoch sind die Kosten f\u00fcr die Kundenbindung, macht es Sinn, alternative Modelle zu \u00fcberlegen, und was ist mit den Kunden, die irrt\u00fcmlich aktiv gehalten werden?<\/p>\n<p><b>Zielsetzung. <\/b>Ich kenne drei Arten von ergebnisbezogenen Fehlern, die Betreiber in Bezug auf Big Data frustrieren.<\/p>\n<ol>\n<li>Der Anbieter investiert in Big Data und verarbeitet Gigabytes an Informationen, erh\u00e4lt jedoch ein Ergebnis, das auch kosteng\u00fcnstiger h\u00e4tte erzielt werden k\u00f6nnen. Es werden einfache Modelle und primitive Analysen verwendet. Die Kosten sind um ein Vielfaches h\u00f6her, das Ergebnis bleibt jedoch dasselbe.<\/li>\n<li>Der Betreiber erh\u00e4lt umfangreiche Daten, wei\u00df aber nicht, wie er sie nutzen soll. Die Analyse ist vorhanden \u2013 klar und umfassend, doch der Nutzen daraus ist gleich null. Das Endergebnis wurde nicht gen\u00fcgend durchdacht; es kann nicht nur das Ziel sein, \"Daten zu verarbeiten\". Es reicht nicht aus, nur zu verarbeiten \u2013 die Analyse sollte die Grundlage f\u00fcr die Aktualisierung von Gesch\u00e4ftsprozessen darstellen.<\/li>\n<li>Ein Hindernis f\u00fcr die Nutzung von Big Data-Analysen k\u00f6nnen veraltete Gesch\u00e4ftsprozesse und Software sein, die nicht f\u00fcr neue Ziele geeignet ist. Offenbar war der Vorbereitungsschritt nicht ausreichend \u2013 es wurde kein Aktionsalgorithmus und keine Phasen f\u00fcr die Implementierung von Big Data in den Betrieb durchdacht.<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h3>Warum<\/h3>\n<p>\nApropos Ergebnisse. Ich werde einige M\u00f6glichkeiten zur Nutzung und Monetarisierung von Big Data ansprechen, die bereits von Telekommunikationsanbietern genutzt werden.<br \/>\nDie Anbieter prognostizieren nicht nur den Abwanderung von Kunden, sondern auch die Belastung der Basisstationen. <\/p>\n<ol>\n<li>Es werden Informationen \u00fcber die Bewegungen der Abonnenten, deren Aktivit\u00e4t und die Nutzung von Frequenzdiensten analysiert. Das Ergebnis: eine Reduzierung der \u00dcberlastungen durch Optimierung und Modernisierung kritischer Infrastrukturabschnitte.<\/li>\n<li>Information \u00fcber die Geolokalisierung der Nutzer und die Dichte des Datenverkehrs nutzen Telekommunikationsanbieter zur Er\u00f6ffnung von Verkaufsstellen. So setzen auch MTS und Wimpelkom Big Data-Analysen ein, um die Standorte neuer B\u00fcros zu planen.<\/li>\n<li>Provider monetarisieren ihre eigenen gro\u00dfen Daten, indem sie sie an Drittunternehmen verkaufen. Die Hauptkunden der Big Data-Anbieter sind Gesch\u00e4ftsbanken. Mithilfe von Datenbanken \u00fcberwachen sie verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten der SIM-Karten der Kunden, die mit den Karten verbunden sind, und nutzen Dienste zur Risikobewertung, Verifizierung und \u00dcberwachung. Im Jahr 2017 verlangte die Moskauer Regierung von Tele2 Bewegungsdaten basierend auf Big Data f\u00fcr die Planung der technischen und Verkehrsinfrastruktur.<\/li>\n<li>BigData-Analyse ist eine Goldmine f\u00fcr Marketer, die personalisierte Werbekampagnen f\u00fcr Tausende von Abonnentengruppen erstellen k\u00f6nnen, wenn sie es w\u00fcnschen. Telekommunikationsunternehmen aggregieren soziale Profile, Verbraucherinteressen und Verhaltensmuster von Abonnenten und nutzen dann die gesammelten BigData, um neue Kunden zu gewinnen. Doch f\u00fcr ein umfassendes Planung von Marketing und PR fehlt es der Abrechnungssoftware manchmal an Funktionen: Das Programm muss gleichzeitig zahlreiche Faktoren parallel zur detaillierten Kundeninformation ber\u00fccksichtigen. <\/li>\n<\/ol>\n<p>\nW\u00e4hrend einige BigData immer noch f\u00fcr nur ein leeres Schlagwort halten, verdient die \"Big Four\" bereits Geld damit. MTS erzielt in einem halben Jahr 14 Milliarden Rubel durch die Verarbeitung gro\u00dfer Daten, w\u00e4hrend Tele2 den Umsatz aus Projekten um das Dreieinhalbfache gesteigert hat. BigData wandelt sich von einem Trend zu einem unverzichtbaren Element, an dem sich die gesamte Struktur der Telekommunikationsanbieter anpassen wird.<br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/463179\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 2008 BigData \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c. \u0412 2019 BigData \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438, \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a \u043f\u0440\u0438\u0431\u044b\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. 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