{"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\/es\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","title":{"rendered":"Grandes datos, grandes facturas: sobre BigData en telecomunicaciones","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

En 2008, BigData era un nuevo t\u00e9rmino y una moda. En 2019, BigData es un objeto de venta, una fuente de ganancias y un motivo para nuevos proyectos de ley.<\/p>\n

En oto\u00f1o del a\u00f1o pasado, el gobierno ruso inici\u00f3 un proyecto de ley para regular los grandes datos. Prohibido identificar a las personas a partir de la informaci\u00f3n, pero se permite hacerlo a solicitud de \u00f3rganos federales. El procesamiento de BigData para terceros es solo despu\u00e9s de notificar a Roskomnadzor. Las empresas que dispongan de m\u00e1s de 100 mil direcciones de red est\u00e1n bajo esta ley. Y, por supuesto, no puede faltar un registro: se prev\u00e9 la creaci\u00f3n de uno que contenga la lista de operadores de bases de datos. Y si antes BigData no era tomado en serio por todos, ahora se tendr\u00e1 que rendir cuentas sobre ello.<\/p>\n

No puedo ignorar BigData yo tampoco, como director de una empresa desarrolladora de facturaci\u00f3n que procesa precisamente esta BigData. Reflexionar\u00e9 sobre los grandes datos desde la perspectiva de los operadores de telecomunicaciones, a trav\u00e9s de cuyos sistemas de facturaci\u00f3n fluyen constantemente datos de miles de abonados.
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Teorema<\/h3>\n

\nComencemos, como en un problema matem\u00e1tico: primero demostraremos que los datos de los operadores de telecomunicaciones pueden denominarse BigData. Normalmente, los grandes datos se caracterizan por tres rasgos VVV, aunque en interpretaciones m\u00e1s libres la cantidad de \"V\" puede llegar a siete.<\/p>\n

Volume. Solo el MVNO Rostelecom atiende a m\u00e1s de un mill\u00f3n de abonados. Los principales operadores de alojamiento procesan datos de entre 44 y 78 millones de personas. El tr\u00e1fico crece cada segundo: en el primer trimestre de 2019, los abonados ya hab\u00edan navegado usando tel\u00e9fonos m\u00f3viles 3.3 mil millones de GB.<\/p>\n

Velocity. Nadie cuenta mejor la din\u00e1mica que las estad\u00edsticas, as\u00ed que revisar\u00e9 las previsiones de Cisco. Para 2021, el 20% del tr\u00e1fico IP ser\u00e1 m\u00f3vil: se multiplicar\u00e1 casi por tres en cinco a\u00f1os. Un tercio de las conexiones m\u00f3viles se destinar\u00e1 a M2M: el desarrollo del IoT provocar\u00e1 un crecimiento de seis veces en las conexiones. El Internet de las cosas no solo ser\u00e1 un \u00e1rea rentable, sino tambi\u00e9n que consumir\u00e1 muchos recursos, por lo que algunos operadores se centrar\u00e1n solo en ello. Y aquellos que desarrollen el IoT como un servicio independiente recibir\u00e1n el doble de tr\u00e1fico.<\/p>\n

Variedad. La diversidad es un concepto subjetivo, pero los operadores de telecomunicaciones realmente conocen casi todo sobre sus suscriptores. Desde el nombre y los datos del pasaporte hasta el modelo del tel\u00e9fono, las compras, los lugares visitados y los intereses. Los archivos multimedia, seg\u00fan la ley Yarovaya, se almacenan durante al menos seis meses. Por lo tanto, aceptemos como axioma que los datos recopilados son diversos. <\/p>\n

Software y metodolog\u00eda<\/h3>\n

\nLos proveedores son uno de los principales consumidores de Big Data, por lo que la mayor\u00eda de las t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de grandes datos son aplicables a la industria de las telecomunicaciones. La otra pregunta es qui\u00e9n est\u00e1 dispuesto a invertir en el desarrollo de ML, IA, Aprendizaje Profundo, invertir en centros de datos y miner\u00eda de datos. El trabajo completo con bases de datos se compone de infraestructura y un equipo, costes que no todos pueden permitirse. Las empresas que ya cuentan con un almacenamiento corporativo o est\u00e1n desarrollando metodolog\u00edas de Data Governance deber\u00edan apostar por Big Data. Aquellos que a\u00fan no est\u00e1n listos para inversiones a largo plazo, les aconsejo aumentar gradualmente la arquitectura del software y implementar componentes por turnos. Los m\u00f3dulos pesados y Hadoop pueden dejarse para el final. Pocas personas compran una soluci\u00f3n lista para tareas como Data Quality y Data Mining; principalmente las empresas adaptan el sistema a su especificidad y necesidades, ya sea por su cuenta o con la ayuda de desarrolladores.<\/p>\n

Pero no cualquier sistema de facturaci\u00f3n se puede modificar para trabajar con Big Data. M\u00e1s bien, no todos pueden ser modificados. Pocas personas pueden hacerlo.<\/p>\n

Tres indicios de que un sistema de facturaci\u00f3n tiene la oportunidad de convertirse en una herramienta de procesamiento de bases de datos:<\/p>\n