ការចេញវិក្កយបត្រធំទិន្នន័យធំ៖ អំពី BigData នៅក្នុងទូរគមនាគមន៍

ក្នុងឆ្នាំ 2008 BigData គឺជាពាក្យថ្មី និងនិន្នាការទាន់សម័យ។ នៅឆ្នាំ 2019 BigData គឺជាវត្ថុលក់ ដែលជាប្រភពនៃប្រាក់ចំណេញ និងហេតុផលសម្រាប់វិក្កយបត្រថ្មី។

រដូវស្លឹកឈើជ្រុះចុងក្រោយ រដ្ឋាភិបាលរុស្ស៊ីបានផ្តួចផ្តើមច្បាប់មួយដើម្បីគ្រប់គ្រងទិន្នន័យធំ។ បុគ្គលអាចមិនត្រូវបានកំណត់អត្តសញ្ញាណពីព័ត៌មាន ប៉ុន្តែអាចធ្វើដូច្នេះបានតាមសំណើរបស់អាជ្ញាធរសហព័ន្ធ។ ដំណើរការ BigData សម្រាប់ភាគីទីបីគឺបន្ទាប់ពីមានការជូនដំណឹងពី Roskomnadzor ប៉ុណ្ណោះ។ ក្រុមហ៊ុនដែលមានអាសយដ្ឋានបណ្តាញច្រើនជាង 100 ស្ថិតនៅក្រោមច្បាប់។ ហើយជាការពិតណាស់ដែលជាកន្លែងដែលគ្មានការចុះឈ្មោះ - វាត្រូវបានសន្មត់ថាបង្កើតមួយដែលមានបញ្ជីប្រតិបត្តិករមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។ ហើយប្រសិនបើមុននេះ Big Data មិនត្រូវបានយកចិត្តទុកដាក់ដោយមនុស្សគ្រប់គ្នាទេ ឥឡូវនេះវានឹងត្រូវយកមកពិចារណា។

ខ្ញុំក្នុងនាមជានាយកក្រុមហ៊ុនអ្នកបង្កើតវិក្កយបត្រដែលដំណើរការទិន្នន័យធំនេះ មិនអាចមិនអើពើនឹងមូលដ្ឋានទិន្នន័យបានទេ។ ខ្ញុំនឹងគិតអំពីទិន្នន័យធំតាមរយៈ prism នៃប្រតិបត្តិករទូរគមនាគមន៍ ដែលតាមរយៈប្រព័ន្ធទូទាត់វិក្កយបត្រ លំហូរព័ត៌មានអំពីអតិថិជនរាប់ពាន់នាក់ឆ្លងកាត់ជារៀងរាល់ថ្ងៃ។

ទ្រឹស្តីបទ

ចូរចាប់ផ្តើមដូចនៅក្នុងបញ្ហាគណិតវិទ្យា៖ ដំបូងយើងបង្ហាញថាទិន្នន័យរបស់ប្រតិបត្តិករទូរគមនាគមន៍អាចត្រូវបានគេហៅថា BigDat ។ ជាធម្មតាទិន្នន័យធំត្រូវបានកំណត់ដោយលក្ខណៈ VVV បីទោះបីជានៅក្នុងការបកស្រាយដោយឥតគិតថ្លៃចំនួន "Vs" ឈានដល់ប្រាំពីរក៏ដោយ។

កម្រិតសំឡេង។ MVNO តែមួយគត់របស់ Rostelecom បម្រើអតិថិជនជាងមួយលាននាក់។ ប្រតិបត្តិករម៉ាស៊ីនសំខាន់គ្រប់គ្រងទិន្នន័យសម្រាប់មនុស្សពី 44 ទៅ 78 លាននាក់។ ចរាចរណ៍កំពុងកើនឡើងរៀងរាល់វិនាទី៖ ក្នុងត្រីមាសទី 2019 នៃឆ្នាំ 3,3 អតិថិជនបានចូលប្រើប្រាស់ XNUMX ពាន់លាន GB ពីទូរស័ព្ទដៃរួចហើយ។

ល្បឿន។ គ្មាននរណាម្នាក់អាចប្រាប់អ្នកអំពីឌីណាមិកល្អជាងស្ថិតិបានទេ ដូច្នេះខ្ញុំនឹងឆ្លងកាត់ការព្យាករណ៍របស់ Cisco ។ នៅឆ្នាំ 2021 20% នៃចរាចរ IP នឹងទៅកាន់ចរាចរណ៍ចល័ត - វានឹងកើនឡើងជិតបីដងក្នុងរយៈពេល 2 ឆ្នាំ។ មួយភាគបីនៃការតភ្ជាប់ទូរស័ព្ទនឹងជា MXNUMXM – ការអភិវឌ្ឍន៍ IoT នឹងនាំឱ្យមានការកើនឡើងចំនួនប្រាំមួយដងនៃការតភ្ជាប់។ Internet of Things នឹងមិនត្រឹមតែទទួលបានផលចំណេញប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងពឹងផ្អែកលើធនធានផងដែរ ដូច្នេះប្រតិបត្តិករមួយចំនួននឹងផ្តោតតែលើវាប៉ុណ្ណោះ។ ហើយអ្នកដែលអភិវឌ្ឍ IoT ជាសេវាកម្មដាច់ដោយឡែកនឹងទទួលបានចរាចរណ៍ទ្វេដង។

ភាពចម្រុះ។ ភាពចម្រុះគឺជាគំនិតប្រធានបទ ប៉ុន្តែប្រតិបត្តិករទូរគមនាគមន៍ពិតជាដឹងស្ទើរតែទាំងអស់អំពីអតិថិជនរបស់ពួកគេ។ ពីព័ត៌មានលម្អិតអំពីឈ្មោះ និងលិខិតឆ្លងដែន រហូតដល់ម៉ូដែលទូរសព្ទ ការទិញ ទីកន្លែងដែលបានទៅទស្សនា និងការចាប់អារម្មណ៍។ យោងតាមច្បាប់ Yarovaya ឯកសារប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយត្រូវបានរក្សាទុកសម្រាប់រយៈពេលប្រាំមួយខែ។ ដូច្នេះសូមយកវាជា axiom ដែលទិន្នន័យដែលប្រមូលបានគឺខុសគ្នា។

កម្មវិធី និងវិធីសាស្រ្ត

អ្នកផ្តល់សេវាគឺជាអ្នកប្រើប្រាស់សំខាន់មួយនៃ BigData ដូច្នេះបច្ចេកទេសវិភាគទិន្នន័យធំៗភាគច្រើនអាចអនុវត្តបានចំពោះឧស្សាហកម្មទូរគមនាគមន៍។ សំណួរមួយទៀតគឺ តើអ្នកណាត្រៀមខ្លួនវិនិយោគក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ ML, AI, Deep Learning វិនិយោគលើមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ និងការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ។ ការងារពេញលេញជាមួយមូលដ្ឋានទិន្នន័យមានហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងក្រុម ដែលការចំណាយដែលមិនមែនគ្រប់គ្នាអាចមានលទ្ធភាពទិញនោះទេ។ សហគ្រាសដែលមានឃ្លាំងសាជីវកម្មរួចហើយ ឬកំពុងបង្កើតវិធីសាស្រ្តគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ គួរតែភ្នាល់លើ BigData ។ សម្រាប់អ្នកដែលមិនទាន់ត្រៀមខ្លួនរួចជាស្រេចសម្រាប់ការវិនិយោគរយៈពេលវែង ខ្ញុំណែនាំអ្នកឱ្យបង្កើតស្ថាបត្យកម្មកម្មវិធីបន្តិចម្តងៗ ហើយដំឡើងសមាសធាតុម្តងមួយៗ។ អ្នកអាចទុកម៉ូឌុលធ្ងន់ និង Hadoop សម្រាប់ចុងក្រោយ។ មានមនុស្សតិចណាស់ដែលទិញដំណោះស្រាយដែលត្រៀមរួចជាស្រេចសម្រាប់បញ្ហាដូចជា គុណភាពទិន្នន័យ និងការជីកយករ៉ែ ជាទូទៅក្រុមហ៊ុននានាប្តូរប្រព័ន្ធតាមតម្រូវការជាក់លាក់ និងជាក់លាក់របស់ពួកគេ - ខ្លួនពួកគេផ្ទាល់ ឬដោយមានជំនួយពីអ្នកអភិវឌ្ឍន៍។

ប៉ុន្តែមិនមែនរាល់ការចេញវិក្កយបត្រអាចត្រូវបានកែប្រែដើម្បីដំណើរការជាមួយ BigData នោះទេ។ ឬផ្ទុយទៅវិញ មិនត្រឹមតែអ្វីៗទាំងអស់អាចកែប្រែបាននោះទេ។ មានមនុស្សតិចណាស់ដែលអាចធ្វើបាន។

សញ្ញាបីដែលបង្ហាញថាប្រព័ន្ធវិក្កយបត្រមានឱកាសក្លាយជាឧបករណ៍ដំណើរការមូលដ្ឋានទិន្នន័យ៖

• លទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋានផ្ដេក។ កម្មវិធីត្រូវតែមានភាពបត់បែន - យើងកំពុងនិយាយអំពីទិន្នន័យធំ។ ការកើនឡើងនៃបរិមាណព័ត៌មានគួរតែត្រូវបានព្យាបាលដោយការកើនឡើងសមាមាត្រនៃផ្នែករឹងនៅក្នុងចង្កោម។
• ការអត់ឱនចំពោះកំហុស។ ប្រព័ន្ធបង់ប្រាក់ជាមុនយ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរ ជាធម្មតាមានការអត់ឱនចំពោះកំហុសតាមលំនាំដើម៖ ការចេញវិក្កយបត្រត្រូវបានដាក់ពង្រាយក្នុងចង្កោមក្នុងទីតាំងភូមិសាស្ត្រជាច្រើន ដូច្នេះពួកគេធានាគ្នាទៅវិញទៅមកដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ វាក៏គួរតែមានកុំព្យូទ័រគ្រប់គ្រាន់នៅក្នុងក្រុម Hadoop ក្នុងករណីដែលមួយ ឬច្រើនបរាជ័យ។
• មូលដ្ឋាន។ ទិន្នន័យត្រូវតែរក្សាទុក និងដំណើរការនៅលើម៉ាស៊ីនមេតែមួយ បើមិនដូច្នេះទេ អ្នកអាចនឹងខូចនៅលើការផ្ទេរទិន្នន័យ។ គ្រោងការណ៍វិធីសាស្រ្តកាត់បន្ថយផែនទីដ៏ពេញនិយមមួយ៖ ហាង HDFS ដំណើរការ Spark ។ តាមឧត្ដមគតិ កម្មវិធីគួរតែរួមបញ្ចូលយ៉ាងរលូនទៅក្នុងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ ហើយអាចធ្វើកិច្ចការបីយ៉ាងក្នុងតែមួយ៖ ប្រមូល រៀបចំ និងវិភាគព័ត៌មាន។

ក្រុមការងារ

អ្វី របៀប និងគោលបំណងអ្វីដែលកម្មវិធីនឹងដំណើរការទិន្នន័យធំត្រូវបានសម្រេចដោយក្រុម។ ជារឿយៗវាមានមនុស្សម្នាក់ - អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ ទោះបីជាតាមគំនិតរបស់ខ្ញុំ កញ្ចប់អប្បបរមារបស់បុគ្គលិកសម្រាប់ Big Data ក៏រួមបញ្ចូលផងដែរនូវអ្នកគ្រប់គ្រងផលិតផល វិស្វករទិន្នន័យ និងអ្នកគ្រប់គ្រង។ អ្នកទីមួយយល់អំពីសេវាកម្ម បកប្រែភាសាបច្ចេកទេសទៅជាភាសាមនុស្ស និងច្រាសមកវិញ។ វិស្វករទិន្នន័យនាំមកនូវគំរូជីវិតដោយប្រើ Java/Scala និងការពិសោធន៍ជាមួយ Machine Learning។ អ្នកគ្រប់គ្រងសម្របសម្រួល កំណត់គោលដៅ និងគ្រប់គ្រងដំណាក់កាល។

បញ្ហា

វាស្ថិតនៅផ្នែកមួយនៃក្រុម BigData ដែលបញ្ហាជាធម្មតាកើតឡើងនៅពេលប្រមូល និងដំណើរការទិន្នន័យ។ កម្មវិធីនេះត្រូវការពន្យល់ពីអ្វីដែលត្រូវប្រមូល និងរបៀបដំណើរការវា - ដើម្បីពន្យល់ពីចំណុចនេះ អ្នកត្រូវយល់ដោយខ្លួនឯងជាមុនសិន។ ប៉ុន្តែសម្រាប់អ្នកផ្តល់សេវា អ្វីៗមិនសាមញ្ញទេ។ ខ្ញុំកំពុងនិយាយអំពីបញ្ហាដោយប្រើឧទាហរណ៍នៃភារកិច្ចកាត់បន្ថយការជ្រួលច្របល់របស់អតិថិជន - នេះគឺជាអ្វីដែលប្រតិបត្តិករទូរគមនាគមន៍កំពុងព្យាយាមដោះស្រាយដោយជំនួយពី Big Data ជាដំបូង។

ការកំណត់គោលដៅ។ លក្ខណៈបច្ចេកទេសដែលបានសរសេរយ៉ាងល្អ និងការយល់ដឹងផ្សេងៗគ្នានៃពាក្យ គឺជាការឈឺចាប់ដែលមានអាយុកាលរាប់សតវត្សមកហើយ មិនត្រឹមតែសម្រាប់អ្នកឯករាជ្យប៉ុណ្ណោះទេ។ សូម្បីតែអតិថិជន "ទម្លាក់" អាចត្រូវបានបកស្រាយតាមវិធីផ្សេងៗគ្នា - ដូចជាអ្នកដែលមិនបានប្រើសេវាកម្មរបស់ប្រតិបត្តិករសម្រាប់រយៈពេលមួយខែ ប្រាំមួយខែ ឬមួយឆ្នាំ។ ហើយដើម្បីបង្កើត MVP ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្រ្ត អ្នកត្រូវយល់ពីភាពញឹកញាប់នៃការត្រឡប់មកវិញរបស់អ្នកជាវពីការកូរ - អ្នកដែលព្យាយាមប្រតិបត្តិករផ្សេងទៀត ឬចាកចេញពីទីក្រុង ហើយប្រើលេខផ្សេង។ សំណួរសំខាន់មួយទៀត៖ តើរយៈពេលប៉ុន្មានមុនពេលអ្នកជាវត្រូវបានរំពឹងថានឹងចាកចេញ គួរតែអ្នកផ្តល់សេវាកំណត់វា ហើយចាត់វិធានការ? ប្រាំមួយខែគឺលឿនពេក មួយសប្តាហ៍យឺតពេក។

ការជំនួសគំនិត។ ជាធម្មតា ប្រតិបត្តិករកំណត់អត្តសញ្ញាណអតិថិជនតាមលេខទូរស័ព្ទ ដូច្នេះវាសមហេតុផលដែលសញ្ញាគួរតែត្រូវបានផ្ទុកឡើងដោយប្រើវា។ ចុះគណនីផ្ទាល់ខ្លួន ឬលេខកម្មវិធីសេវាកម្មរបស់អ្នកវិញ? វាចាំបាច់ក្នុងការសម្រេចចិត្តថាតើអង្គភាពមួយណាគួរត្រូវបានយកជាអតិថិជន ដូច្នេះទិន្នន័យនៅក្នុងប្រព័ន្ធរបស់ប្រតិបត្តិករមិនប្រែប្រួល។ ការវាយតម្លៃតម្លៃរបស់អតិថិជនក៏ជាចម្ងល់ផងដែរ - តើអតិថិជនមួយណាមានតម្លៃជាងសម្រាប់ក្រុមហ៊ុន ដែលអ្នកប្រើប្រាស់ត្រូវការការខិតខំប្រឹងប្រែងបន្ថែមទៀតដើម្បីរក្សា ហើយមួយណានឹង "ធ្លាក់ចុះ" ក្នុងករណីណាក៏ដោយ ហើយគ្មានចំណុចណាមួយក្នុងការចំណាយធនធានលើពួកគេ។

កង្វះព័ត៌មាន។ មិនមែននិយោជិតអ្នកផ្តល់សេវាទាំងអស់សុទ្ធតែអាចពន្យល់ដល់ក្រុម BigData នូវអ្វីដែលប៉ះពាល់ជាពិសេសដល់ការរំខានរបស់អ្នកជាវ និងរបៀបដែលកត្តាដែលអាចកើតមានក្នុងការចេញវិក្កយបត្រត្រូវបានគណនា។ ទោះបីជាពួកគេដាក់ឈ្មោះមួយក្នុងចំណោមពួកគេ - ARPU - វាប្រែថាវាអាចត្រូវបានគណនាតាមវិធីផ្សេងៗគ្នា: ដោយការបង់ប្រាក់អតិថិជនតាមកាលកំណត់ឬដោយការគិតថ្លៃវិក័យប័ត្រដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ហើយនៅក្នុងដំណើរការការងារ សំណួរមួយលានផ្សេងទៀតកើតឡើង។ តើគំរូគ្របដណ្តប់អតិថិជនទាំងអស់ តម្លៃប៉ុន្មានសម្រាប់រក្សាអតិថិជន តើមានចំណុចណាមួយក្នុងការគិតតាមរយៈគំរូជំនួស និងអ្វីដែលត្រូវធ្វើជាមួយអតិថិជនដែលត្រូវបានរក្សាទុកដោយសិប្បនិម្មិត។

ការកំណត់គោលដៅ។ ខ្ញុំដឹងពីកំហុសលទ្ធផលបីប្រភេទដែលបណ្តាលឱ្យប្រតិបត្តិករមានការខកចិត្តជាមួយនឹងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។

1. អ្នកផ្តល់សេវាវិនិយោគលើ BigData ដំណើរការព័ត៌មានជីហ្គាបៃ ប៉ុន្តែទទួលបានលទ្ធផលដែលអាចទទួលបានថោកជាង។ ដ្យាក្រាម និងគំរូសាមញ្ញ ការវិភាគបឋមត្រូវបានប្រើ។ ការចំណាយគឺខ្ពស់ជាងច្រើនដងប៉ុន្តែលទ្ធផលគឺដូចគ្នា។
2. ប្រតិបត្តិករទទួលទិន្នន័យច្រើនមុខជាលទ្ធផល ប៉ុន្តែមិនយល់ពីរបៀបប្រើវាទេ។ មានការវិភាគ - នៅទីនេះវាគឺអាចយល់បាននិង voluminous ប៉ុន្តែវាគ្មានប្រយោជន៍ទេ។ លទ្ធផលចុងក្រោយ ដែលមិនអាចមានគោលដៅនៃ "ដំណើរការទិន្នន័យ" មិនត្រូវបានគេគិតនោះទេ។ វាមិនគ្រប់គ្រាន់ទេក្នុងដំណើរការ - ការវិភាគគួរតែក្លាយជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពដំណើរការអាជីវកម្ម។
3. ឧបសគ្គចំពោះការប្រើប្រាស់ការវិភាគ BigData អាចជាដំណើរការអាជីវកម្មហួសសម័យ ហើយកម្មវិធីមិនស័ក្តិសមសម្រាប់គោលបំណងថ្មី។ នេះមានន័យថាពួកគេបានធ្វើខុសនៅដំណាក់កាលរៀបចំ - ពួកគេមិនបានគិតតាមរយៈក្បួនដោះស្រាយនៃសកម្មភាព និងដំណាក់កាលនៃការណែនាំ Big Data ចូលទៅក្នុងការងារនោះទេ។

ហេតុអ្វី។

និយាយអំពីលទ្ធផល។ ខ្ញុំ​នឹង​ពិនិត្យ​មើល​វិធី​នៃ​ការ​ប្រើប្រាស់ និង​រក​ប្រាក់​ពី Big Data ដែល​ប្រតិបត្តិករ​ទូរគមនាគមន៍​កំពុង​ប្រើ​រួច​ហើយ។
អ្នកផ្តល់សេវាព្យាករណ៍មិនត្រឹមតែលំហូរចេញនៃអតិថិជនប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងបន្ទុកលើស្ថានីយមូលដ្ឋានផងដែរ។

1. ព័ត៌មានអំពីចលនាអតិថិជន សកម្មភាព និងសេវាប្រេកង់ត្រូវបានវិភាគ។ លទ្ធផល៖ ការកាត់បន្ថយចំនួននៃការផ្ទុកលើសទម្ងន់ ដោយសារការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងទំនើបកម្មនៃតំបន់បញ្ហានៃហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ។
2. ប្រតិបត្តិករទូរគមនាគមន៍ប្រើប្រាស់ព័ត៌មានអំពីទីតាំងភូមិសាស្ត្រនៃអតិថិជន និងដង់ស៊ីតេចរាចរណ៍នៅពេលបើកចំណុចលក់។ ដូច្នេះ ការវិភាគ BigData ត្រូវបានប្រើរួចហើយដោយ MTS និង VimpelCom ដើម្បីរៀបចំផែនការទីតាំងការិយាល័យថ្មី។
3. អ្នកផ្តល់សេវារកប្រាក់ពីទិន្នន័យធំរបស់ពួកគេដោយផ្តល់ជូនភាគីទីបី។ អតិថិជនសំខាន់របស់ប្រតិបត្តិករ BigData គឺធនាគារពាណិជ្ជ។ ដោយប្រើមូលដ្ឋានទិន្នន័យ ពួកគេតាមដានសកម្មភាពគួរឱ្យសង្ស័យនៃស៊ីមកាតរបស់អ្នកជាវដែលកាតត្រូវបានភ្ជាប់ និងប្រើប្រាស់សេវាកម្មវាយតម្លៃហានិភ័យ ការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការត្រួតពិនិត្យ។ ហើយនៅឆ្នាំ 2017 រដ្ឋាភិបាលទីក្រុងម៉ូស្គូបានស្នើសុំសក្ដានុពលនៃចលនាដោយផ្អែកលើទិន្នន័យ BigData ពី Tele2 ដើម្បីរៀបចំផែនការបច្ចេកទេស និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដឹកជញ្ជូន។
4. BigData analytics គឺជាអណ្តូងរ៉ែមាសសម្រាប់អ្នកទីផ្សារ ដែលអាចបង្កើតយុទ្ធនាការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មផ្ទាល់ខ្លួនសម្រាប់ក្រុមអតិថិជនរាប់ពាន់នាក់ ប្រសិនបើពួកគេជ្រើសរើស។ ក្រុមហ៊ុនទូរគមនាគមន៍ប្រមូលផ្តុំទម្រង់សង្គម ចំណាប់អារម្មណ៍អ្នកប្រើប្រាស់ និងគំរូអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកជាវ ហើយបន្ទាប់មកប្រើ BigData ដែលប្រមូលបានដើម្បីទាក់ទាញអតិថិជនថ្មី។ ប៉ុន្តែសម្រាប់ការផ្សព្វផ្សាយទ្រង់ទ្រាយធំ និងការធ្វើផែនការ PR ការចេញវិក្កយបត្រមិនតែងតែមានមុខងារគ្រប់គ្រាន់នោះទេ៖ កម្មវិធីនេះត្រូវតែគិតគូរពីកត្តាជាច្រើនក្នុងពេលដំណាលគ្នាជាមួយនឹងព័ត៌មានលំអិតអំពីអតិថិជន។

ខណៈពេលដែលអ្នកខ្លះនៅតែចាត់ទុក BigData ជាឃ្លាទទេមួយ Big Four កំពុងរកលុយរួចហើយ។ MTS រកបាន 14 ពាន់លានរូប្លពីដំណើរការទិន្នន័យធំក្នុងរយៈពេលប្រាំមួយខែ ហើយ Tele2 បានបង្កើនប្រាក់ចំណូលពីគម្រោងចំនួនបីដងកន្លះ។ BigData កំពុងប្រែក្លាយពីនិន្នាការទៅជាត្រូវតែមាន ដែលរចនាសម្ព័ន្ធទាំងមូលនៃប្រតិបត្តិករទូរគមនាគមន៍នឹងត្រូវបានសាងសង់ឡើងវិញ។

ប្រភព: www.habr.com