Телекоммуникационные компании можно смело назвать первопроходцами в области освоения инструментов BI (Business Intelligence – бизнес-аналитика). И объяснение этому довольно простое: сектор телекоммуникационных технологий является именно той индустрией, в которой исторически оказался накоплен большой массив информации, где один только трафик измеряется миллиардами данных. В то время как многие компании сегодня только приходят к освоению BI-технологий, телеком с ними успешно работает уже 10–15 лет.
Роль BI-технологий в телекоммуникациях
Информация, хранящаяся в биллингах (тарификация, выставление счетов абонентам, обработка платежей), – это поистине невероятные объемы данных, которые с момента основания любой телекоммуникационной компании становится крайне сложно обрабатывать.
Роль бизнес-аналитики в телекоммуникациях объективно колоссальна – это незаменимый развитой инструмент с широкой функциональностью и богатым набором возможностей. Нельзя утверждать, что эта роль наиболее важна в традиционных областях либо в специальных – BI в телекоме есть в любой сфере. Если мы обратимся к истории вопроса, то увидим, что этот инструмент использовали в первую очередь с анализом специализированных данных, ОSS/BSS (Operation Support System/Business Support System – система поддержки операций/система поддержки бизнеса): биллинг, системы мониторинга сети, аналитические CRM.
Телеком является не только первопроходцем и самой продвинутой индустрией использования BI-технологий как инструмента анализа, но и лучшим источником высококвалифицированных кадров – аналитиков, умеющих работать с системами бизнес-аналитики. Разумеется, эти специалисты не ограничились индустриальными сферами использования BI, а распространили его возможности на все близлежащее: анализ управленческих и финансовых данных, маркетинг.
Маркетинг в телекоме всегда был одной из ключевых областей для применения BI-инструментов наряду с анализом данных из биллинговой системы. Это связано с тем, что BI не является панацеей для решения всех задач, а представляет собой лишь удобный инструмент, который позволяет совершать анализ. Однако главный вопрос заключается в том, что мы дальше собираемся делать с этими данными. Использование BI в области маркетинга как раз и демонстрирует, как можно структурировать большие объемы пользовательских данных и создавать на этой основе персонализированные предложения.
Данные через призму их сбора и подготовки
В телекоме есть одна особенность: очень часто у одного профиля может быть несколько абонентов. Телекоммуникационный сектор – пожалуй, одна из немногих индустрий, которая имеет четкие данные по своим клиентам, так как все процессы полностью автоматизированы на всех уровнях, вся получаемая информация приходит автоматически из систем и полученные данные легко анализируются. Однако это и одна из тех индустрий, которая, по сути своей, не обладает личными данными о клиентах. Ведь неслучайно в телекоме клиентами называют абонентов, а абоненты и клиенты – это отнюдь не одно и то же.
Абонентом является телефонный номер, который может быть зарегистрирован на одного человека, а пользуется им другой, и зачастую телекоммуникационные компании могут не знать, кто же на самом деле использует этот номер. Возникает довольно непростая ситуация, когда, обладая достаточно большой информацией по абонентам, компании не знают, кто конкретно является их клиентом. Это обусловливает ключевые особенности для телекоммуникационных компаний: операторы вынуждены придумывать различные способы получения информации о том, кто же стоит за конкретными телефонными номерами. И если на заре зарождения BI-технологий телеком-компании об этом особо не задумывались, а просто делали персонифицированные рассылки, обращаясь к владельцу номера и строя свои предположения без детального анализа того, кто может стоять за абонентом, то сейчас положение изменилось коренным образом.
В частности, теперь телекоммуникационные компании ведут себя более аккуратно, не делая даже именных рассылок. При этом существует сложность, связанная с тем, что необходимо не только выявлять, кто стоит за определенным номером, но и находить владельцев сразу нескольких номеров, потому что, как известно, один человек сегодня может обладать несколькими номерами. Именно в этом, одном из ключевых вопросе, BI-технологии играют достаточно важную роль, так как «вручную» определить, что двумя номерами пользуется один и тот же человек, практически невозможно.
Применение BI и Big Data в телекомах
Сегодня большинство экспертов склоняются к тому, что Big Data – это скорее маркетинг. Big Data – система, умеющая обрабатывать данные быстро и из разных источников. В том или ином виде это делают практически все BI-системы. Вопрос лишь в скорости и объеме обработки.
Если говорить о задачах, в области которых чаще всего используются подобные решения, то, конечно, все зависит в первую очередь от конкретной индустрии. Если это сектор телекоммуникационных компаний, то изначально анализируется трафик. Можно долго дискутировать о том, что на уровне технологий BI и Big Data применяют разные технологии, и в этом, безусловно, есть своя доля правды, однако, на мой взгляд, это одно и то же.
BI – это аналитические инструменты, обрабатывающие большой объем данных, которые необходимо структурировать, создавая единое хранилище, и только потом уже получать аналитику. Инструменты Big Data в отличие от технологии BI умеют работать с неструктурированными данными. Однако поверх Big Data фактически лежат те же самые BI-инструменты. В самом деле, от того, что мы неструктурированные данные приведем к единому формату, бизнес никакого value (дополнительной стоимости) не получит. А пользу именно для бизнеса дает уже аналитика, которую мы можем получить на базе этих данных. Таким образом, сами по себе инструменты Big Data бесполезны – они работают лишь в связке с BI.
Особенности внедрения BI в телекоме
Телекоммуникационная индустрия довольна узкая: на нашем рынке есть всего несколько крупных компаний, которые давно и успешно используют BI-технологии, поэтому здесь трудно выделить какие-либо особенно крупные проекты: по сути дела, можно сказать, что они все в нашем секторе крупные и значимые. Здесь скорее стоит отметить не сами проекты, а специалистов, которые их реализуют. Важной особенностью телекома, в отличие от других индустрий, является то, что в нем сегодня имеется достаточно много сильных аналитиков. И большинство высококвалифицированных BI-специалистов, которые сейчас есть на рынке, – это выходцы из телекоммуникационных компаний.
Телеком очень требователен к инструменту на уровне технологий, поскольку он работает с большим трафиком и быстрой сменой данных. Однако при этом он гораздо менее требователен к преднастроенным функциям, так как компании обладают собственными ресурсами, способными донастроить под себя любую необходимую функциональность. Поскольку в настоящее время единого стандарта BI на рынке нет, компании зачастую переходят на того или иного вендора не столько из-за его специфики, сколько из-за опыта специалистов, работающих в компании. Из основных вендоров, хорошо представленных на российском рынке, можно выделить большую тройку: Teradata, Oracle и IBM.
Следующий ход за AI
Телекоммуникационные компании уже около 15 лет считают технологию BI самым обычным инструментом, поэтому придумать в этой области что-то революционное довольно сложно. Да и нужно ли изобретать велосипед? Разумеется, всегда можно модифицировать модель, сделать еще более глубокую аналитику, однако все это будет лишь углублением, но не расширением, не переходом на новый уровень.
На мой взгляд, будущее за искусственным интеллектом: в этой области нас ждут настоящие прорывы, хотя это уже не будущее, а настоящее.
