• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

Главное слово – за бизнесом

Для компании «МегаФон» понятие Big Data актуально как возможность хранения и анализа всех событий в сети, связанных с техническими и технологическими особенностями прохождения трафика.

На сегодняшний день сквозной процесс захвата данных, их трансформации и представления результатов внутреннему бизнес-пользователю в удобной для него форме в компании «МегаФон» обеспечивается целым набором ИТ-инструментов промышленного уровня. Эти же инструменты, за развитие и эксплуатацию которых, в соответствии с согласованным с бизнесом уровнем качества сервиса, отвечает выделенная группа ИТ-специалистов, обеспечивают формирование витрин данных для маркетинговых бизнес-приложений, участвующих в обслуживании абонентов.

На данном этапе компания фокусируется на работе с внутренними источниками данных, входящими в OSS/BSS-контур. Анализируется информация о местах возникновения трафика в сети, о маршрутах его прохождения как по элементам сети, так и по технологическим платформам, о состоянии этого трафика.

Наше хранилище данных представляет собой многоуровневую платформу, имеющую уровень хранения архивной детальной информации, технологические уровни формирования и хранения слоя операционных данных, уровень витрин данных для аналитических бизнес-приложений. В качестве средств бизнес-аналитики и визуализации мы применяем проприетарное программное окружение, предназначенное для захвата данных из транзакционных систем (решение класса CDC) и для трансформации данных (решение класса ETL). Кроме того, имеется прикладное программное обеспечение класса Data Mining для решения задач исследования и класса Business Intelligence – для представления данных в интерпретированном для бизнеса виде.

Основными потребителями такой отчетности, т.е. пользователями аналитических бизнес-приложений, являются сотрудники бизнес-подразделений. Существует стабильный интерес к аналитике и со стороны подразделений, отвечающих за стратегию развития компании, и со стороны финансового управления и бухгалтерии, востребована она и техническим блоком. Словом, так или иначе потребность в информации об активностях, особенностях потребительского поведения абонентов есть у всех подразделений.

При этом было бы неправильно утверждать, что наши уважаемые бизнес-заказчики на 100% удовлетворены широтой спектра анализируемых данных, глубиной анализа и сроками предоставления отчетов, – ожидания бизнеса всегда по объективным причинам будут опережать возможности ИТ. Но мы стараемся дать ответ на любой вопрос, затрагивающий детальную информацию, наследуемую или возникающую в контуре ИТ-систем. Для этого в структуре ИТ-службы существует отдельное направление, отвечающее за развитие и эксплуатацию аналитической платформы. В своей работе оно опирается на формализованные процессы управления изменениями в компании, что позволяет для большинства типовых запросов обеспечить гарантированный уровень качества сервиса. Дополнительно бизнес-аналитики компании самостоятельно анализируют данные с использованием BI-инструмента.

Вызовы рынка – конвергенция сетей и услуг связи, борьба за сохранение абонента, требующая от оператора понимать мотивы его поведения, – заставляют нас развивать аналитическую платформу в сторону расширения знаний о пользователях наших услуг. Вот почему сегодня мы анализируем информацию, которую не могли обработать еще два года назад: сколько обрывов соединений было у абонента сегодня? как это повлияло на его восприятие качества сервиса? Ответы на такие вопросы мы надеемся найти в анализируемых данных.

Безусловно, мы понимаем, что обработка Big Data потребует от компании инвестиций в расширение сети. Мы – оператор федерального уровня, с географически распределенной инфраструктурой. И потому для формирования единого взгляда на абонента, независимо от региона, в котором он проживает, необходимо поднимать весь объем данных о нем в централизованную базу данных. Однако нельзя не отметить и позитивные факторы, такие как переход на серверное оборудование уровня midrange, отказ от hi-end серверов и СХД, обеспечивающие экономию средств. Из факторов, сдерживающих внедрение инструментов для работы с Big Data, я бы назвал сложность процесса интеграции таких решений с действующими информационными системами, их высокую цену.