5G en de uitdaging van exponentiële datagroei

In een alles-verbonden wereld van alomtegenwoordige smartphones, zijn mobiele operators een hulpprogramma geworden. Dit heeft geleid tot hevige concurrentie om te proberen op te vallen door de klant beter te bedienen, met behulp van steeds grotere hoeveelheden data om inzichten te verschaffen die de interacties en netwerkkwaliteit verbeteren.

Maar de dataopslag van telecomoperators wordt zo groot dat het een grote uitdaging is om deze informatie om te zetten in actiegericht inzicht. Dit probleem staat op het punt nog veel erger te worden naarmate de volgende generatie 5G-netwerken over de hele wereld worden uitgerold.

Zie ook: 5G IoT-inkomsten stijgen de komende vijf jaar omhoog

Hoe is het zo erg geworden en wat kan er worden gedaan om het probleem aan te pakken voordat de zelfstandige versie van 5G een groot aantal toepassingen met hoge bandbreedte en lage latentie mogelijk maakt?

Veel van het probleem is historisch. Hoewel telecombedrijven enorme hoeveelheden informatie hebben verzameld, bevindt deze zich vaak in silo's op systemen die niet zijn ontworpen om met dergelijke enorme gegevens om te gaan, en operators hebben tot nu toe geworsteld om deze te beheren en te analyseren. Complexe zoekopdrachten duren te lang en het is op zijn zachtst gezegd frustrerend om inzicht te krijgen in gebruikspatronen van klanten of netwerkoverbelasting.

Het resultaat:telecomaanbieders analyseren slechts een klein deel van hun waardevolle data.

Met 5G gepland om meerdere nieuwe toepassingen mogelijk te maken, zullen deze problemen worden vergroot. Er zullen meer gegevens zijn en 5G-technologie zal ervoor zorgen dat informatie veel sneller binnenkomt dan ooit tevoren.

5G:een revolutie in de manier waarop netwerken worden beheerd en uitgevoerd

5G betekent ook een herziening van de manier waarop mobiele netwerken worden beheerd en uitgevoerd. Virtualisatie in de vorm van software definednetworking (SDN) en virtualisatie van netwerkfuncties (NFV) zijn al in het strijdperk getreden, waardoor mobiele operators meer controle hebben en dynamisch kunnen handelen bij problemen.

In 5G zijn mobiele operators ook van plan om 'network slicing' te introduceren - de mogelijkheid om het netwerk te 'slicen' voor verschillende use-cases of quality of service (QoS) -vereisten. Het netwerk opsplitsen wordt giswerk als de gegevens niet toegankelijk zijn voor analyses of het analyseren ervan simpelweg te lang duurt om relevant te zijn.

Om de complexiteit nog groter te maken, zal 5G een golf van internet of things (IoT)-apparaten zien die zettabytes aan gegevens per jaar produceren. Dit zal de netwerken onder druk zetten, met mogelijk overbelasting van het netwerk tot gevolg, terwijl het veel moeilijker wordt om gegevens in winkels te integreren.

Tegelijkertijd worden veel IoT-toepassingen, zoals autonome voertuigen en operaties op afstand, als 'mission critical' beschouwd, want als er iets misgaat, staan ​​er levens op het spel. Het is aan de operators om ervoor te zorgen dat ze gegevens kunnen beheren en gebruiken om ervoor te zorgen dat de netwerken die aan deze services ten grondslag liggen, zo robuust mogelijk zijn.

Verouderde legacy datawarehouses en andere datamanagementtechnologie zijn gewoon niet goed genoeg om deze enorme hoeveelheden data te verwerken, en het probleem zal toenemen naarmate de stand-alone versie van 5G dichterbij komt. Operators moeten nu de netwerkvereisten en de opslag van gegevens beheren en uitzoeken hoe ze petabytes — in plaats van terabytes — aan gegevens kunnen verwerken en leren hoe ze deze correct kunnen analyseren.

De 5G-data-uitdaging oplossen

Het oplossen van de 5G-data-uitdaging zal enorme voordelen opleveren. Wanneer mobiele operators waardevolle inzichten uit gegevens kunnen halen, kunnen ze de klantervaring verbeteren en het klantverloop verminderen, terwijl ze het oplossen van problemen en het voorspellen van netwerkcapaciteit en vraag sneller en nauwkeuriger kunnen verbeteren.

Een manier om waardevolle inzichten te verkrijgen uit enorme hoeveelheden data is door gebruik te maken van een dataversnellingsplatform. Dergelijke platforms werken zelfs wanneer gegevens uit terabytes of petabytes aan informatie bestaan, doordat telecombedrijven deze tot 10 keer kunnen comprimeren en zeer snel kunnen analyseren.

De resultaten spreken voor zich. Neem het voorbeeld van de Israëlische telecomoperator Cellcom, die hulp nodig had om een ​​betere QoS en klantenservice te leveren, en tegelijkertijd de kosten laag te houden in een markt die onder druk staat door teruglopende traditionele spraak- en data-inkomsten.

Cellcom gebruikte een versneld datawarehouse om de miljarden onbewerkte basisstationgebeurtenissen die elke dag worden geregistreerd te analyseren om de klantervaring te verbeteren en netwerkproblemen te identificeren. Als gevolg van deze stap kunnen Cellcom QoS-technici nu netwerkproblemen lokaliseren en oplossen vanaf een gebruiksvriendelijk dashboard. Een van de eerste problemen die ze ontdekten, was een hoge uitval, die werd veroorzaakt door een harde overdracht van de ene macrocel naar de andere. Door deze gegevens te gebruiken, heeft het bedrijf het aantal gevallen van oproepen op problematische cellen nu met 90% verminderd.

Een ander voorbeeld is de grootste mobiele netwerkoperator van Thailand, AIS. Het wilde zich onderscheiden door een uitzonderlijke klantervaring te bieden. Maar om dit te kunnen doen, moest het miljarden records met silogegevens kunnen vertalen naar verbeterd netwerkbeheer en klantenservice.

Voorheen gebruikte AIS een verouderde datawarehouse-oplossing die niet in staat was om de groeiende hoeveelheden gegevens en de vereiste uren voorbereiding te ondersteunen, waardoor drill-down werd beperkt. Om dit te vervangen, implementeerde AIS een dataversnellingsplatform om analyses te versnellen en nieuwe klantinzichten mogelijk te maken.

Met het nieuwe systeem analyseert AIS een veel groter percentage van zijn gegevensopslag, waardoor het een gedetailleerd beeld krijgt van zijn klanten, in plaats van een geaggregeerd overzicht, zodat het zijn aanbod kan verrijken.

Gegevens omzetten in waardevolle inzichten

Zoals deze voorbeelden laten zien, kunnen operators, door de juiste strategie, technologie en expertise te combineren, hun gegevens beheren en deze omzetten in een concurrentievoordeel voor verbeterde QoS. Nu de stand-alone versie van 5G binnenkort beschikbaar komt, samen met de meerdere applicaties die telecomoperators nog meer zullen belasten, is het tijd om nu actie te ondernemen. Dit was dringend voordat de COVID-19-pandemie begon, en met nieuwe verkeerspieken omdat mensen vanuit huis werken, is het meer dan ooit nodig om optimale niveaus van inzicht in netwerken te garanderen en downtime te voorkomen.

Als basis voor de 5G-transformatie moeten telecomoperators ervoor zorgen dat de beste strategie wordt toegepast en onderzoeken wie toegang heeft tot gegevens. Het gaat om zichtbaarheid:begrijpen welke gegevens waar zijn, wie ze beheert en weten hoe de gegevens zijn opgezet. Hoe kun je gegevens van meerdere winkels koppelen aan één locatie en van daaruit analyses uitvoeren?

Ze moeten beoordelen hoe ze gegevens in de hele organisatie integreren en beheren, en ervoor zorgen dat de gegevens niet alleen toegankelijk zijn, maar ook kunnen worden geanalyseerd. Het analyseren van datastores voor 5G hoeft niet ingewikkeld te zijn, maar er moet nu actie worden ondernomen om de juiste strategie op te zetten om voor te bereiden op de aanval van data die zal komen samen met de wijdverbreide uitrol van 5G.