5G: Voorbereiden op exponentiële datagroei in telecom

Het analyseren van datastores voor 5G hoeft niet complex te zijn, maar er moeten nu acties worden ondernomen om voor te bereiden op de aanval van data die zal arriveren naarmate 5G wordt uitgerollen.

In een alles-verbonden wereld van alomtegenwoordige smartphones, zijn mobiele operators een utiliteit geworden. Dit heeft geleid tot feroze concurrentie om eruit te stijgen door de klant beter te bedienen, met behulp van steeds grotere hoeveelheden data om inzichten te bieden die interacties en netwerkwaliteit verbeteren.

Maar de datastores van telecom-operators worden zo groot dat het omzetten van deze informatie in actionable insight een grote uitdaging is. Dit probleem wordt nog veel erger naarmate next-generation 5G-netwerken over de wereld beginnen uit te rollen.

Zie ook: 5G IoT-opbrengst schiet omhoog in volgende vijf jaar

Hoe is het zo ver gekomen, en wat kan er gedaan worden om het probleem aan te pakken voordat de standalone versie van 5G een reeks high-bandwidth, low-latency applicaties mogelijk maakt?

Een groot deel van het probleem is historisch. Terwijl telecombedrijven enorme hoeveelheden informatie hebben verzameld, zit deze vaak in silo's op systemen niet ontworpen om met zulke massive data om te gaan, en operators hebben tot nu toe moeite gehad om het te managen en te analyseren. Complexe queries duren te lang en het proberen inzicht te krijgen in klantgebruikspatronen of netwerkoverbelasting is, zacht gezegd, frustrerend.

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

Met 5G verwacht om meerdere nieuwe applicaties mogelijk te maken, zullen deze problemen vergroot worden. Er zal meer data zijn, en 5G-technologie zal zien dat informatie veel sneller binnenkomt dan ooit tevoren.

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

5G vertegenwoordigt ook een herziening in de manier waarop mobiele netwerken worden beheerd en uitgevoerd. Virtualisatie in de vorm van software defined networking (SDN) en network functions virtualization (NFV) zijn al op de been gekomen, wat mobiele operators meer controle geeft en hen in staat stelt om dynamisch te handelen wanneer problemen optreden.

In 5G plannen mobiele operators ook 'network slicing' te introduceren - de mogelijkheid om het netwerk te 'snijden' voor verschillende use cases of quality of service (QoS) vereisten. Het snijden van het netwerk wordt gokwerk als de data niet toegankelijk is voor analytics of simpelweg te lang duurt om te analyseren om relevant te zijn.

De complexiteit wordt verhoogd doordat 5G een toename zal zien in internet of things (IoT) apparaten die zettabytes data per jaar produceren. Dit zal druk uitoefenen op netwerken, potentiëel resulterend in netwerkoverbelasting, terwijl het veel moeilijker maakt om data in stores te integreren.

Op hetzelfde moment worden veel IoT-applicaties - zoals autonoom rijden en remote chirurgie - als 'missie-kritiek' beschouwd, omdat als er iets misgaat, levens op het spel staan. De verantwoordelijkheid ligt bij operators om ervoor te zorgen dat ze in staat zijn data te managen en te benutten om de netwerken die deze diensten ondersteunen zo robuust mogelijk te maken.

Verouderde legacy data warehouses en andere datamanagement technologie is simpelweg niet goed genoeg om deze enorme hoeveelheden data te hanteren, en het probleem zal toenemen naarmate de standalone versie van 5G dichterbij komt. Operators moeten nu netwerkvereisten en de opslag van data managen en uitzoeken hoe ze petabytes - in plaats van terabytes - data kunnen hanteren en leren hoe ze het goed kunnen analyseren.

De 5G data-uitdaging oplossen

Het oplossen van de 5G data-uitdaging zal enorme voordelen opleveren. Wanneer mobiele operators in staat zijn waardevolle inzichten uit data te halen, kunnen ze de klantervaring verbeteren en churn verminderen, terwijl ze troubleshooting verbeteren en netwerkcapaciteit en vraag sneller en nauwkeuriger voorspellen.

Eén manier om waardevolle inzichten uit enorme hoeveelheden data te verkrijgen is door een data-versnellingsplatform te gebruiken. Zulke platforms werken zelfs wanneer data bestaat uit terabytes of petabytes informatie door telecombedrijven in staat te stellen het tot 10 keer te comprimeren en het zeer snel te analyseren.

De resultaten spreken voor zich. Neem het voorbeeld van Israëls toonaangevende telecomoperator Cellcom, die hulp nodig had om betere QoS en klantenservice te leveren, terwijl de kosten laag bleven in een markt die onder druk werd gezet door daling in traditionele spraak- en data-opbrengsten.

Cellcom gebruikte een versneld datawarehouse om de miljarden raw base station events die elke dag gelogd worden te analyseren om de klantervaring te verbeteren en netwerkproblemen te identificeren. Als resultaat van deze stap zijn Cellcom QoS-ingenieurs nu in staat om netwerkproblemen te lokaliseren en op te lossen vanaf een gebruiksvriendelijk dashboard. Een van de eerste problemen die ze identificeerden was een hoge drop-rate, veroorzaakt door een harde handover van de ene macrocell naar de andere. Door deze data te gebruiken, heeft het bedrijf nu gedroppen gesprekken op probleemcellen met 90% verminderd.

Een ander voorbeeld is Thailands grootste mobiele netwerkoperator AIS. Het wilde zich differentiëren door een uitzonderlijke klantervaring te leveren. Maar om dit te doen, moest het in staat zijn om miljarden records van gesilooide data te vertalen naar verbeterd netwerkbeheer en klantenservice.

Eerder gebruikte AIS een legacy data warehouse oplossing die niet in staat was om groeiende datavolumes te ondersteunen en uren aan voorbereiding vereiste, wat drill-down beperkte. Om dit te vervangen, implementeerde AIS een data-versnellingsplatform om analytics te versnellen en nieuwe klantinzichten mogelijk te maken.

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

Data omzetten in waardevolle inzichten

Zoals deze voorbeelden tonen, door de juiste strategie, technologie en expertise te combineren, kunnen operators hun data managen en omzetten in een competitief voordeel voor verbeterde QoS. Met de standalone versie van 5G die binnenkort komt, samen met de meerdere applicaties die telecom-operators nog verder zullen belasten, is het tijd om nu actie te ondernemen. Dit was urgent voordat de COVID-19-pandemie begon, en met nieuwe verkeerspieken doordat mensen thuiswerken, is het nu meer dan ooit nodig om optimale inzichtsniveaus in netwerken te waarborgen en downtime te voorkomen.

Als fundering voor 5G-transformatie moeten telecom-operators ervoor zorgen dat de beste strategie op zijn plaats is, waarbij wordt onderzocht wie toegang heeft tot data. Het gaat om zichtbaarheid: begrijpen welke data waar is, wie het controleert, en weten hoe de data is opgezet. Hoe kunt u data van meerdere stores aan één locatie koppelen en analytics daaruit voeren?

Ze moeten beoordelen hoe ze data over de organisatie integreren en managen, ervoor zorgdragend dat de data niet alleen toegankelijk is maar ook geanalyseerd kan worden. Het analyseren van datastores voor 5G hoeft niet complex te zijn, maar er moet nu actie worden ondernomen om de juiste strategie op zijn plaats te zetten om voor te bereiden op de aanval van data die zal arriveren naast de wijdverspreide uitrol van 5G.