Cursos de Big Data Analytics para reguladores de telecomunicaciones

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

BDATR

Duración

14 horas (usualmente 2 días, incluidas las pausas)

Descripción General

Para cumplir con el cumplimiento de los reguladores, los CSP (proveedores de servicios de comunicación) pueden acceder a Big
Análisis de datos que no solo los ayuda a cumplir con el cumplimiento, sino que están dentro del alcance de los mismos
proyecto pueden aumentar la satisfacción del cliente y así reducir el abandono. De hecho desde
el cumplimiento está relacionado con la calidad del servicio vinculada a un contrato, cualquier iniciativa para cumplir
cumplimiento, mejorará la "ventaja competitiva" de los CSP. Por lo tanto, es importante que
Los reguladores deberían ser capaces de asesorar / orientar un conjunto de prácticas analíticas de Big Data para los CSP que
ser de beneficio mutuo entre los reguladores y los CSP.

2 días de curso: 8 módulos, 2 horas cada uno = 16 horas

Programa del Curso

1. Módulo-1: estudios de casos de cómo los reguladores de telecomunicaciones han utilizado Big Data Analytics para imponer el cumplimiento:

  • TRAI (Autoridad Reguladora de Telecomunicaciones de la India)
  • Regulador turco de las telecomunicaciones: Telekomünikasyon Kurumu
  • Comisión de comunicación federal de FCC
  • BTRC - Autoridad Reguladora de Telecomunicaciones de Bangladesh

2. Módulo-2: revisión de millones de contratos entre CSP y sus usuarios utilizando análisis no estructurado de Big Data

  • Elementos de NLP (procesamiento de lenguaje natural)
  • Extracción de SLA (acuerdos de nivel de servicio) de millones de contratos
  • Algunas de las herramientas conocidas de código abierto y con licencia para el análisis de contratos (eBravia, IBM Watson, KIRA)
  • Descubrimiento automático de contrato y conflicto del análisis de datos no estructurados

3. Módulo -3: Extraer información estructurada del Contrato del cliente no estructurado y asignarlos a la Calidad de servicio obtenida a partir de datos IPDR & amp; Datos de la aplicación de Crowd Sourced. Métrica para el cumplimiento. Detección automática de infracciones de cumplimiento.

4. Módulo 4: USO del enfoque de la aplicación para recopilar datos de cumplimiento y QoS: lanzamiento de una aplicación móvil regulatoria gratuita para que los usuarios rastreen y analicen automáticamente. En este enfoque, la autoridad reguladora lanzará la aplicación gratuita y la distribuirá entre los usuarios, y la aplicación recopilará datos sobre QoS / Spams, etc. y los informará en forma de cuadro de mandos analíticos:

  • Motor inteligente de detección de spam (solo para SMS) para ayudar al suscriptor a informar
  • Crowdsourcing de datos sobre mensajes ofensivos y llamadas para acelerar la detección de telemarketers no registrados
  • Actualizaciones sobre la acción tomada en las quejas dentro de la aplicación
  • Informes automáticos de la calidad de las llamadas de voz (call drop, one way connection) para aquellos que tendrán instalada la aplicación reguladora
  • Informe automático de velocidad de datos

5. Módulo-5: Procesamiento de datos de aplicaciones reguladoras para la generación automática de sistemas de alarma (las alarmas se generarán y se enviarán por correo electrónico / sms a los interesados de forma automática):

  • Implementación del panel de control y servicio de alarma
  • Panel de control basado en Microsoft Azure y servicio de alarma SNS
  • Panel de instrumentos basado en AWS Lambda Service y alarmante
  • Conjunto AWS / Microsoft Analytic para procesar los datos de la generación de alarmas
  • Reglas de generación de alarma

6. Utilice datos IPDR para QoS y Cumplimiento-IPDR Big Data Analytics:

  • Facturación medida por servicio y uso del suscriptor
  • Análisis y planificación de capacidad de red
  • Administración de recursos de borde
  • Inventario de red y gestión de activos
  • Seguimiento del objetivo de nivel de servicio (SLO) para los servicios empresariales
  • Control de calidad de la experiencia (QOE)
  • Call Drops
  • Optimización de servicios y análisis de desarrollo de producto

7. Experiencia de servicio al cliente y amp; Enfoque de Big Data para CSP CRM:

  • Cumplimiento de las políticas de reembolso
  • Cuota de suscripción
  • Meeting SLA y descuento de suscripción
  • Detección automática de no cumplir con los SLA

8. Big Data ETL para integrar diferentes fuentes de datos de QoS y combinarlas con un solo análisis basado en alarmas de tablero:

  • Usando una nube PAAS como AWS Lambda, Microsoft Azure
  • Usando un enfoque de nube híbrida

Testimonios

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