Schița de curs

1. Modulul-1: Studii de caz despre modul în care Telecom autoritățile de reglementare au folosit Big Data Analytics pentru a impune conformitatea:

  • TRAI ( Telecom Autoritatea de reglementare din India)
  • Regulator turc Telecom : Telekomünikasyon Kurumu
  • FCC - Comisia Federală Communication.
  • BTRC – Autoritatea de reglementare a comunicațiilor din Bangladesh Telecom.

2. Modulul-2: Examinarea milioanelor de contracte dintre CSP-uri și utilizatorii săi folosind analize nestructurate de date mari

  • Elements de NLP (Procesarea limbajului natural)
  • Extragerea SLA (acorduri de nivel de servicii) din milioane de contracte
  • Unele dintre cele cunoscute instrumente open source și licențiate pentru analiza contractelor (eBravia, IBM Watson, KIRA)
  • Descoperirea automată a contractelor și a conflictelor din analiza datelor nestructurate

3. Modulul -3: Extragerea informațiilor structurate din contractul nestructurat cu clientul și maparea acestora la calitatea serviciului obținută din datele IPDR și amp; Date despre aplicația Crowd Sourced. Metric pentru conformitate. Detectarea automată a încălcărilor conformității.

4. Modulul-4: UTILIZAREA abordării aplicației pentru a colecta date privind conformitatea și QoS - lansează utilizatorilor o aplicație mobilă de reglementare gratuită pentru a urmări și a analiza automat. În această abordare, autoritatea de reglementare va lansa o aplicație gratuită și va distribui între utilizatori, iar aplicația va colecta date despre QoS/Spam-uri etc. și le va raporta în formă de tablou de bord analitic:

  • Motor inteligent de detectare a spamului (numai pentru SMS) pentru a ajuta abonatul să raporteze
  • Crowdsourcing de date despre mesaje și apeluri jignitoare pentru a accelera detectarea operatorilor de telemarketing neînregistrați
  • Actualizări despre măsurile luate în legătură cu reclamațiile din aplicație
  • Raportarea automată a calității apelurilor vocale (pentru apel, conexiune unidirecțională) pentru cei care vor avea aplicația de reglementare instalată
  • Raportarea automată a vitezei datelor

5. Modulul-5: Prelucrarea datelor aplicației de reglementare pentru generarea automată a sistemului de alarmă (alarmele vor fi generate și trimise prin e-mail/sms către părțile interesate automat):
Implementarea serviciului tablou de bord și alarmă

  • Microsoft Azure bazat pe tabloul de bord și serviciul de alarmă SNS
  • AWS Lambda Tabloul de bord bazat pe servicii și alarmant
  • AWS/Microsoft Suită analitică pentru analizarea datelor pentru generarea alarmelor
  • Reguli de generare a alarmelor

6. Modulul-6: Utilizați datele IPDR pentru QoS și Compliance-IPDR Big data analytics:

  • Facturare măsurată în funcție de serviciu și utilizare a abonaților
  • Analiza și planificarea capacității rețelei
  • Managementul resurselor marginale
  • Inventarul rețelei și managementul activelor
  • Monitorizarea obiectivului la nivel de serviciu (SLO) pentru serviciile de afaceri
  • Monitorizarea calității experienței (QOE).
  • Call Drops
  • Optimizarea serviciilor și analiza dezvoltării produselor

7. Modulul-7: Experiență în serviciul clienți și amp; Big Data abordare CSP CRM:

  • Respectarea politicilor de rambursare
  • Taxe de abonament
  • Întâlnire SLA și reducere la abonament
  • Detectarea automată a nerespectării SLA-urilor

8. Modulul-8: Big Data ETL pentru integrarea diferitelor surse de date QoS și combinarea la o singură analiză bazată pe alarme de tablou de bord:

  • Folosind un cloud PAAS precum AWS Lambda, Microsoft Azure
  • Folosind o abordare cloud hibrid

Cerințe

Nu sunt necesare cerințe specifice pentru a participa la acest curs.

  14 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Mărturii (3)

Cursuri înrudite

Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam

  14 ore

Categorii înrudite