O setor de telecomunicações, um dos mais dinâmicos e transversais da economia, está mais uma vez à frente de fortes transformações com a intensificação de temas como M2M/IoT, MVNO, OTT, SDN/NFV, MDM/BYOD e 5G.

Essas e outras tecnologias e modelos de negócio tendem a redesenhar as redes, serviços e mesmo a cadeia produtiva de telecomunicações, exigindo novas abordagens, arquiteturas e metodologias para os Sistemas de Suporte a tomada de decisões operacionais e de negócio como os OSS, BSS e MIS.

A par de muitas indefinições e esforços de padronização, uma certeza que se tem é que este ambiente gerará muitos e muitos dados sobre o desempenho dos elementos de hardware e software, sobre a utilização dos serviços e sobre os comportamentos dos usuários.

Tal avalanche de dados e o potencial de insights de alto valor sobre a eficiência das redes e a eficácia dos serviços em atender as necessidades e expectativas dos usuários irão demandar que os referidos Sistemas se apropriem mais e mais das possibilidades de temas também fortemente inovadores como Big Data, Analytics e Data Science.

Os atuais OSS, em geral, baseiam-se na troca de dados entre Aplicativos, monolíticos ou modularizados, e os Elementos de Rede para suporte às gerências de configuração, performance, falhas, segurança e contabilização.

Porém, para prover as Operadoras de insights contextualizados sobre suas redes, serviços e usuários esses sistemas precisam revisitar a modelagem e abstração  das camadas físicas e de processos para abarcar o entendimento dos comportamentos, necessidades e experiências dos usuários, considerando além do estado operacional da rede e intensidades de tráfego outros aspectos como onde esses usuários estão, o que estão fazendo e em que circunstâncias.

Para tanto, o TMF sugere uma arquitetura para OSS baseados em Big Data & Analytics em três camadas.

Uma primeira camada, de Dados (Data Repository), provê as funcionalidades e estruturas necessárias para equacionar a coleta e a fusão de dados obtidos dos elementos de rede e de fontes adicionais tais como o CRM, redes sociais, canais de notícia dentre outras que permitam melhor contextualizar as condições de uso dos serviços.

Uma segunda, de Blocos Construtivos (Building Blocks), organiza e orquestra produtos, módulos, componentes e funcionalidades para permitir a redução e análise dos dados e gerar insights a partir de consultas ou via correlação, inferência, aprendizagem e outras técnicas que permitam os dados “falarem” por si.

Uma terceira camada, voltada às Aplicações (Use Cases), especifica configurações e parametrizações das camadas anteriores  provendo capacidades  descritivas e analíticas para, por exemplo, identificar oportunidades cativas de ganhos de receita, de market share ou de produtividade e rentabilidade em processos críticos operacionais ou de negócio.

A metodologia do TMF propõe ainda que sejam caracterizados nos use cases, tanto quanto possível, os ganhos e benefícios, os beneficiários, as metodologias e atividades necessárias e seus responsáveis, os custos e os retornos financeiros para suas implementações.

É inquestionável que essas novas tecnologias e abordagens apoiarão provedores de serviços de telecomunicações e de conteúdos a construir, entregar e capturar mais valor a partir de uma maior compreensão das reais necessidades e possibilidades de seus clientes, sendo que as Operadoras já utilizam internamente algumas dessas informações para garantir a qualidade dos serviços a seus usuários e atender suas  expectativas.

Por outro lado, há que se cuidar dos riscos envolvidos com o conhecimento sistemático e cada vez mais apurado sobre comportamentos contextualizados dos usuários dos serviços, enquanto titulares desses comportamentos e, portanto, detentores de direitos a privacidade quanto ao uso e, principalmente, divulgação de dados considerados sensíveis. Sejam esses titulares indivíduos comunicando-se em suas atividades pessoais ou profissionais ou mesmo “coisas” realizando tarefas de cunho doméstico, empresarial ou institucional.

Em tempos de big data, redes sociais e valores líquidos tem-se revisitado o que é público, o que é privado e o que pode ou deve ser tornado público, porém é inquestionável a necessidade de que os sistemas e suas aplicações garantam o nível necessário e legal de privacidade.

Para tanto, tais sistemas devem se valer de técnicas de anonimização, como, por exemplo, o uso exclusivo de dados agregados para análises estatísticas sobre padrões e tendências, considerando que informes sobre comportamentos individuais mesmo que dissociados podem, eventualmente, ser re-identificados.

Ressalta-se que mesmo informações privadas, desde que com as devidas autorizações (opt in), tendem também a ser cada vez mais utilizadas para a geração de valor relevante para seus titulares como em avisos, alertas e indicações contextualizadas.

Em seu modelo de referência o TMF sugere uma metodologia de avaliação de riscos de privacidade por use case, porém o tema sem dúvida é sensível, e por isso vem sendo endereçado pelos legisladores e pela sociedade civil organizada em diversos países, inclusive no Brasil, fornecendo a necessária segurança jurídica às novas aplicações e serviços baseados em insights.

O que é fato é que o futuro tem chegado rápido e o que era ficção tem sido muitas vezes ultrapassado pela realidade tecnológica propiciando aos usuários e clientes dos serviços de telecomunicações mais interatividade, conforto, entretenimento, segurança, produtividade e outros importantes benefícios nos âmbitos pessoal, profissional e de negócios.

Esperemos que cada vez mais para todos.

Glossário

• IoT – Internet of Things
• MVNO – Mobile Virtual Operation Network
• OTT – Over the Top
• SDN – Software-Defined Networking
• NFV – Network Functions Virtualization
• MDM – Mobile Device Management
• BYOD – Bring Your Own Device
• OSS – Operation Support System
• BSS – Business Support System
• MIS – Management Support System
• TMF – Telecommunication Management Forum