Em toda a sua história a humanidade nunca gerou, coletou, armazenou, tratou e compartilhou tantos dados quanto nos últimos anos e tal fluxo continua crescendo exponencialmente em intensidade e diversidade com fenômenos como redes sociais e IoT – Internet das Coisas.

Neste ambiente de big data, insight, um conceito até então abstrato, tem sido a chave para a extração de valor real das ainda preliminares possibilidades de tratamento desses intensos rios e, cada vez mais, extensos e profundos lagos de dados.

Em geral, definimos a realidade e tomamos decisões a partir de questionamentos, diagnósticos e predições pautados na percepção, comparação e associação de padrões com elementos conhecidos. Eventualmente, algo emerge e nos traz respostas a perguntas ainda não completamente formuladas.

Em Big Data, isso ocorre quando os dados “falam por si”. Quando a correlação de informações de fontes diversas, e até aparentemente desconexas, nos mostram aquilo que nem sabíamos que não sabíamos. Surgem então insights que, corretamente interpretados, tornam-se fontes de criatividade e inovação, gerando novas possibilidades e patamares de referência à nossa visão da realidade e de sua evolução.

Em telecomunicações, ao dar “voz aos dados”, a aplicação adequada de tecnologias e metodologias de Arquitetura da Informação, Big Data, Analytics e Fusão de Dados pode apoiar uma Operadora quanto a ajustes temporários ou permanentes em seus processos e infraestruturas para o aproveitamento ou mitigação do impacto de possíveis contextos sobre diversas relações Sujeito-Objeto identificáveis no campo fenomenológico da utilização, planejamento, expansão,  exploração e manutenção dos serviços.

Por exemplo, em termos tecnológicos informações obtidas de registros de transações gerados nessas relações, bem como a redução desses em contadores de eventos e a associação com estados da rede e do ambiente, podem explicitar padrões e anomalias no comportamentos dos usuários, na qualidade dos serviços e no desempenho dos recursos da rede, que, contextualizadas, podem descortinar reais oportunidades de ganhos ou de mitigação de perdas para as Operadoras.

Um dos mais eficientes desses registros é o CDR – Call/Connection/Charge Detail Record, um log gerado nativamente no core da rede sobre cada tentativa de chamada ou conexão que disponibiliza dados dos usuários, dos recursos da rede envolvidos, dos serviços usados, a localização e o tipo de aparelho utilizado, os tempos de estabelecimento e duração, os resultados das tentativas, dentre diversas outras informações úteis tanto para a cobrança dos serviços quanto para seu gerenciamento.

Em termos metodológicos, o processo de geração  e aproveitamento de insights em telecomunicações poderia ser sistematizado nas seguintes dimensões: Sujeito, Objeto, Contexto, Impacto, Processo e Aprendizagem, sendo:

O Sujeito – Aquele que se relaciona com Objetos no fenômeno em referência, como, por exemplo, Usuários disputando Recursos para obter um Serviço, tais como assinantes da área 61 tentando falar por meio do Serviço de Longa Distância Nacional de uma Operadora com assinantes da área 21 frente a eventuais  condições anômalas tanto de tráfego quanto nas redes. Fontes de dados para caracterização desse Sujeito poderiam ser o campo Número do Assinante Chamador, CDR(Num A), associado ao cadastro de assinantes;

O Objeto – O que é acionado/utilizado pelo Sujeito ou estabelece uma relação com este, como, no exemplo, Recursos da rede sendo disputados pelos Usuários para a utilização dos Serviços, tais como a capacidade de rotas diretas entre Brasília e Rio e rotas alternativas a essas entre Brasília, Belo Horizonte e Rio. Fontes de dados para caracterização desse Objeto poderiam ser no CDR  os campos Rota de Saída e Número Chamado, CDR(Rota S, Num B) associado aos cadastros de rede e de assinantes;

O Contexto – A situação de fundo que posiciona ou mesmo estabelece a relação Sujeito-Objeto como a necessidade de comunicação, eventos esportivos, sociais, políticos e artísticos, além de clima, desastres naturais, acidentes ou falhas nas redes. Fontes de dados para caracterização desses contextos seriam indicadores e alarmes da rede, calendário de eventos, informes da meteorologia, noticiários, redes sociais, etc.

O Impacto – A influência do Contexto na relação Sujeito-Objeto. No exemplo, alguns dos Contexto poderiam implicar em sobrecarga circunstancial ou crônica nas rotas com o aumento de tentativas ou mesmo em ociosidades e ineficiências com a redução dessas tentativas. Um eventual congestionamento nas rotas poderia levar a saturação da capacidade com o aumento de tentativas espúrias, trazendo perdas de receita pelo abandono de tentativas e pelo churn de CSP (Código de Seleção de Operadora) por baixa qualidade experimentada. Fontes de dados para caracterização desses Impactos seriam os campos de Resultados e de Tempos no CDR(FDS, Tempos), indicadores da rede, alarmes e reclamações no CRM

O Processo – Uma intervenção como resposta ao Impacto gerado pelo Contexto na Relação Sujeito-Objeto. No exemplo, a caracterização de uma condição de falha facilita o isolamento da causa raíz, reparo e restauração da capacidade da rota; se caracterizada uma sobrecarga crônica, a adequação da capacidade via reconfiguração ou expansão e se caracterizada uma sobrecarga eventual a proteção da rede e atenção ao Cliente impactado levando a alteração temporária ou permanente no processo ou na configuração da rede ou mesmo no encaminhamento de tráfego.

O Aprendizado – O método conclui com a  avaliação do resultado da ação quanto aos objetivos alcançados e o resultado das intervenções permanentes ou temporárias no processos, por exemplo no encaminhamento de tráfego sobre a rede. Atualiza a Base de Conhecimento e adequa as regras de negócio à casuística acumulada.

Além do exemplo apresentado de completamento de chamadas de longa distância, a técnica suporta a observação, entendimento e acompanhamento de diversas outras relações Sujeito-Objeto podem apresentar insights de valor para uma Operadora de telecomunicações.

Um outro exemplo seria a compreensão de como os usuários se segmentam (perfilizam) em termos de localização, intensidade e forma de uso dos diversos serviços para que se possa prover uma melhor experiência, ampliando a  utilização, a fidelização e consequentemente uma maior entrega e captura de valor por cliente. A partir da caracterização e segmentação de pessoas ou coisas passaria-se a buscar padrões e anomalias quanto ao interesse localizado e contextualizado desses grupos nos diversos serviços, incluindo os OTTs, de forma a orientar e reorientar os processos de planejamento de redes e serviços, de garantia da qualidade, de marketing, etc.

Portanto, a captura, tratamento e análise on-line e off-line de fluxos de CDR, enriquecidos com dados, estruturados ou não, oriundos de fontes como cadastros, CRM, calendários, clima, trânsito, notícias, redes sociais,dentre outros, pode ampliar a eficiência operacional e de negócios de uma Operadora e criar vantagem competitiva a partir de uma capacidade diferenciada de identificação contextualizada de oportunidades e de análise preditiva na antecipação de cenários.