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.

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

Quando se pensa em melhorar o roteamento inter-redes de chamadas a um custo mínimo, na grande maioria das vezes foca-se somente nos meios de interconexão, porém esquece-se que estamos falando de uma rede de telecomunicações, onde qualquer ação com objetivo de melhorar a eficiência de um ponto deve ser acompanhada por observações e modificações em outros pontos. De modo simples e controlado, é possível fazer isso alinhando a definição dos serviços fornecidos com a garantia na qualidade dos mesmos e observando uma coerência tarifária para a co-prestação desses serviços.

Considerando que os meios de interconexão estão cotidianamente presentes na prestação de serviços de telecomunicações, e não somente quando é necessário definir a quantidade e configuração dos mesmos para a interligação da rede de uma operadora com outras redes, deve-se garantir a eficiência nessas interconexões.  Podem ocorrer, por exemplo, ineficiências devido há um dimensionamento mal feito de meios, ou por não se aferir adequadamente a qualidade após serem colocados em operação, ou aferir somente critérios técnicos contratuais como taxas de disponibilidade, erros de bit e perdas de quadro.

Esse tratamento cotidiano não deve possuir uma abordagem meramente técnica ou baseada nos critérios assumidos nos contratos de meios de interconexão. É preciso considerar aspectos do negócio de telecomunicações como custo e benefício, retorno do investimento e eficiência financeira do meio utilizado.

Ou seja, um meio de interconexão deve ser considerado eficiente na medida de quanto ele contribui para o aumento da receita da Operadora. Essa contribuição é mensurada através das quantidades de chamadas que passam por esse meio de interconexão e que são atendidas, tarifáveis e com boa qualidade de transmissão. Tais medidas são retiradas dos diversos pontos de controle existentes nesse meio. Quaisquer outras medidas são importantes quanto à qualidade e compromissos assumidos, mas não se relacionam necessariamente ao aumento da receita pela contribuição dos meios de interconexão no processamento de chamadas.

Saber quais os índices de desempenho (KPI – Key Performance Indicators e KQI – Key Quality Indicators) que devem ser mensurados é fundamental para acompanhar a contribuição para o negócio do processo de prestação de serviços de telecomunicações de uma empresa. Alguns desses índices não apontarão a causa raiz ou problemas nos meios de interconexão, mas poderão dar segurança suficiente para apontá-las à frente ou atrás do meio de interconexão. O primeiro indicador a se pensar mostra a quantidade de chamadas que passam pelos meios e que são atendidas, tarifáveis e com boa qualidade de transmissão. A exceção a esse indicador é a quantidade de chamadas não atendidas, as atendidas não tarifáveis e as atendidas tarifáveis com má qualidade de transmissão.

O mapeamento das situações que levam a índices ofensores da receita auferida nos meios de interconexão é imprescindível para uma correta abordagem. Contudo não é suficiente, é necessário ter uma precisão matemática para que tais índices sejam realmente indicativos de problemas e não anomalias na medição. Em outras palavras é necessário ter acuracidade das informações a fim de se evitar suspeitar falsamente de um recurso com problemas, pois provocaria acionamentos improdutivos e gastos à toa, ou aceitar indevidamente um recurso defeituoso, o que resultaria manter em serviço um recurso com problema provocando mais perdas.

As fontes de dados para a obtenção desses índices devem ser Registros de Dados de Chamadas, como o CDR – Call Detail Record ou IPDR – Internet Protocol Detail Record, independentemente da tecnologia (TDM, VolP, VoLTE, VoWiFi), que fornecem todos os recursos utilizados em uma chamada e todos os eventos que ocorreram durante essa chamada. O ponto que apresenta o melhor custo benefício para a coleta desses registros são os Equipamentos de Comutação (seja comutação por circuitos ou por pacotes). Tais fontes são escolhidas a fim de diminuir os problemas inerentes de outras fontes que tornam instáveis, seja por alarmes falsos, seja por falta de alarmes. A probabilidade de detectar uma falha dado que ela ocorreu.

Com tais registros, podemos mapear todos os eventos que ocorrem em uma chamada, desde o seu estabelecimento até sua desconexão após a conversação, bem como a ocupação dos meios de interconexão, seja para uma tentativa de chamada, seja para a troca de sinalização entre os meios.

O domínio de como elaborar um Modelo de Informação a partir desses CDR ou IPDR é fundamental para ter a melhor solução e garantir os melhores resultados. Para isso é necessário ter especialistas em interconexão, em negócios de telecomunicações, em gerência de telecomunicações e em TI para
telecomunicações. Esse mix de profissionais gera a combinação ideal para a construção desse ambiente.

Concluindo, o  tratamento da Utilização da Interconexão pelos usuários dos Serviços de Telecomunicações como um processo fim a fim fundamenta na contribuição da busca do aumento da produtividade da base em operação, torna um fator de diferencial e potente na avaliação periférica do comportamento da utilização para encontro de contas, contenciosos e dúvidas sobre utilização, busca o retorno financeiro, não só aferido na decisão de implantação, mas em toda a sua participação no processamento de chamadas e coloca um ponto de observação avançado para entrada e saída de um sistema de telecomunicações.

Fonte: https://www.linkedin.com/pulse/interconex%C3%A3o-como-neg%C3%B3cio-na-busca-por-receitas-de-carlos-guitti

Autor : Carlos Guitti

A análise de registros detalhados de uso da rede e dos serviços de telecomunicações (CDR  – Call/Charge Detail Record) possibilita uma forma eficiente de identificação de exceções no desempenho das redes, na qualidade dos serviços e nos comportamentos dos usuários, além de apoiar o isolamento da causa raiz dessas exceções, se por falta de capacidade, por falhas ou por excesso de demanda.

Uma vez identificada uma degradação nos índices esperados de qualidade, bem como o impacto dessa nos clientes e na receita, e a sua causa raiz provável, eventualmente é possível buscar uma solução de expansão, de configuração ou de manutenção que implique em um gasto para sua implementação inferior ao benefício que trará.

Uma boa qualificação e quantificação da demanda com um planejamento e implantação da rede eficientes e a garantia da qualidade dos serviços maximizam a exploração da capacidade instalada e da demanda potencial com diversas possibilidades de retornos financeiros, tais como:

• Receita adicional com o aproveitamento de chamadas que seriam abandonadaspela má qualidade dos serviços por meio da identificação, análise e mitigação de situações crônicas ou circunstanciais;
• Receita adicional com recargas na banda larga com o escoamento mais rápido da franquia de dados por meio da identificação de situações pontuais e generalizadas de degradação na velocidade de download e upload;
• Receita adicional com a redução da indisponibilidade devido a interrupção dos serviços por meio da identificação e análise de exceções na quantidade esperada de tentativas de chamadas ou conexões por recurso/período;
• Redução de investimento com expansões por meio do atendimento de demandas futuras em uma rede com maior produtividade;
• Aumento da LTV (Life Time Value) de havy users por meio de um melhor entendimento de seus comportamentos e demandas (requisitos de serviço);
• Redução do CAPU (custo de aquisição e retenção) com a mitigação do risco de churn por qualidade por meio da identificação de exceções nos padrões de comportamento em correlação com indicadores de QoS;
• Mitigação de multas da Anatel com o atendimento das metas de qualidade por meio da monitoração eficiente dos indicadores e seus sub-indicadores;
• Redução de custos com contenciosos nas interconexões por meio do suporte ao planejamento e auditoria dos encaminhamentos, a garantia de integridade e validade dos CDRs e suporte ao DETRAF( detalhamento do trafego);
• Redução de custo operacional com menor TTR (Tempo até o reparo) por meio do isolamento e  solução das causas raízes de degradação e priorização das ações pelo impacto dessas degradações nos serviços, nos usuários e na receita;
• Redução de custos com mantenedores de rede por meio da monitoração do desempenho de equipamentos e da qualidade dos serviços fornecidos.

Ganhos com QoS de Dados – maximização da receita com recargas

Considerando que quanto maior a velocidade maior a probabilidade de esgotamento da franquia de bytes e, portanto, de recarga e receita adicional, e que o plano de dados do assinante esteja próximo de sua demanda real, ou seja, garantida a velocidade o volume máximo de bytes contratado será transmitido no ciclo de recarga, sendo r% a probabilidade de aquisição de recarga,  V a relação entre as velocidades obtida e contratada, a receita adicional com recargas é proporcional à (V-1)*r%.

Ou seja, quanto maior a velocidade maior a probabilidade de receita com recargas, e ofensores desta qualidade seriam, por exemplo, degradações nos indicadores de disponibilidade (dificuldades de acesso e interrupções) e de congestionamento (propagação e tempo de resposta) tanto na rede quanto nos servidores/ serviços de destino.

Ganhos com QoS de Voz – Receita cessante por abandono de tentativas

Serviços de telecomunicações são sistemas regenerativos na medida em que uma tentativa de chamada ou conexão não completada pode ser repetida até que complete ou seja abandonada perdendo-se a receita que seria gerada se tivesse sido completada.

Considerando S% – Taxa de Sucesso como a probabilidade de completamento de chamadas básicas tarifáveis, ou seja o desejo inicial de comunicação desconsiderada eventuais repetições, é demonstrável as relações a seguir desta com R$ – Receita com Serviços e com Ok% – Taxa de Chamadas Completadas Tarifáveis.

• S%_final/S%_inicial = R$_final/R$_inicial

• S%=Ok%/(1-(1-Ok%)*(1-Ab%))

onde Ab% é a probabilidade de abandono.

Não apenas problemas com a cobertura, falhas e congestionamento ofendem S% e a receita mas também a condição operacional do número chamado, ou seja, se este encontra-se indisponível (telefone fora de cobertura, desligado, sem bateria, com defeito, etc); se não responde ou se está ocupado.

Ações que minimizem o efeito desses fenômenos, como, por exemplo, a disponibilização de correio de voz, além de garantir um melhor atendimento aos usuários podem implicar em ganho direto de receita.

Porem, ações menos convencionais podem ser vantajosas para a Operadora como, por exemplo,uma oferta subsidiada de linhas para um PABx congestionado ou mesmo o apoio no redimensionamento ou troca dos equipamentos de assinantes impactantes da qualidade. No contexto de dados, ações semelhantes podem fazer sentido sobre servidores sobrecarregados ou mesmo a disponibilização na rede de caches de memória  para conteúdos de alto interesse, dentre outras.

Obtendo ganhos no negócio garantindo qualidade

As abordagens apresentadas demandam o conhecimento das condições da rede e dos serviços quanto ao desempenho dos elementos de rede e ao comportamento e percepção dos usuários.

A solução para análise de registros de uso dos serviços de voz, mensagens e dados  CDRView da Vísent tem apoiado as maiores operadoras do Brasil a obterem um melhor entendimento de comportamentos e das condições da rede e dos serviços, inclusive alarmando on-line e em tempo quase real as exceções e degradações na qualidade e o valor do impacto financeiro dessas.

Portanto, parafraseando o eng. Roberto Machado Caldeira, ex gerente do Departamento de Operações da Telebrás nos anos 80, com quem tive o prazer de trabalhar, garantir uma boa qualidade para uma prestadora de serviços de telecomunicações não é apenas uma obrigação junto a seus clientes mas também um excelente negócio.

Fonte: https://www.linkedin.com/pulse/qualidade-%C3%A9-um-bom-neg%C3%B3cio-ricardo-nascimento?trk=hp-feed-article-title-publish

Autor : Ricardo Nascimento

É com grande satisfação que comunicamos a publicação da Certificação CERTICS do Software CDRView versão 4.0 na Portaria n° 14, de 30 de junho de 2016 da Secretaria de Política de Informática.  

http://pesquisa.in.gov.br/imprensa/jsp/visualiza/index.jsp?jornal=1&pagina=4&data=06/07/2016 

Atualmente no Brasil, quando se fala em Mobilidade Urbana o assunto é imediatamente ligado a soma dos deslocamentos individuais dos cidadãos em meios de transporte públicos e particulares em território urbano. Entretanto o tema ultrapassa a discussão a respeito do trânsito, tratando não apenas a dimensão física mas também da dimensão funcional.

A avaliação do comportamento e deslocamentos de aglomerados humanos em centros urbanos tornou-se tema chave para diversos processos operacionais, de negócio e de gestão. Neste sentido, as tecnologias de Big Data Analytics têm lançado a relação Cliente-Data-Contexto na fronteira da geração de valor para as pessoas, empresas e para a sociedade em geral.

A Vísent através de sua tecnologia é capaz de prover insights para as Operadoras a partir da identificação e analise de padrões e de exceções na mobilidade e nos comportamentos dos usuários, gerando oportunidades para ganhos de qualidade, produtividade e de ROI

DÉCADAS DE 60 A 80

De alguns milhares a poucos milhões de CDR/dia coletados na rede nacional

O crescimento da rede de centrais eletromecânicas demandava novas técnicas de planejamento e encaminhamento de tráfego entre as centrais e entre as Operadoras.

O tráfego local, de menor valor de receita para as Operadoras, era monitorado, basicamente, por meio de contadores de intensidade de tráfego nas rotas e nos órgãos de controle das centrais.

Consoante com a tradição europeia de análise de tráfego, a Ericsson, provedora, à época, de parte importante da rede brasileira, desenvolveu, na década de 70, um método de levantamento e análise da probabilidade de completamento das chamadas em suas centrais de comutação eletromecânicas ARF, via as mesas de monitoração de trafego real – OBR.

As mesas OBR continham lâmpadas por onde se liam os dígitos “discados” pelas assinantes por meio de fios conectados aos relés de memória de um conjunto especial de registradores locais, passíveis de serem tomados por qualquer assinante da central – REG-K.

Observando estas lâmpadas, um operador decodificava o número discado em código 2 entre 5 (os relés tinham os pesos 0, 1, 2, 4 e 7 de forma que, pela combinação de 2 deles, representava-se o número discado de 0 a 9). Um conjunto adicional de lâmpadas na mesa acusava qual o resultado da tentativa de chamada, se completada ou não, e porque não. Desta forma, eram gerados, manualmente, e por observação direta das chamadas cursadas nos REG-K, registros equivalentes ao CDR – Call Detail Record, para efeitos de posterior contabilização, construção e análise de indicadores de desempenho da rede e da qualidade dos serviços.

Os altos custos das redes interurbanas e internacionais implicavam em tarifas mais altas e a cobrança já era feita por chamada
O serviço local era cobrado, em geral, via contadores de pulsos gerados em períodos proporcionais à tarifa do tipo de tráfego, porém, no tráfego de longa distância, os altos custos das redes interurbanas e internacionais implicavam em tarifas mais altas, e a cobrança já era feita por chamada, inicialmente registradas pelas próprias telefonistas dos Centros IU, e depois diretamente pelas centrais de trânsito, com a coleta e armazenagem dos CDR via uma interface entre as memórias dos registradores a relé e gravadores de fitas magnéticas.

No início da década de 80, a Embratel, dona das principais centrais de transito e circuitos de longa distância no Brasil, desenvolveu o sistema DDD-X para tratar os CDR com o objetivo de melhorar o desempenho das redes e a qualidade dos serviços interurbanos e internacionais. Para tanto, mensalmente registrava os dados das tentativas de chamadas completadas e não completadas em três períodos de maior movimento (PMM da manhã, tarde e noite) e os processava de forma centralizada, gerando diversos relatórios de interesse de tráfego e de indicadores de desempenho.

O Sistema DDD-X, complementado pelos sistemas DDD-Y e PAB, voltados, respectivamente, à análise da qualidade do acesso às centrais de trânsito, não coberto pela bilhetagem, e ao gerenciamento das perdas nos assinantes de destino (assinante B), estabeleceram no Sistema Telebrás uma forte cultura de análise da qualidade dos serviços sob a ótica da probabilidade de completamento ou não das tentativas de chamadas, das causas das degradações dessa qualidade e do impacto na receita do abandono de tentativas.

Apoiados nesses sistemas, os CRCC – Ciclos de Reuniões de Completamento de Chamadas, coordenados pela Telebrás junto às empresas polo e a Embratel, orientaram estratégias e foram fundamentais para o Plano Nacional de Descongestionamento, em resposta a crise de capacidade de rede enfrentada na segunda metade da década de 80, consequência de políticas de governo de restrição de investimentos.

DÉCADA DE 90

Algumas dezenas de milhões de CDR/dia por Operadora

No início da década de 90, a Telesis Sistemas em Telecomunicações, precursora da Vísent, desenvolveu um sistema inovador de coleta e tratamento informatizado de dados das chamadas telefônicas sobre centrais eletromecânicas.

Para esta solução, desenvolveu uma placa microprocessada, a PAC3216, com 32 pontos de leitura do estado dos relés e 16 de atuação pela aplicação de terra sobre os mesmos. De forma semelhante à mesa OBR, as placas PAC3216 coletavam os códigos 2 entre 5 dos relés de memória e geravam os CDRs para todas as tentativas de chamadas.

As PAC3216 interagiam com um PC por meio de uma rede proprietária de comunicação, desenvolvida sobre uma interface multiserial RS-485 e um exclusivo protocolo de gerenciamento, por onde enviavam os dados das chamadas (CDR) e recebiam comandos para atuação sobre a lógica da central, para, por exemplo, possibilitar a restrição de tráfego para direções de difícil acesso evitando efeitos “bola de neve” com o crescimento realimentado de ocupação espúria.

Uma central típica era equipada com mais de duas centenas de placas, acomodadas em um bastidor e conectadas a registradores distribuídos em filas de bastidores por meio de cabos CI com tamanho médio de 30 metros.

Inicialmente stand alone e baseado em MS-DOS, o sistema evoluiu para uma versão centralizada baseada em Unix e Banco de Dados SQL, batizada de ATGR, implantada, em um primeiro momento, nas centrais de transito ARM da Telepar.

Com a criação da Vísent em 1996 e a digitalização das centrais, o ATGR foi evoluído para tratar CDRs gerados pelas CPAs para efeitos de Billing, dispensando a onerosa infraestrutura de coleta sobre as lógicas a relé.

Na privatização do setor, a Anatel adotou, como parte das obrigações de seu PGMQ – Plano Geral de Metas de Qualidade, a coleta, análise e envio de Indicadores de desempenho semelhantes aos do DDD-X, além de sua sistemática de medições mensais agendadas nos PMM, utilizando, porém, CDRs gerados pelas centrais digitais.

O ATGR passou a ser então uma das principais ferramentas para o cumprimento dessa obrigação, além de apoiar diversos outros processos operacionais nas Operadoras, sendo a própria Embratel uma das primeiras a adquiri-lo para o SGDT – Sistema de Gerência do Desempenho Telefônico, em substituição ao DDD-X.

Nesta mesma época, a partir de uma consultoria do especialista em gerencia de redes Guilherme Nunes, e entendendo o potencial do tratamento de um fluxo de CDR para a qualificação do impacto de falhas e degradações na rede em seu NOC – Centro de Gerencia, a Embratel contratou a Vísent para fornecimento do sistema SOLQ – Supervisão On Line da Qualidade.

Segundo os requisitos da Embratel, o SOLQ deveria gerar alarmes em tempo quase real de exceções de desempenho em recursos físicos (centrais, rotas e links) e lógicos (códigos numéricos e direções de tráfego). A Vísent fez então uma parceria com Guilherme Nunes para a especificação conjunta de uma solução, baseada na plataforma ATGR, que identificasse dinamicamente os recursos a serem gerenciados, e alarmasse situações de exceção, a partir de testes estatísticos confiáveis do valor medido contra o valor esperado de um conjunto de variáveis de controle para cada recurso. A partir dessa especificação, a Vísent desenvolveu, e licenciou para a Embratel, o módulo de alarmes do ATGR para o SOLQ da Embratel, embrião do futuro CDRView Detecção.

Associando, aos algoritmos de detecção e valoração de exceções do Guilherme Nunes, a capacidade de levantamento automático e dinâmico da base de dados de recursos físicos e lógicos, e de potenciais assinantes ofensores de PAB – Perdas no Assinante B, a solução SOLQ desenvolvida pela Visent foi pioneira neste tipo de identificação qualificada de oportunidades de melhoria de QoS , e de salvamento de receitas que seriam perdidas com o abandono de tentativas.

O momento de mercado exigia uma mudança do foco da rede para o assinante
A partir da privatização, a Embratel apresentou a Vísent um novo desafio. Como o SGDT poderia gerenciar os serviços no nível de assinantes, seus perfis e agrupamentos, e não apenas no de rotas ou códigos de área?

Um novo paradigma deveria ser adotado. A abordagem convencional era a de receber os CDR da Mediação em formatos proprietários, decodificar, extrair as informações necessárias, identificar os registros para um conjunto de recursos previamente cadastrados como relevantes, contar, para períodos pré-definidos, em geral de 5, 15 ou 30 minutos, quantos desses registros atendiam certas regras sobre seus campos e armazenar tais contadores, por recurso, em um banco de dados relacional que ficava disponível para a extração de relatórios sobre o desempenho desses recursos.

Ou seja, a contagem de eventos era feita no momento do recebimento dos CDR, para recursos e períodos previamente definidos, garantindo um tempo mínimo de resposta para as consultas, pois os contadores já estavam disponíveis no banco de dados.

O problema é que era necessário definir quais os recursos deveriam ser observados e em que períodos. É imediato que seria impossível a construção de uma base de dados contemplando todas combinações de recursos lógicos, como códigos, áreas numéricas e, principalmente, assinantes, mesmo considerando reduções por interesse de tráfego.

A Vísent então inovou mais uma vez mudando o paradigma e armazenando, não contadores para recursos pré-definidos, mas os próprios CDRs, deixando para contar os eventos no momento de cada consulta, apenas sobre os registros referentes aos recursos e períodos então definidos.

Surgia assim o CDRView, com sua capacidade, ainda única, de tratar todo e qualquer recurso em qualquer período de tempo sobre o fluxo contínuo de CDR ou sobre suas bases históricas, permitindo análises ad hoc de comportamentos e impactos, fundamentais para o entendimento de certos fenômenos e geração de insights sobre as novas necessidades dos usuários.

Os mesmos algoritmos de detecção de exceções do Guilherme Nunes utilizados pela Vísent foram adotados pela Telesc no Sistema SAB – Sistema de Análise de Bilhetes, incorporado pela BrT para o serviço fixo e, mais tarde, ao GDBO, sistema de análise de CDR adquirido com a Telepar, e que teve como base de sua especificação o ATGR instalado em suas trânsitos.

Na RFP para implantação da sua rede móvel GSM, a BrT inseriu o fornecimento de uma solução para análise on line de CDR, que atendesse tanto a Anatel como os processos operacionais apoiados pelo GDBO/ SAB.

A Ericsson, incluiu então em sua proposta as soluções CDRView Análise e Detecção, e as mesmas foram implantadas na rede móvel da BrT e, com a fusão com a Oi, expandidas para toda a rede nacional da nova operação.

DÉCADAS DE 10 A 20

Alguns bilhões de CDR/dia por Operadora

Com o crescimento da telefonia móvel, dos serviços de mensagens e de dados em banda estreita e larga, novos desafios se apresentaram, endereçáveis pela análise dos CDR gerados pelas novas plataformas.

O Marketing precisava conhecer cada vez melhor os comportamentos dos usuários e suas percepções dos serviços, para identificar novas necessidades, segmentar e dimensionar mercados, desenhar e promover ofertas competitivas e evitar churn.

O Planejamento precisava conhecer os novos perfis de uso para quantificar as capacidades e tecnologias demandadas.

A Operação precisava identificar, qualificar e priorizar os novos tipos de problemas com relação ao impacto no cliente e no negócio.

A Garantia de Receita precisava conhecer a resposta aos novos modelos de negócio e os riscos de evasão de receita.

O Regulatório precisava atender as novas exigências e compromissos com o governo e outros stakeholders.

E, principalmente, uma nova sociedade digital pedia novos serviços, demandando novas infraestruturas, novos modelos de negócio e novos processos e plataformas de gerenciamento.

A Vísent continuou inovando, adequando o CDRView e desenvolvendo expertise para atender a estas demandas
Inicialmente, a Vísent modelou os CDRs da Rede Inteligente da Embratel, com foco na gerência por serviço e na qualidade oferecida em cada um deles aos seus usuários.

Em seguida, evoluiu o CDRView para suportar o serviço móvel celular e forneceu para a Americel e a Telemig Celular a primeira modelagem ainda na tecnologia TDMA.

Com a aquisição da Americel pela Claro, o CDRView foi selecionado como a plataforma de análise de CDR. Na sequência, a Claro solicitou a adequação da plataforma para a tecnologia GSM e os serviços SMS/MMS e GPRS/Edge.

Neste interim, outras Operadoras adquiriram a plataforma, como a Nextel, a Sercomtel, a CTBC/Algar, a TIM Sul, e as inseriram em diversos de seus processos chaves.

Quando a TIM Brasil centralizou seus sistemas de bilhetagem, expandiu a solução CDRView para toda a rede nacional, ampliando a quantidade de usuários da plataforma e contratando diversas inovações, tais como a recomposição de CDRs fatiados e o processamento em ondas, para mitigar o efeito de atrasos irregulares dos arquivos de registros.

O CDRView Detecção acompanhou toda esta evolução, tornando-se ferramenta essencial para fornecer ao NOC informações sobre o impacto das falhas, exportando alarmes de degradação de qualidade para correlação, na Gerencia de Falhas, com os alarmes de elementos de rede.

A consolidação dos grupos Vivo/GVT, Claro/Embratel/NET, Oi e TIM, em torno de ofertas completas de serviços fixos e móveis de voz, mensagens, dados e vídeo, acirrou a competição e intensificou a necessidade dos processos de negócio de Marketing, Gestão de Clientes, Interconexão e Garantia da Receita, disporem de mais informações sobre os comportamentos dos clientes, suas experiências (QoE) e necessidades.

Mais gerenciais que operacionais, tais processos demandavam requisitos diferentes para as soluções, o que levou a Vísent a desenvolver a plataforma MetricView, como um complemento analítico, amigável e intuitivo, associando informações de outras bases e fontes de dados a contadores pré-processados na plataforma CDRView, e provendo facilidades típicas para o ambiente de negócios, como dashboards, análises gráficas de padrões e tendências, simulações, georreferenciamento, dentre outras.

Com o crescimento da importância do tráfego de dados, tanto em banda estreita, nas aplicações M2M, como para a conectividade de POS, quanto de banda larga, no acesso à Internet, Redes Sociais, serviços OTT e IoT, a Vísent tem continuado a adequar suas soluções a essas tendências, confirmando permanentemente o compromisso de gerar valor para seus clientes, desvendando comportamentos, desempenhos e percepções de qualidade a partir do tratamento de registros de uso das redes e dos serviços.

A Vísent, tendo participado, como visto, ativamente em diversos momentos da história das Operadoras na busca pela excelência na prestação de serviços, permanece em seu compromisso de uma parceria próxima, confiável e flexível, considerando sua capacidade de tratar, on-line e em tempo-quase-real, dezenas de bilhões diários de registros de uso de todos os serviços e tecnologias presentes na rede brasileira, acumulando uma base extensa de conhecimentos sobre os conteúdos e as possibilidades desses registros no apoio a processos críticos de análise dos comportamentos dos usuários, do desempenho das redes, da qualidade dos serviços e da monetização do negócio de seus Clientes.

O FUTURO PRÓXIMO

Dezenas, ou centenas, de bilhões de CDR/dia por Operadora?

Big Data, 5G, SDN, SON, Virtualização e Empresas Digitais já apontam para a necessidade de um gerenciamento com requisitos ampliados, onde, ao estado histórico e atual da rede, sejam associadas análises de contextos, de mobilidade, de interesses, comportamentos e sentimentos, essenciais para o entendimento de cenários avançados de interatividade, produção e fruição compartilhadas de conteúdo, aceleradas por tecnologias como realidades virtual e ampliada, touch e redes sociais.

Atenta a essas tendências, a Vísent, tem definido um roadmap para suas soluções contemplando:

Arquitetura CDRView / Hadoop / BI – aproveitando o que cada plataforma tenha de melhor nas fases de extração, retenção, redução, tratamento e apresentação.

Barramento de serviços para integração SOA – permitindo o acesso de aplicações não-Vísent às bases de dados e as informações

Modelos de negócio baseados em nuvem e virtualização (SaaS, DaaS, IAAS) – abrindo as soluções para outros níveis de usuários e aplicações, canais e parceiros.

Tratamento concomitante de CDR, logs, redes sociais, CRM e News – gerando insights sobre contextos e oportunidades e, principalmente, valor para seus Clientes, verdadeiros parceiros nesta história que ainda está longe de sua conclusão.

fonte: https://www.linkedin.com/pulse/re-evolu%C3%A7%C3%A3o-do-cdr-ricardo-nascimento?published=u
Autor: Ricardo Nascimento