最新データアーキテクチャによって通信業界のコストを削減する5つの方法

最新データアーキテクチャによって通信業界のコストを削減する5つの方法

by Anthony Behan
この記事は、2023/06/27 に公開された「Five Ways A Modern Data Architecture Can Reduce Costs in Telco」の翻訳です。

コロナ禍において、通信事業者はデータとデータドリブン型の自動化を、今までにないほど大規模で活用し、ネットワーク運用の最適化、カスタマーサポートの改善、新規市場進出の機会の特定を行いました。この傾向は現在も変わらず、通信会社は革新的な製品やサービスを提供しながら、コスト削減と効率化向上のニーズのバランスをとっています。

大量の分散データの管理、統合、統治を容易にするモダンデータアーキテクチャ (MDA) に移行すれば、このバランスを手に入れることができます。レガシーデータアーキテクチャは、サイロ化され、ガバナンスが不十分で、膨大な冗長データセットとデータプロセスを備えているという課題を持ちます。さらにコストがかかり、企業をリスクにさらす可能性を持ちます。モダンデータアーキテクチャを導入すればこれからの課題を解決することに加えて、レガシーシステムに比べて費用対効果が高いというメリットがあります。 

モダンデータアーキテクチャは、サイロや異種プロセスを特定し、データ機能や資産全体の可視性を提供することで、迅速な統合と調和を可能にします。また、モダンデータアーキテクチャをサポートするプラットフォームを導入すれば、レガシーデータメディエーションや異種データストレージソリューションなど、他のシステムの統合ができます。 企業全体にデータを適用するだけでなく、データスタック自体を最新化することで節約できることもあります。

モダンデータアーキテクチャは、通信ネットワークの健全性をリアルタイムで可視化する基盤を提供し、通信事業者がサービスの問題を迅速に診断・解決し、運用効率を高めることを可能にします。また、アプリケーション、サービス、リアルタイムのデータソースへの透過的なアクセスが容易になることで、通信事業者として、カスタマーエクスペリエンスを変革させるようなパーソナライズされた製品やサービスを、開発することができるのです。

モダンデータアーキテクチャによるコスト削減

マッキンゼーの最近のレポートは、「通信事業者の成功は、データを活用し、高度な分析、AI、自動化を大規模に展開することで、新たな成長を促進し、事業の広範な経済性を変えることができるかどうかにかかっている」と述べています。

この目的を達成するために、通信事業者がモダンデータアーキテクチャの採用において実施すべきステップを6つご紹介します。混乱を最小限に抑え、リスクを制御し、成長に向けたポジションを築くことにつながります。

データフローの最新化:いまだに多くの通信事業者は、データのサイロ化を引き起こし、相互運用性を制限するレガシーアプリケーションを使っています。しかし、最新の分散型データアーキテクチャ (下図参照) を採用すれば、サイロ化を解消し、設備投資や運用コストを削減し、従業員の生産性を向上させることができます。また、オンプレミス環境とマルチクラウド環境にまたがるデータの管理、統合、統制のためのハイブリッドデータプラットフォームをサポートし、データのパノラマビューを可能にすることで、通信事業者が新たなビジネス機会を追求し、状況の変化に対応することを容易にします。

レガシーなオンプレミスの分析プラットフォームやアプライアンスからデータをオフロードする:オンプレミスの分析システムは、多くの場合、クラウドベースの代替品よりもコストがかかります。アプライアンスベースのモデルは、通常、分割されたソリューションよりもかなり高価です。モダンデータアーキテクチャを採用することで、通信事業者は余剰データを、オンプレミスまたはパブリッククラウド上の安価な仮想化ストレージにオフロードすることができ、それによって既存のユーザーやアプリケーションがシームレスに利用できるようになります。このハイブリッドモデルでは、オンプレミスシステムがデータアクセスの主要なインターフェースのままであるため、コストと時間のかかるアプリケーションの書き換えを避けることができます。 

顧客からのクレームを減らす:顧客からのクレーム対応には費用がかかります。通信事業者は、コネクテッドデバイスによって生成されたデータを、既存の顧客データソースと関連付けることで、サービスの停止や中断を特定・予測することが可能になります。予測モデルと機械学習 (ML) を使用することで、通信事業者は影響を受けた顧客に連絡を取り、回避策を提案したり、クレジットの付与、返金、報奨金を提供したりすることができるのです。コールセンター、チャットログ、ソーシャルメディアからのデータを分析するために ML を使用することにより、パーソナライズされた対話型音声応答 (IVR) メッセージを作成することもでき、ユーザーに寄り添った対話と体験を提供できます。

ガバナンスを簡素化し、可能なことは自動化する:データガバナンスは、データの正確性、品質、完全性、プライバシーを確保し、データに対する信頼を促進するために極めて重要です。しかし、例えば何百万台もの 5G デバイスが接続すれば、データガバナンスにかつてない課題が生じることになります。通信事業者は、ネットワークを強化し、業務を変革し、カスタマーエクスペリエンスを向上させるために、デバイスデータを利用する必要があるのです。そのためには、このデータを顧客口座のような機密情報と統合しなければなりません。この課題に対処するには、データの全体像を把握し、データが誰にどのように使用されているかを追跡し、役割ベースのアクセスを可能にし、許可されたユーザーがデータに簡単かつ安全にアクセスできるようにする、強固なデータガバナンス管理が必要です。プライバシーやその他のコンプライアンスに関する制約はますます厳しくなっており、それに対応するデータフローに適切なツール (タグ付け、マスキング、トークン化など) を導入することで、将来的に大きなコストを相殺することができるでしょう。

ネットワーク停止の頻度、深刻度、期間を減らす:ネットワークパフォーマンスと、行動データおよび健全性データ (天候、メンテナンスログなど) を関連付けることで、通信事業者は障害を予測・防止し、カバレッジを最適化し、脅威を検出し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。1つの使用例を挙げると、予測モデリングを使用して、ネットワークエレメントの障害などのイベントのしきい値を定義し、管理者に自動的に通知されるようにアラートをトリガーすることができるのです。

Cloudera が通信業社の最新化をサポート

Cloudera は、モダンデータアーキテクチャへの移行を可能にし、通信事業者にデータ管理、分析、機械学習のための包括的なソリューションを提供します。通信事業者は、コスト削減の機会を特定し、意思決定プロセスを改善し、ネットワークの問題にプロアクティブに対処するために、そのソースや場所に関係なく、あらゆる種類のデータから貴重な洞察を引き出すことができます。そして、即座に行動を起こすことができるようになり、最終的に大幅なコスト削減につながります。 

Cloudera がどのように通信業界とデータドリブン型の変革を加速させているのかは、こちらをご覧ください。

 

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