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Quatre façons dont les opérateurs de télécommunications peuvent réaliser une transformation basée sur les données

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Quatre façons dont les opérateurs de télécommunications peuvent réaliser une transformation basée sur les données


Les entreprises de télécommunications mènent actuellement des efforts ambitieux de transformation numérique, de transformation des réseaux et d’automatisation basée sur l’IA.

Tout en faisant face à tant de transformations simultanées dépendantes des données, elles doivent trouver un équilibre entre la nécessité d’améliorer leurs pratiques de gestion des données (en accélérant la vitesse à laquelle elles ingèrent, gèrent, préparent et analysent les données) et celle de gouverner ces données.

Pour ce faire, les opérateurs de télécommunications doivent repenser leur approche de l’architecture des données : passer d’architectures de données héritées et cloisonnées à une architecture de données moderne, ancrée par une plate-forme de données capable d’intégrer les données dans les environnements sur site et cloud, ainsi qu’à la périphérie du réseau.

L’opportunité de la 5G

Pour les opérateurs télécoms, le passage à la 5G pose un ensemble de défis et d’opportunités connexes.

Les grands réseaux 5G hébergeront des dizaines de millions d’appareils connectés (une capacité environ 1 000 fois supérieure à celle de la 4G), chacun étant instrumenté pour générer des données de télémétrie, donnant ainsi aux opérateurs télécoms la possibilité de modéliser et de simuler des opérations à un niveau de détail auparavant impossible.

Cette croissance exponentielle des appareils connectés obligera les opérateurs de télécommunications à améliorer leur jeu, d’abord en fournissant la capacité dont ils ont besoin pour faire évoluer et entretenir les réseaux de données 5G de nouvelle génération, puis en améliorant l’efficacité de leurs pratiques de gestion des données et de gouvernance.

Mais la modélisation prédictive et l’apprentissage automatique (ML) permettront d’extraire rapidement des informations significatives à partir de ces données, en glanant des informations sur les préférences, les modèles de comportement et les besoins des clients, ce qui permettra de transformer les opérations et les services commerciaux, de personnaliser radicalement l’expérience client et de développer de nouveaux produits et services qui n’étaient tout simplement pas réalisables avec la 4G.

La vague de consolidation

Une autre considération est une probable vague de consolidation motivée par le désir des grandes sociétés de télécommunications de répartir le fardeau des investissements technologiques, de tirer parti des économies d’échelle, d’obtenir des avantages concurrentiels sur les marchés existants ou de se développer sur de nouveaux marchés.

La consolidation représente peut-être le plus grand défi global, non seulement en ce qui concerne la complexité de l’intégration de systèmes informatiques et de plates-formes de données différents, mais également celle de la fusion et de la réconciliation des processus et opérations métier. À cela s’ajoute également la difficulté d’intégrer des cadres de conformité potentiellement différents : par exemple, des sociétés de télécommunications distinctes peuvent fonctionner selon des directives réglementaires différentes, adaptées à des juridictions ou à des pratiques commerciales spécifiques, obligeant l’entité fusionnée à formaliser un cadre de conformité unique et unifié.

Ces transformations nécessitent une refonte majeure de l’architecture des données

Il incombe aux opérateurs de télécommunications de réorganiser leurs architectures de données afin qu’ils puissent collecter, traiter et analyser les données en temps réel ou presque (c’est-à-dire à la périphérie du réseau) pour s’adapter aux latences plus faibles et aux volumes de données plus importants à l’ère de la 5G. au-delà, ainsi que pour faciliter l’intégration des systèmes, des données et des processus en cas de scénarios de fusion et d’acquisition (M&A). Cela a quelques implications pour l’architecture des plateformes de données de nouvelle génération :

D’abordle streaming de données présente un nouvel ensemble de défis en matière de gestion et de gouvernance des données, nécessitant une architecture de données adaptée au traitement des données à faible latence et à grande vitesse.

Deuxième, les opérateurs de télécommunications doivent être capables de « transférer » le traitement des données afin qu’il se déroule plus près des appareils connectés qui génèrent des données de télémétrie, réduisant ainsi la latence des données et minimisant le trafic. Cela signifie concevoir des moyens de traiter les données à la périphérie du réseau, ainsi que prendre des décisions quant aux données à conserver pour l’analyse historique et à celles à supprimer.

Troisième, les opérateurs télécoms doivent adopter une plateforme de données hybride capable de couvrir les environnements cloud, sur site et en périphérie. Ils auront besoin de la capacité élastique du cloud pour s’adapter aux flux de données continus et volumineux générés par les appareils 5G ; les volumes massifs de données historiques utilisés pour alimenter les analyses opérationnelles et soutenir la planification à long terme ; et les grands ensembles de données multivariés utilisés pour entraîner les modèles ML.

Quatrième, en unifiant le contrôle et la visibilité sur les environnements sur site, dans le cloud et en périphérie, une plate-forme de données hybride permet aux opérateurs de télécommunications de gérer plus facilement les changements perturbateurs, tels que les scénarios de fusions et acquisitions. En automatisant les tâches de gestion des données et en prenant en charge une grande variété de protocoles d’accès, il accélère le travail d’intégration de systèmes et de processus différents. Et en intégrant des capacités de gestion des identités et des accès (IAM), de contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) et de gouvernance des données, il contribue à simplifier les projets de consolidation de fusions et acquisitions.

L’intégration de ces fonctionnalités dans une plate-forme de données donne aux opérateurs de télécommunications la flexibilité nécessaire pour s’adapter aux conditions changeantes tout en garantissant la sécurité des données, la conformité aux réglementations et en proposant de nouveaux produits.

Ingénierie des données à grande échelle

Dans le monde des télécommunications, l’ampleur de l’ingénierie des données a toujours été limitée par des facteurs tels que la pénurie d’ingénieurs de données qualifiés et les limites des plates-formes et outils existants.

Une plate-forme de données hybride élimine cet obstacle en intégrant des outils basés sur le ML et l’IA qui facilitent la gestion, l’intégration et l’analyse des données, ainsi que la surveillance de la gouvernance et de la conformité.

Il rend également les professionnels des données plus productifs, en fournissant un riche ensemble de fonctionnalités faciles à utiliser et en exposant une variété d’interfaces (telles que les API RESTful, les interfaces de requête et les liaisons spécifiques au langage) qu’ils peuvent appeler à l’aide de leurs outils préférés. Il intègre des fonctionnalités qui facilitent la création, le test et le déploiement de pipelines de données, ainsi que leur planification et leur surveillance en production. De plus, il gère automatiquement les dépendances entre les tâches, en suivant la progression d’une tâche et en garantissant qu’elle se termine avec succès avant de déclencher des tâches dépendantes. Pour les ingénieurs de données, les data scientists et autres experts, une plate-forme de données hybride simplifie l’accès aux données distribuées, leur permettant de concevoir des pipelines de données fiables, idempotents et à faible latence qui intègrent des données en temps réel provenant de la périphérie du réseau pour alimenter les analyses opérationnelles, ou Applications et services optimisés par le ML et automatisés par l’IA.

Une plateforme de données hybride aussi proche que possible du clé en main

Aucune combinaison de solutions ponctuelles ou de logiciels open source (OSS) ne constitue une plate-forme de données hybride clé en main, en particulier si l’on prend en compte le défi de l’intégration des nouvelles technologies OSS aux systèmes de télécommunications existants.

Cependant, Cloudera Data Platform (CDP) est la meilleure plateforme de sa catégorie, 100 % conforme aux projets OSS en amont. CDP est le fondement de la vision Universal Data Distribution (UDD) de Cloudera, qui décrit une architecture de données capable de couvrir les environnements sur site, cloud et Edge, qui brise les silos existants et permet la transparence et l’interopérabilité entre les environnements distribués.

Cloudera DataFlow, l’un des composants intégrés de CDP, gère à la fois les données par lots et en streaming, garantissant un accès fiable et « au bon moment » aux informations. CDP inclut la prise en charge intégrée de fonctionnalités de sécurité avancées telles que IAM et RBAC, qui facilitent un accès sécurisé aux données tout en protégeant la confidentialité. CDP applique automatiquement les politiques de conformité, en surveillant et en créant des rapports continus sur l’accès aux données, les modifications et les mouvements. Et en automatisant l’application de la conformité, les opérateurs télécoms réduisent le risque d’erreur humaine et respectent les exigences réglementaires tout en minimisant les efforts manuels.

Et en sélectionnant une plateforme de premier ordre comme CDP, ils externalisent efficacement la tâche ardue de création et de maintenance d’une plateforme de données hybride sur mesure à partir de zéro.

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