Zašto se čini da je industrija telekomunikacija predodređena za velike podatke

Čovek se definiše na brojne naučne načine, ali jedna definicija izgleda nepromenjena od početka vremena. Čovek je stvorenje koje komunicira – od prvog pokušaja da progovori, do poslednje priče ispričane unucima.
„Telekomunikacije se definišu kao razmena informacija između izvora i odredišta, uz korišćenje tehnologija. Načini prenosa variraju i postaju sve komplikovaniji kako komunikacija postaje višedimenzionalna. Sve je počelo sa komunikacijom putem dimnih signala, koja se smatra prvom „digitalnom“ komunikacijom u istoriji“, navodi inženjer kompanije Vip Mobile Đorđe Begenišić, opisujući industriju u kojoj radi.
Ali od dimnih signala, realnost telekomunikacija se značajno promenila. Dimne signale je lako prebrojati i razumeti; sada su se stvari zakomplikovale. „U ovoj industriji imamo mnogo tačaka susreta sa našim korisnicima i možemo da prikupljamo informacije u stvarnom vremenu. Te podatke dobijamo kroz proces prodaje (CRM sistemi, veb-prodavnica, sistemi za samopomoć), preko mreže (svako korišćenje telefona ili bilo kog drugog uređaja koji komunicira sa mrežom ostavlja trag), kroz postprodajni proces i aktivnosti (plaćanje računa, kupovina dodatnih opcija, naplata kredita”, čini se da bi arhitekta  Vip Mobile softvera Goran Pavlović mogao da navodi primer bez kraja.
Ali bilo je potrebno određeno vreme za telekomunikacione kompanije da prošire svoje interesovanje za velike podatke. Neko vreme su ih koristile samo za potrebe marketinga i finansijske analize. Kompanije kao što je  Things Solver nadahnule su ih na nova otkrića i dodatno razmišljanje.

Kako „plivati u jezeru podataka“

“Telekomunikacione kompanije su pomalo poput dinosaurusa – potrebne su nam energetske injekcije i podsticaji da nas usmere ka novim trendovima kako bismo unapredili konkurentnost i izvršili digitalnu transformaciju na pravi način”, navodi Begenišić. On upoređuje količinu podataka koju industrija poseduje sa jezerom, a za jezero su vam potrebne dobre veštine plivanja.

Kako biste izbegli da se dinosaurusi pretvore u „čudovišta iz Loh Nesa“, naučnici podataka obezbeđuju „pojase za spasavanje“. Nauka o podacima pomaže u optimizaciji performansi mreže, boljoj dodeli i planiranju kapaciteta, optimizaciji internih procesa, efikasnijem i bržem reagovanju na probleme koje prijavljuju korisnici, predviđanju budućih problema korisnika i reagovanju na njih unapred.

Pavlović objašnjava da su zajednički napori kompanija Vip Mobile i Things Solver započeli rešavanjem “manjih” problema. „Vođeni motom „počni od malog i propadni brzo“, uspeli smo da u dve kompanije iznesemo nekoliko rešenja za komercijalnu upotrebu, dok smo u nekim slučajevima vrlo rano videli da rezultati neće biti u skladu sa očekivanjima, pa smo izdvojili resurse za druge projekte“, zaključuje on.

„Studija tržišta analitike velikih podataka iz 2017. godine“ koju je sprovela kompanija Dresner Advisory Services, koju je objavio časopis Forbes, ustanovila je da 53% kompanija u SAD upotrebljava velike podatke – magija je dosegla više od polovine poslovnog sveta. Podaci su još više zapanjujući u poređenju sa brojkom od 17% kompanija koje su postojale u svetu velikih podataka i analitike još 2015. godine. Nije teško pretpostaviti da je vrh liste rezervisan za kompanije iz oblasti telekomunikacija i finansijskih usluga. Studija je pokazala da je njihova potreba za sređivanjem podataka najveća. Kao glavni razlog za ulazak u svet analitike kompanije navode analizu ponašanja korisnika i socijalnu analizu, što bi trebalo da rezultira predvidljivijim poslovnim okruženjem.
Ne razlikuje se ni srpsko telekom tržište. „Veštine upravljanja podacima i pravilno razumevanje njihovog sadržaja u zakonskim granicama čine razliku između dve telekomunikacione kompanije. Danas svi imaju 4G mreže, 5G mreže će dopreti do svih za par godina, razlike između brzine i pinga se smanjuju… Zato je potrebno da nađemo novo polje za nadmetanje na tržištu”, zaključuje Đorđe Begenišić. I to nije samo pronalaženje drugog polja – to je i pobeda u igri, ovog puta sa znanjem koje dodaje dodatnu vrednost već postojećim podacima.