電信業正處於基礎再造和轉型之中。面對一系列新出現的壓力 — 包括整合、不斷變化的競爭布局和傳統服務的商品化。通信服務提供商（CSP）正在尋求新的收入來源和新的商業方法。

現今領先的 CSP 已經開始重新定位自己，不僅僅是作為通信的協調員，而是逐漸成為數位服務體驗的中心，負責為客戶連接、收集、管理和加強服務。為了保持競爭力，他們正在尋求增強端到端的客戶體驗，提供個人化的服務和建議，優化網路性能和投資，減少詐欺和網路威脅的風險，並資本化新業務和數位服務機會。

數據和分析的作用

CSP 是地球上最大的數據聚合器之一，可以存取空前數量的數據源，包括客戶資料：設備、網路和位置數據；客戶使用模式：下載的應用程式、內容偏好、點擊串流和傳感器數據。每分鐘都有很多的數據產生，並且隨著 5G 等技術的出現，數據源和數據量繼續逐步增長。

由於產生許多數據，CSP 必須了解如何利用這些數據寶庫，並將它們轉化為有意義的東西，以提供更具吸引力和個人化的客戶體驗、優化他們的網路、減少客戶流失或幫助推動新的收入來源。

對於許多 CSP 來說，駕輕就熟、合理的使用這些數據，是在這個全新的環境中差異化關鍵業務的因素。隨著 CSP 擁抱數位服務供應商的新興角色，他們可以利用數據的力量來克服一些最緊迫的挑戰。

如今，CSP 如何使用數據和分析？

競爭激烈的 CSP 透過嶄新的方法，從任何地方、任何類型的數據中提取、處理、儲存、分析和驅動可操作的洞察力，從而迎接這個新興時代。

轉型的機會有很多種可能，利用尖端的分析技術、機器學習和人工智能，CSP 可以分析大量即時數據進而影響重大業務。

數據和分析可以用於客戶流失分析、精準行銷、識別詐欺、優化網路、從 5G 獲利，以及推出引人注目的新收入機會，如互聯汽車、互聯工廠、智能城市等，它們都有可能從根本上重新定義電信領域。

那些高瞻遠矚 CSP 利用數據和分析自我改造的主要方式包括：

1. 顧客體驗分析：CSP 利用分析技術建立一個跨所有渠道和業務線的客戶旅程 360 度視圖。他們建立客戶流失預測模型，以識別並主動聯繫有風險的客戶，同時建立並針對不同的消費者分眾，提供個人化的服務和建議。
2. 網路優化：CSP 使用先進的分析和機器學習來有效地監測和管理網路容量、建立容量預測模型、識別瓶頸，以及規劃和排程網路擴展決策。利用先進的分析，CSP 也使用網路和資料流量來預測和動態配置網路容量。
3. 營運分析：對於尋求確保最高營運績效的供應商，關鍵的日常營運數據為收入保證、詐欺、網路安全、財務預測和設備維護提供了洞察力。
4. 物聯網和數位服務： CSP 可以不只是提供連線而已，而是透過為特定行業領域提供分析和垂直化解決方案，成為整個物聯網（IoT）生態系統的一部分。
5. 互聯生態系統：CSP 作為互聯技術的關鍵推動者，可以有效地串聯 互聯汽車、家庭和智能城市。

對於希望實現產品多樣化和擁抱新商機的 CSP 而言，物聯網代表了一個獨特的機會領域。物聯網生態系統預計到 2025 年將達到 250 億台連接設備，支援超過 14 億的 5G 連接。

CSP 非常適合提供端到端的物聯網解決方案：他們可以收集串流數據，同時處理、儲存、分析和提供這些數據以及由此產生的情報，並將產生的情報反饋給客戶，以豐富的位置和地理元素協助垂直企業。

有遠見的 CSP 已經在朝這個方向發展。在全球範圍內，領先的 CSP 利用 Cloudera 的數據管理平台來獲得客戶的 360 度視圖、減少客戶流失、提高網路性能、最大限度地減少詐欺，並部署新的物聯網和連接串流用例。

Cloudera 數據平台（CDP）透過業界首個企業數據雲為 CSP 提供支援，在混合和多雲環境中提供強大的自助式分析，以及精密、細粒度的安全性和治理策略。 CDP 提供資料庫和機器學習服務、用於建構定制業務應用程式的數據中心服務，以及管理基礎設施、數據和分析工作負載的統一控制平面 — 而這些都建立在開源基礎上。

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本文翻譯自：Beyond Connectivity – Top 5 Ways Data and Analytics Drive Transformation in Telecom

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