Повышение ценности мобильных данных с помощью аналитики

Если Big Data - сырая нефть, то аналитика - нефтепереработка. Как говорится в отчете Cisco IBSG, "если сырые данные сохранить, обработать и направить в ту точку, где принимаются решения, то ценность этих данных многократно увеличится". Количество тенденций, шаблонов и идей, о которых можно узнать из источников Big Data, поистине безгранично. Однако в этих заметках я сосредоточусь, главным образом, на аналитической информации, полученной с помощью обработки (то есть анализа) сырых данных, которые находятся в мобильной сети и по большей части никак не используются.

Согласно отчету Cisco VNI, к 2017 году количество подключенных устройств вырастет втрое, а объем глобального IP-трафика за этот период также утроится. Мобильные сети не только стали главным инструментом, способным справиться с этой лавиной, но и превратились в программируемую платформу для быстрого сбора, корреляции и контекстуализации данных. Сетевые данные, политики и аналитическая информация, тесно взаимодействуя множеством разнообразных способов, формируют основу "мобильных данных" (Data in Motion), от которых во многом зависит монетизация сетей.

Нераскрытые возможности

Вы, вероятно, знаете, что стоимость рекламной минуты в мобильных приложениях ниже, чем в других рекламных каналах (в Интернете, на телевидении и т.д.). Это связано с тем, что мобильными приложениями часто пренебрегают. Рекламные кампании в данной среде часто бывают неэффективны из-за нехватки контекстуальной информации о местоположении, возрасте, истории взаимодействия, сетевых условиях, размере экрана и т.д. Хотя рыночные аналитики довели до совершенства методы измерения эффективности рекламы в среде самых разных типов, им так и не удалось разгрызть "мобильный орешек". Метрика мобильной рекламы по-прежнему остается зыбкой, расплывчатой, что существенно ограничивает рекламные инвестиции в мобильную среду.

С другой стороны, как бы нам ни нравились такие приложения, как Apple Siri, FaceTime и Angry Birds, и такие устройства, как Apple iPhone, все они в определенные моменты создают для мобильных операторов подлинный "операционный кошмар", вызывая настоящее цунами мобильного и сигнального трафика. Это происходит из-за слабой аналитики, неспособной правильно спрогнозировать пики сетевого трафика для своевременного выделения сетевых ресурсов и полосы пропускания. Правильные прогнозы помогли бы увеличить эффективность операций и экономию средств. Ну, и не будем забывать о Всеобъемлющем Интернете и о том, что к 2020 году в сетях будут работать 50 миллиардов устройств!

У мобильных операторов есть хорошие возможности решить перечисленные выше проблемы. Предоставляя сетевой доступ тысячам абонентов, операторы, в соответствии с законом больших чисел, могут довольно точно прогнозировать поведение сети и ее пользователей. В отличие от поставщиков "пустых" аналитических средств, сетевые операторы имеют прямой доступ к данным, поступающим из множества источников, таких как CDN (Content Delivery Networks - сети доставки контента), устройства, приложения, системы биллинга и тарификации, а также от различных элементов мобильных сетей. Некоторые операторы могут иметь доступ даже к данным Wi-Fi. И, наконец, у многих операторов есть облачная инфраструктура, необходимая для крупномасштабного анализа данных.