通信服務提供商的數據分析和ML

減少流失,改善服務並創造新的收入流

從可穿戴設備到自動駕駛汽車再到遠程醫療,連通性是增長行業的核心。但是對於通信服務提供商(CSP)來說,增加的競爭意味著較少的可靠收入來源,就像必須為下一代網絡進行數十億美元的投資一樣。

來自付費電視,無線和新興連接空間的CSP在從網絡分析到訂戶分析的所有內容上都使用數據鏈球,以獲取貨幣化,優化和創新。

領先的溝通提供商正在使用
數據映射以更快的速度創新

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以前的箭頭
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為什麼要用於CSP的數據括號

更好的遊戲體驗圖標

實時 +批次

通過實時數據做出更好的決策。緩衝,像素化和延遲會導致客戶滿意度的水平較低,進而導致攪拌。快速識別和補救影響您的訂戶基礎的問題。推動訂戶消費媒體以增加貨幣化。

遊戲圖標的數據團隊

數據團隊協作

使數據團隊能夠協作。數據孤島和不可共享的數據OOL使數據科學家,工程師和分析師很難共同努力,從而降低了創新市場的速度。Databricks的數beplay娱乐ios據和AI的協作工作區意味著連續,快速的創新。

操作敏捷圖標

scale

根據網絡需求進行擴展。調整按需和雲中的計算資源大小,以匹配網絡的數據處理需求。不再需要根據尖峰預測來節省成本,並減輕對本地硬件的資本投資的需求。

用例

從推動訂戶獲取和預測流失到做出更明智的生產和內容獲取決策,Databricks可以幫助媒體公司比以往任何時候都更好地了解他們的受眾和內容。

電信用例圖標1

訂戶分析

為前景創建個性化的,無摩擦的旅程,並驅動ARPU。

訂戶流失預測
客戶壽命價值
下一個最佳動作/優惠

電信用例圖標2

網絡分析

了解網絡使用情況,跟蹤異常並自動化網絡優化以提供可靠的服務。
網絡操作監視
漫遊分析
QoS速度和重置分析
能力和預測用法

故障票證解決方案

電信用例圖標3

物聯網和M2M

利用大數據來優化項目計劃和資產部署,以最大化成本。
設備故障檢測
實時資源管理

工程部署預測

電信用例圖標4

安全和合規性

優化威脅和風險管理。

欺詐識別

蠻力攻擊
機器人檢測
GDPR/CCPA合規性

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