コース概要

1. モジュール-1 : Telecom 規制当局がコンプライアンスを課すために Big Data 分析をどのように使用したかのケーススタディ:

  • TRAI ( Telecom インド規制当局)
  • トルコ Telecom 規制当局 : Telekomünikasyon Kuramu
  • FCC - 連邦 Communication 委員会
  • BTRC – バングラデシュTelecom通信規制当局

2. モジュール 2 : 非構造化ビッグ データ分析を使用して CSP とそのユーザーの間の何百万もの契約をレビューする

  • NLP (自然言語処理) の Element
  • 数百万の契約から SLA (サービス レベル アグリーメント) を抽出
  • 契約分析用の既知のオープンソースおよびライセンス供与ツールの一部 (eBravia、IBM Watson、KIRA)
  • 非構造化データ分析による契約と競合の自動検出

3. モジュール -3 : 非構造化顧客契約から構造化情報を抽出し、それらを IPDR データとサービス品質から取得したサービス品質にマッピングします。クラウドソースのアプリデータ。コンプライアンスの指標。コンプライアンス違反を自動検出します。

4. モジュール 4: コンプライアンスと QoS データを収集するためのアプリ アプローチの使用 - 自動的に追跡および分析できるように、無料の規制モバイル アプリをユーザーにリリースします。このアプローチでは、規制当局が無料アプリをリリースしてユーザーに配布します。また、アプリは QoS/スパムなどに関するデータを収集し、分析ダッシュボード形式でレポートします。

  • 加入者のレポートを支援するインテリジェントなスパム検出エンジン (SMS のみ)
  • 不快なメッセージと通話に関するデータをクラウドソーシングして、未登録のテレマーケティング業者の検出を迅速化します
  • アプリ内の苦情に対して講じられた措置に関する最新情報
  • 規制アプリをインストールするユーザー向けの音声通話品質 (通話切断、片方向接続) の自動レポート
  • データ速度の自動レポート

5. モジュール 5: 自動警報システム生成のための規制アプリ データの処理 (警報は自動的に生成され、利害関係者に電子メール/SMS で送信されます):
ダッシュボードとアラームサービスの実装

  • Microsoft Azure ベースのダッシュボードと SNS アラーム サービス
  • AWS Lambda サービスベースのダッシュボードとアラーム
  • AWS/Microsoft アラーム生成のためにデータを処理する分析スイート
  • アラーム生成ルール

6. モジュール 6: QoS とコンプライアンスに IPDR データを使用する - IPDR ビッグ データ分析:

  • サービスと加入者の使用量に応じた従量課金
  • ネットワーク容量の分析と計画
  • エッジリソース管理
  • ネットワークインベントリと資産管理
  • ビジネス サービスのサービス レベル目標 (SLO) の監視
  • エクスペリエンス品質 (QOE) のモニタリング
  • コールドロップ
  • サービスの最適化と製品開発の分析

7. モジュール-7: 顧客サービスの経験とサービスBig Data CSP CRMへのアプローチ:

  • 返金ポリシーの遵守
  • 購読料
  • SLA およびサブスクリプション割引への準拠
  • SLAを満たしていない場合の自動検出

8. モジュール 8: Big Data さまざまな QoS データ ソースを統合し、単一のダッシュボード アラーム ベースの分析に結合するための ETL:

  • AWS Lambda、Microsoft、Azure などの PAAS クラウドの使用
  • ハイブリッド クラウド アプローチの使用

要求

このコースに参加するために必要な条件は特にありません。

  14 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

お客様の声 (3)

関連コース

Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam

  14 時間

Apache Apex: Processing Big Data-in-Motion

  21 時間

関連カテゴリー