As operadoras de telecomunicações sempre se destacaram no mercado por sua habilidade ímpar em gerar uma abundância de dados diariamente. Prestando serviços para milhões de assinantes, essas empresas lidam com bilhões de dados todos os dias, desde chamadas de voz, consumo de dados pela internet, envio de mensagens de texto até o uso de aplicativos.
Esses eventos são registrados internamente pelas próprias operadoras para diversos propósitos diferentes, como tarifação, faturamento, análises de antifraude, garantia de receita e investigação legal, entre outros. No entanto, à medida que a evolução das tecnologias de comunicação móvel avança, os volumes de dados também crescem exponencialmente.
A primeira geração (1G) limitava-se a chamadas de voz, enquanto a segunda (2G) introduziu serviços de mensagens de texto e MMS (Multimedia Message System). A terceira geração (3G) trouxe a possibilidade de internet móvel, chamadas de vídeo e TV móvel, elevando ainda mais o volume de eventos e dados gerados diariamente.
Com a chegada do 4G, novas tecnologias como IoT, conteúdo em alta definição, serviços de streaming, jogos online e computação em nuvem impulsionaram ainda mais o crescimento de dados. Agora, com a chegada do 5G, a capacidade de transmissão de dados e a densidade de conexão de dispositivos na rede aumentam consideravelmente, impulsionando ainda mais a geração de novos dados.
E essa tendência deve continuar, visto que diversas projeções indicam que a quantidade de dados continuará crescendo de forma acelerada.
Pode-se dizer que a tecnologia de comunicação móvel, desde sua criação entre os anos 70 e 80 até o 4G, tinha como principal objetivo atender pessoas. Hoje, o 5G tem a possibilidade de atender tanto pessoas quanto máquinas.
Os desafios
Agora, as operadoras precisam aprender a lidar com essa avalanche de dados e, com isso, encontrar, desenhar e aplicar soluções de análise adequadas. Enquanto essa necessidade já existia nas eras do 3G e 4G, o 5G impõe uma demanda ainda maior, já que a complexidade reside na grande variedade de sistemas baseados em arquiteturas híbridas ou em nuvem, gerando dados de diversas fontes.
O acesso fácil aos dados, independentemente de sua localização, combinado com pipelines de dados bem estruturados e governança eficaz, permite que operadoras e empresas transformem dados brutos em insights inteligentes para tomada de decisões estratégicas.
Com isso, a exploração dos dados por meio de interfaces visuais e intuitivas é crucial para garantir a consistência dos modelos de análise e possibilitar o acesso a informações de qualidade, especialmente para equipes não técnicas.
No cenário das telecomunicações, a capacidade de implementar e monitorar modelos de análise de forma independente aumenta a eficácia e possibilita práticas de melhoria contínua. Automatizar a gestão do ciclo de vida dos modelos de aprendizado de máquina aumenta a transparência na criação das análises, garantindo o pleno alinhamento dos projetos de inteligência artificial com os objetivos de negócio.
Em conclusão, a aplicação adequada da análise de dados permitirá que as operadoras e empresas compartilhem seus insights de forma flexível, incentivando a análise colaborativa dos resultados em toda a organização. Com o uso da IA na era do 5G, a capacidade de análise de dados em tempo real será ampliada, proporcionando benefícios significativos para toda a empresa.
De forma resumida, ao aplicar essas práticas de análise, as operadoras poderão, internamente, compartilhar de maneira flexível seus dashboards e gráficos com outras áreas ou equipes dentro da empresa, fomentando um trabalho colaborativo dos resultados, comunicando de maneira efetiva o que os dados mostram e reduzindo diferentes vieses de análises, incentivando uma tomada de decisão mais estratégica.
Alexandre de Almeida, Gerente Sr. Business Lab e Pré-vendas da Engineering Brasil.
