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.
Как превратить возможности в доллары
Аналитика Описание Использование Зрелость рынка* (новый, растущий, зрелый)
Анализ контента Самые популярные веб-категории, мобильные приложения и контент; распределение контента по регионам и времени; битовая скорость; анализ тенденций Измерение производительности контента для оценки рекламы и монетизации контента Растущий
Операционный анализ Сетевая аналитика: трафик и тренды по каждому потоку, приложению и устройству с учетом региона, времени, сетевых элементов, операторских параметров KPI и т.д.; карта переполнения беспроводных сетей доступа Оптимизация и планирование сетей Новый
Маркетинг и реклама Анализ абонентов, устройств, приложений, местоположения (включая геопространственные параметры, анализ трафика и т.д.); анализ тенденций по времени, регионам и приложениям Оценка аудитории и эффективности рекламных кампаний и новых источников операторского дохода, связанных с передачей данных Растущий
* Согласно собственным аналитическим данным Cisco
Мобильные операторы из всех регионов мира понимают огромное значение монетизации данных с помощью аналитики. Ведущие операторы, такие как Verizon, Telefónica и Sprint, находятся на переднем крае этого процесса. Все они создали специализированные подразделения для аналитической работы. Для этого операторы могут использовать разные бизнес-модели (их список приведен ниже), но все модели исходят из одинаковых требований об анонимности данных и их агрегации (в большинстве случаев). Кроме того, абонент должен иметь возможность в любой момент по своему желанию выйти из этого процесса.
Что же это за бизнес-модели?
• Отдельные аналитические отчеты (продаются компаниям).
• Аналитика как услуга – отчеты, составленные на основе предоставленных заказчиком параметров KPI. Оплата зависит от объема использования.
• Интерфейсы API – открывают аналитические данные внешним разработчикам для формирования информационных панелей с оплатой по количеству вызовов API или в зависимости от условий договора о разделе прибыли.
• Пользовательские профили – обезличенная информация об абонентах (местоположение, возраст, устройство, сеть доступа, видеоаналитика и т.д.). Могут продаваться рекламным сетям по тарифам, зависящим от текущей стоимости профиля на рекламной бирже, которая определяется в реальном времени с помощью механизма Real-time Bidding (RTB).
• Услуги с добавленной стоимостью (Value Added Services, VAS) – зависят от местоположения, объема пользования, абонентской аналитики и т.д. Предоставляются абоненту бесплатно или тарифицируются по различным моделям монетизации (рекламным, бесплатно-премиальным и др.).
Операционная аналитика помогает не только делать разумные инвестиции в сети, но и окупать их. Падение качества (QoS) приводит к оттоку абонентов. Наш анализ показывает, что сократить этот отток можно с помощью операционной аналитики, позволяющей выявить падение качества и быстро исправить ситуацию. В результате мобильные операторы первого уровня могли бы ежегодно экономить до 2,7 млрд долларов (при условии 3-процентного среднегодового оттока абонентов, из которого 17 процентов вызывается падением качества услуг).
Исследование, проведенное по заказу Cisco, показало, что в случае повышения качества видео около 40 процентов пользователей были бы готовы на 20 процентов увеличить продолжительность просмотра видеоматериалов. Мобильный оператор может использовать видеоаналитику для распознавания плохого качества видеопотоков и его повышения, что, по мнению аналитиков Cisco, в период с 2013 по 2016 год могло бы с помощью целевой рекламы, основанной на аналитической обработке данных об абонентах, устройствах, приложениях и местоположении, увеличить совокупную годовую выручку операторов на 1,5 млрд долларов.
Программное средство Cisco Mobility Unified Reporting and Analytics (MURAL), входящее в состав решения Cisco Quantum, анализирует большие объемы исторических данных и данных, поступающих в режиме реального времени. Оно создает аналитическую прикладную платформу, которую можно легко интегрировать в операторскую сеть. В основе платформы лежат функции глубокой инспекции пакетов (Deep Packet Inspection, DPI) на маршрутизаторах Cisco ASR 5000. Эта платформа анализирует данные, поступающие из различных источников, и поддерживает широкий спектр приложений и областей применения.
Таким образом, аналитика позволяет оператору не только монетизировать, но и оптимизировать свою инфраструктуру и в результате экономить значительные финансовые средства. Сотрудничество с таким технологическим партнером, как Cisco, поможет мобильному оператору в полной мере воспользоваться всеми перечисленными возможностями.
Метки: Big Data, мобильные данные, Data In Motion, аналитика, операторы Связи.
