IDC’ye göre, küresel LTE/5G özel kablosuz altyapı pazarının 2026 yılına kadar 8,3 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Bu pazarın, 2022-2026 tahmin dönemi boyunca beş yıllık bileşik yıllık büyüme oranında (CAGR) %35,7 oranında büyümesi bekleniyor. . Telekomünikasyon veya telekom şirketleri, her yerde dijital bağlantı kurmak, 5G ve Yazılım Tanımlı Geniş Alan Ağı (SD-WAN) ağlarını dağıtmak ve müşteri sadakatini korumak dahil olmak üzere birçok operasyonel zorlukla karşı karşıya. Bu zorluklarla karşı karşıya kalan birçok kuruluş, veriye dayalı karar vermeye yöneliyor.
Verilerinin %90’ının uzamsal veya zamansal bir bileşene sahip olduğunu bilen telekom operatörleri, uzamsal veriler açısından zengin olarak tanınırlar. Bunlar, örneğin, mobil müşterilerin zaman içindeki hareketlerini, hücresel kulelerin ve kabinlerin konumlarını, geniş bant ağlarını, mobil ağ kapsama alanını, fiber optik ağları ve navigasyon ve trafik bilgisi sağlayan caddeleri içerir. Tüketilen veri bolluğu ile karşı karşıya kalan operatörler, ellerindeki tüm uzay-zamansal verilerden en iyi şekilde yararlanmayı zor buluyor.
Ancak daha fazla veri, daha fazla zorluk anlamına gelir. Bu bağlamda, telekom piyasası hala karar vermek için verilerine güvenmek konusunda isteksizdir. Giderek daha fazla telekom şirketi, çözümlerinin doğru verilere dayanıp dayanmadığını ve rekabet avantajı elde etmek için analitik ve modelleme süreçlerinde yerelleştirmeden yararlanıp yararlanamayacaklarını merak ediyor.
Ayrıca, pandemi yeni zorluklar ve ihtiyaçlar yarattı. Kuruluşlar, bireylerin yaşamlarında dijitalin her yerde bulunmasını ve veri yönetimini anlamaya yardımcı olan “Her Şeyin ve Her Şeyin İnterneti” (Her Şeyin İnterneti veya IoE) gibi yeni kavramların analizini desteklemek için teknolojik yenilikleri benimsemektedir. IoB (Davranış İnterneti).
Sürekli artan miktarda veri ile karşı karşıya kalındığında, jeo-uzamsal zeka söz konusu olduğunda net bir veri stratejisine sahip olmak her zamankinden daha önemlidir. İş tahminlerinde, risk azaltmada ve rekabet avantajı elde etmede kilit rol oynar. Bu, bilinçli karar verme için operasyonel verilere güven oluşturur.
Haritalamanın Ötesinde
Jeo-uzamsal zeka, etkileşimli bir harita üzerinde verilerin nasıl görselleştirileceğinden daha fazlasıdır. Ayrıca, mekansal-zamansal verilerin nasıl kolay ve verimli bir şekilde operasyonel hale getirilip analiz edileceğini, kuruluşların ısı haritaları ve beyaz ve sıcak noktalar aracılığıyla verileri analiz etmesine, varlık noktaları arasındaki mesafe matrisini hesaplamasına, bir zaman serisi tüketici verisini analiz etmesine ve görüş hattını hesaplamasına yardımcı olur. bir hücre kulesi.
Jeo-uzamsal zeka sayesinde operatörler, tekliflerinin doğru hedeflere yönelik olup olmadığını değerlendirebilir. Potansiyel tüketicilerin sayısının artabileceği alanları tahmin edebilir ve kuruluşların ihtiyaç duydukları bant genişliğini elde ettiğini doğrulayabilirler. Sağlayıcılar ayrıca bir alandaki (ve bant genişliğini etkileyen) bağlı cihazların sayısını tahmin edebilir, geniş bant site konumları arasındaki mesafeleri ve maliyetleri hesaplayabilir veya verileri nasıl zenginleştireceklerini ve diğer pazarlardan nasıl daha fazla kâr elde edeceklerini araştırabilir.
Yapay zekanın (AI) ve makine öğreniminin (ML) geliştirilmesi
Konum zekasından AI/ML’ye, veri bilimine ve tahmine dayalı analitikten içgörüler eklemek, karlı kararlar alınmasını sağlar. AI/ML’ye uzamsal analitik eklemek, telekom endüstrisinin sağlam operasyonel modeller oluşturmasına gerçekten yardımcı olabilir. Tüketici davranışını anlamaya yardımcı olan, bir ağ varlığının nerede kurulacağını tahmin eden, müşterilerin yeni 5G hizmetlerini satın alma olasılığının en yüksek olduğunu belirleyen. Ayrıca tüketicilerin dalgalanan beklentilerinin karşılanması yeni abone kazanmaya, abonelikten çıkmayı öngörme ve engellemeye yardımcı olur. Son olarak, organizasyonun halihazırda sahip olduğu verileri kullanarak ağ performansını tahmin etmek, milyarlarca abonenin kullanım kalıpları hakkında fikir verir ve stratejinin ince ayarlanmasını sağlar.
Sonuç olarak, jeo-uzamsal zekanın ortaya çıkardığı zorluk, jeo-uzamsal zeka araçlarının çözebileceği, uzayda ve zamanda büyük hacimli dinamik verilerin işlenmesi ve yönetiminde yatmaktadır.
Veri, stratejik parasal değer
Jeo-uzamsal zeka, yüksek değerli veri ve hizmetlerden para kazanmaya da yardımcı olur. İşletmeler, kurumsal ağdan, bağlı cihazlardan ve BT’den büyük miktarda veri toplar. Ek olarak, coğrafi referanslı ve zamansal verilerin anonimleştirilmesi, uzamsal işlenmesi ve zenginleştirilmesi başarılı bir jeo-uzamsal zeka stratejisidir. Elde edilen zenginleştirilmiş veri kümelerinin satışı bu nedenle önemli bir gelir sağlayabilir.
Örneğin, tüccarlar, insanların nereye ve ne zaman gittiklerine bakarak potansiyel pazarları hakkında daha fazla bilgi edinebilirler. Anonimleştirilmiş mobil veriler, günün belirli bir saatinde veya haftanın belirli bir gününde belirli bir bölgeden geçen yüksek değere sahip tüketicileri izleyerek bir satış noktasının ideal konumu hakkında fikir verebilir.
Otomobil sigortası şirketleri, sürücü davranışı ve alışkanlıklarıyla ilgili zengin BT verilerini analiz ederek riski daha doğru tahmin edebilir ve primleri daha iyi hesaplayabilir. Ziyaret edilen destinasyonlar, gidilen yollar, araç hızı, günün saati ve haftanın günü gibi veriler, güvenli veya dikkatsiz sürücülerin profillerinin oluşturulmasına yardımcı olur. Bayiler, araç sürücü profilleri ile seyahat alışkanlıkları arasındaki bağlantıları daha detaylı analiz edebiliyor ve bu bilgileri doğru aracı doğru müşteriyle eşleştirerek operasyonlarını iyileştirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için kullanabiliyor.
Telekom operatörleri için süregelen zorluk, akış hizmetlerinin ve birbirine bağlı sensörler, araçlar ve insanlardan oluşan bir dünyanın benzeri görülmemiş etkileriyle başa çıkarken daha fazla bant genişliğine sahip daha verimli bir ağ vaadini yerine getirip getiremeyecekleridir. Verilerin oynayacağı hayati bir rol vardır. Bulutta yerel ortamlarda büyük ölçekli analitik gerçekleştirirken verileri entegre etme, doğrulama ve yönetme yeteneği, gelecekteki mobil ve geniş bant hizmetlerinin geliştirilmesini, devreye alınmasını ve benimsenmesini hızlandırmak için kritik öneme sahiptir. Müşterilerin, satış ve pazarlama ekiplerinin self servis araçlara erişmesini sağlarken veri kalitesi, coğrafi kodlama ve mekansal işlemeyi birleştirerek işletmeler, verileri etkin bir şekilde yönetip paylaşabildikleri, yeni aboneleri hedefleyebildikleri ve kalitelerini artırabildikleri için rekabetçi ve kârlı kalırlar. hizmet.