Course Outline

1. 모듈-1: Telecom 규제 기관이 규정 준수를 위해 Big Data 분석을 어떻게 사용했는지에 대한 사례 연구:

  • TRAI(Telecom 인도 규제 당국)
  • 터키어 Telecom 규제 기관 : Telekomünikasyon Kurumu
  • FCC - 연방 Communication 위원회
  • BTRC – 방글라데시 Telecom통신 규제 기관

2. 모듈-2: 비정형 빅데이터 분석을 사용하여 CSP와 사용자 간의 수백만 건의 계약 검토

  • NLP(자연어 처리)의 Element
  • 수백만 개의 계약에서 SLA(서비스 수준 계약) 추출
  • 계약 분석을 위한 알려진 오픈 소스 및 라이센스 도구 중 일부(eBravia, IBM Watson, KIRA)
  • 비정형 데이터 분석을 통한 계약 및 갈등 자동 발견

3. 모듈 -3: 구조화되지 않은 고객 계약에서 구조화된 정보를 추출하고 이를 IPDR 데이터에서 얻은 서비스 품질에 매핑합니다. 크라우드 소싱 앱 데이터. 규정 준수 지표. 규정 준수 위반을 자동으로 감지합니다.

4. 모듈- 4: 앱 접근 방식을 사용하여 규정 준수 및 QoS 데이터 수집 - 자동으로 추적 및 분석할 수 있도록 무료 규제 모바일 앱을 사용자에게 출시합니다. 이 접근 방식에서 규제 당국은 무료 앱을 출시하고 사용자에게 배포하며 앱은 QoS/스팸 등에 대한 데이터를 수집하여 분석 대시보드 형식으로 다시 보고합니다.

  • 가입자의 보고를 지원하는 지능형 스팸 탐지 엔진(SMS 전용)
  • 미등록 텔레마케터 탐지 속도를 높이기 위해 문제가 되는 메시지 및 통화에 대한 데이터를 크라우드소싱합니다.
  • 앱 내 불만 사항에 대해 취한 조치에 대한 업데이트
  • 규제 앱 설치 대상자에 대한 음성 통화 품질(통화 끊김, 단방향 연결) 자동 보고
  • 데이터 속도 자동 보고

5. 모듈-5: 자동 경보 시스템 생성을 위한 규제 앱 데이터 처리(경보는 자동으로 생성되고 이해 관계자에게 이메일/SMS로 전송됩니다):
대시보드 및 알람 서비스 구현

  • Microsoft Azure 대시보드 기반 및 SNS 알람 서비스
  • AWS Lambda 서비스 기반 대시보드 및 알람
  • AWS/Microsoft 경보 생성을 위해 데이터를 처리하는 분석 제품군
  • 알람 생성 규칙

6. 모듈-6: QoS 및 규정 준수를 위해 IPDR 데이터 사용 - IPDR 빅 데이터 분석:

  • 서비스 및 가입자 사용량에 따라 측정된 청구
  • 네트워크 용량 분석 및 계획
  • 엣지 리소스 관리
  • 네트워크 인벤토리 및 자산 관리
  • 비즈니스 서비스에 대한 서비스 수준 목표(SLO) 모니터링
  • QOE(경험 품질) 모니터링
  • 전화 끊김
  • 서비스 최적화 및 제품 개발 분석

7. 모듈-7: 고객 서비스 경험 & Big Data CSP CRM에 대한 접근 방식:

  • 환불 정책 준수
  • 구독료
  • SLA 충족 및 구독 할인
  • SLA를 충족하지 않는 경우 자동 감지

8. 모듈-8: Big Data 다양한 QoS 데이터 소스를 통합하고 단일 대시보드 경보 기반 분석으로 결합하기 위한 ETL:

  • AWS Lambda, Microsoft Azure과 같은 PAAS 클라우드 사용
  • 하이브리드 클라우드 접근 방식 사용

Requirements

이 과정에 참여하는 데 필요한 특정 요구 사항은 없습니다.

  14 Hours

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