Wie kognitive Managed Services die datengestützte Entscheidungsfindung für den Telekommunikationsbetrieb verändern

Um mit den Anforderungen der Digitalisierung Schritt zu halten, setzen Telekommunikationsanbieter auf KI und datengesteuerte Anwendungsfälle, um ihre Fähigkeiten zur Entscheidungsfindung und operativen Dienstleistungen zu verbessern.

November 23, 2023

Niladri Shekhar Dutta, Vice President, Global Telco Consulting & Solutions Head, Virtusa, erörtert, wie moderne Telekommunikationsunternehmen die betriebliche Transformation mit KI und kognitiven Managed Services erfolgreich vorantreiben können, um eine nahtlose IT- und Netzwerkkonvergenz sicherzustellen.

Mit dem Aufkommen von 5G, dem Internet of Things (IoT) und Cloud-Technologien werden Telekommunikationsanbieter zu Service-Enablern in einem neuen Ökosystem mit größerer geschäftlicher Komplexität und verstärkter Automatisierung. Daher müssen Telcos Echtzeit- oder echtzeitnahe Datenpunkte erhalten, um diesen digitalen Wandel effektiv und effizient zu steuern. Um Daten als betriebliches und geschäftsbestimmendes Unterscheidungsmerkmal voranzutreiben, muss man zunächst den Kontext von Daten oder Metadaten verstehen, gefolgt von einem Verständnis der Komplexität der damit verbundenen Geschäfts- und Betriebsprozesse und der zugrunde liegenden Architekturlandschaft.

Viele Telekommunikationsunternehmen tun sich schwer damit, datengestützte Entscheidungen zu treffen, weil sie nicht immer bedenken, was nach der Implementierung während des Betriebs und der verwalteten Dienste passiert. In diesem Artikel schlägt Niladri die Rückverfolgbarkeit von Daten und die Identifizierung aller möglichen Geschäftsregeln vor, um potenzielle Herausforderungen bei der Implementierung zu entschärfen. Er betont auch die Bedeutung von Konvergenz, nahtlosen Prozessen und Datenintegration, um die Datenintegrität innerhalb einer gewünschten Gesamtbetriebsstruktur sicherzustellen und voranzutreiben. Kognitive Operationen werden die Implementierung von KI-Algorithmen auf diesen Datensätzen erfordern, um eine gute Datenqualität und eine effiziente Datenautomatisierung zu gewährleisten.

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