Analyse für Netzbetreiber

Business-Intelligence- und Datenanalyse-Software bilden heute standardmäßig die Basis für alle Geschäftsentscheidungen. Besonders bei Telekommunikationsunternehmen steigt das Interesse nach Datenanalyse stetig, da sie dadurch Call-Center-Kosten und Netzwerkausfallzeiten reduzieren können. Eine Studie der Yankee Group zeigt, dass 90% der 80 befragten CIOs und CTOs eine Investition in Business-Intelligence-Lösungen in den nächsten 12 bis 18 Monaten planen.

Die Herausforderung bei herkömmlicher Datenanalyse-Software besteht bisher darin, dass Entscheidungsträger nur über ein sehr begrenztes Set an Tools verfügen, um sich Zugang zu Daten zu verschaffen. Dieses umfasst oftmals sehr spezialisierte Applikationen mit begrenztem Einsatzspielraum und einem geringen Ausmaß an Funktionalitäten. Aus diesem Grund sind Network Operation Manager zur Informationsbeschaffung meist auf Technikexperten angewiesen, wenn die Tools nicht ausreichend sind, um die nötigen Daten bereitzustellen. Zudem sind riesige Mengen an Unternehmensdaten nicht selten isoliert in sicheren Data Warehouses abgelegt, auf die nur eine kleine Gruppe auserwählter IT-Profis – sowohl aufgrund der Tools als auch entsprechender Rechteverteilung – Zugriff hat und mit diesen interagieren kann. Entscheidungsträger müssen deshalb, um überhaupt Zugang zu diesen Daten zu bekommen, viel Zeit mit Datenbank-Administratoren einplanen – ein Prozess, der in der Regel viele Tage oder Wochen in Anspruch nimmt.

Demokratisierung der Daten
Aktuell jedoch zeichnet sich ein Paradigmenwechsel ab – die sogenannte „Demokratisierung der Daten“. Denn neue Datenanalyse-Tools ermöglichen den Verantwortlichen in Unternehmen einen direkten Zugang zu relevanten Informationen und bieten gleichzeitig sichere, einfach zu handhabende Nutzeroberflächen bzw. extrem schnelle Antwortzeiten auf Abfragen. Auf Anwenderseite sind nicht länger SQL-Kenntnisse notwendig, um Zugang zu unternehmenskritischen Daten im Data Warehouse zu bekommen. Dies bedeutet, dass Probleme schneller identifiziert, diagnostiziert und gelöst werden können, was wiederum zur Verbesserung der Servicequalität führt.

Diese Tools erobern den Markt in einer Zeit, in der die flächendeckende Bereitstellung aussagekräftiger Daten wichtiger ist denn je. Die Nachrichtenübermittlung per SMS ist zwar schon seit langem sehr beliebt und wird allgegenwärtig eingesetzt, dennoch verzeichnet dieser Kanal immer noch ein rapides Wachstum. Diese phänomenale Wachstumsrate zeigt sich z.B. darin, dass das Sybase 365-Netzwerk seit März 2010 täglich mehr als 1,4 Milliarden Text- und Multimedia-Nachrichten prozessiert. Dies entsprach vor nur fünf Jahren noch dem SMS-Verkehr eines Monats.

Um weiterhin eine hohe Kundenzufriedenheit zu gewährleisten und einer Kundenabwanderung vorzubeugen, müssen Wireless-Anbieter zukünftig diese Masse an Nachrichten effektiv managen, damit sie schnell und erfolgreich ihr Ziel erreichen. Unglücklicherweise ist das Zurückverfolgen von Nachrichten, wenn sie einmal das eigene Netzwerk verlassen haben, für Mobilfunkbetreiber bisher nicht möglich. Off-Network Business Intelligence bietet Betreibern eine Chance, die es zu nutzen gilt.

Visibilität in den Vorgängen außerhalb des Netzwerks ist für Betreiber unabdinglich, um Servicequalität zu verbessern, Netzwerkausfälle zu verringern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Durch eine tiefgehende Analyse ihres Off-Netzwerkverkehrs sind Dienstleister in der Lage, fundierte Entscheidungen über Netzwerkaktivitäten, verfügbare Ressourcen und Kunden zu treffen.

Bei Daten in der „Cloud“ ist der Einsatz von Business Intelligence in Form eines Software-as-a-Service(Saas)-Modells durchaus sinnvoll. Gerade bildet sich eine neue Generation an Applikationen heraus, bei denen vertrauenswürdige Partner die Sammlung, Modellierung, Analyse, Kontrolle und Bereitstellung von Daten übernehmen. „Cloud BI“ bietet folgende Vorteile: geringer Kapitaleinsatz, minimales Projektrisiko, schneller Einsatz und regelmäßige Feature-Updates.

Damit eine BI-Plattform aber effektiv genutzt werden kann, ist sowohl Echtzeit- als auch historische Analyse notwendig. Echtzeit-Monitoring unterstützt die proaktive Netzwerkanalyse, historische Daten dienen hingegen zur Erkennung von Trends. Zusammen helfen diese beiden Ansätze dem Anbieter bei kurz- sowie bei langfristigen Geschäftsentscheidungen. Analysen und ausgefeilte Reportings, die über heutige Analyse-Tools verfügbar sind, helfen Betreibern bei der  Identifikation von Datentrends, Anomalien sowie bei prädiktiven Analysen.

Wert von Analyse-Lösungen für Betreiber
Wie viel Einfluss kann Business Intelligence schon auf die Betriebskosten haben? Die Einsparungen summieren sich schnell zu einem nicht unerheblichen Betrag. Ein mittelständisches Unternehmen beispielsweise erhält am Tag durchschnittlich rund 1.000 Supportanfragen bezüglich Off-Netzwerk-SMS-Verkehr, wobei jeder eingehende Anruf in der Kundenzentrale den Betreiber im Durchschnitt 30 Dollar kostet. Reduziert man diese eingehenden Anrufe mithilfe fundierterer Entscheidungen und einer besseren Servicequalität lediglich um 10%, führt dies schon zu einer jährlichen Einsparung von mindestens 1 Millionen Dollar für das Call Center.

Durch das schnelle Erkennen und Diagnostizieren von Netzwerkproblemen hilft die Analyse, die Reaktionszeiten signifikant zu verbessern, da Netzwerk-Administratoren Komplikationen schnell aus der Welt schaffen können. Zeitnahe Reaktion bedeutet wiederum weniger Probleme bei der Nachrichtenübermittlung, steigende Effizienz, weniger Anfragen beim Kundenservice und letztendlich eine geringere Kundenabwanderung – und das alles zusammen genommen senkt die Betriebskosten signifikant und führt zu einer Verbesserung des gesamten Geschäftsergebnisses.

Zusätzlich liefern Echtzeit- und historische Datenanalysen Netzwerkmanagern die Möglichkeit, den Netzwerkbetrieb zu straffen und zu optimieren sowie Ressourcen-Planung durchzuführen. Abteilungsleiter profitieren davon, das Kundenverhalten besser verstehen und nutzen, die Auswirkungen ihrer Preisgestaltung und Promotion-Aktionen besser nachvollziehen sowie Kunden segmentieren zu können, um gezielt neue Services anzubieten.

Voraussetzungen für eine erfolgreiche Analyse
Wireless-Betreiber müssen bei der Diskussion von Analyse-Lösungen v.a. zwei Faktoren in Betracht ziehen: Erstens werden Daten in Höchstgeschwindigkeit verarbeitet, zweitens gibt es eine riesige Menge an Daten. Selbst mittelgroße Betreiber bewältigen jeden Tag mehrere 100 Millionen an Voice-, Nachrichten- und Daten-Transaktionen. Im Hinblick auf Analyse bedeutet dies, dass Anfragen einen enormen Datenspeicher benötigen. Wenn die Engine zur Bearbeitung der Anfragen nicht schnell genug ist und keine maximale Analyseleistung aufweist, müssen Nutzer Minuten oder gar Stunden warten, bis sie die benötigte Antwort bekommen. Bei der Wahl einer Analyselösung sollte daher sichergestellt werden, dass diese über eine ausreichende Abfrageleistung verfügt, so dass die angeforderten Daten innerhalb von Sekunden, und nicht von Minuten, zur Verfügung stehen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unzugänglich im Data Warehouse verstaute Informationen nicht sinnvoll sind; stattdessen benötigen Entscheider zeitnahe und relevante Daten für das effiziente Netzwerk- und Geschäftsmanagement. Bis vor kurzem stellte die Datenanalyse noch eine besondere Herausforderung dar, denn sie erforderte die Erfüllung gewisser Sicherheitsanforderungen sowie Kenntnisse in SQL-Kodierung. Qualifizierte SQL-Datenbank-Administratoren (DBAs) waren die einzigen, die eine Suchanfrage starten und auf Daten zugreifen konnten. Die Einführung nutzerfreundlicher Methoden für Nicht-DBAs ist unabdingbar, damit auch nicht technisch versierte Geschäftsmanager unmittelbar Antwort auf ihre Fragen bekommen – anstatt Tage oder Wochen auf die Antwort eines Experten zu warten. Denn nur so können Geschäftsabläufe optimiert, Kosten eingespart und Kunden zufrieden gestellt werden.