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モバイルネットワークの位置情報アプリケーションによるデータ分析拡張

課題

今日の環境における通信サービスプロバイダーの重要な課題は、顧客を維持することです。すべてのオペレーターは、顧客のニーズと要求を見つけるのに苦労しています。携帯電話会社は、保有している豊富なデータを分析し、それを目標の達成に役立つ有用な情報に変換することで利益を得ることができます。

この顧客は、アプリケーションを実行して、ロケーションベースの顧客行動分析を提供します。このアプリケーションのデータは、CDRなどのネットワーク要素から取得されます。これらのCDRは処理され、モバイル顧客のロケーションマップと移動プロファイルを提供します。この情報を使用して、コミュニケーションサービスプロバイダーは、ユーザーが使用するサービスを分析し、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを作成できます。データは匿名化され、マーケティング目的で使用されます。

この課題は、端末やネットワーク機器が別のベンダーに変更され、これらのネットワーク情報がCDRで同じデータを配信できなくなることです。これは、位置情報アプリケーションが機能しなくなる事を意味し、その結果、プロバイダーのビジネスモデルに大きな影響を与えました。

CUBROの解決策

Cubroプローブは、分析に不足しているメタデータ情報をモバイルネットワークプロバイダーに提供します。 プローブは、S6a、S1-MME、およびS11インターフェイスに接続されています。 プローブは、これらのインターフェイスからのトラフィックを分析し、NASメッセージを解読し、データを相互に関連付けて、結合されたXDRを生成します。

このXDRはKafkaインスタンスに転送されます。 Kafkaインスタンスでは、CubroのXDRはネットワーク要素情報のCDRと相関しています。 次に、Kafkaからの出力がHadoopクラスターに送信され、分析情報が生成されます。

Cubroプローブの使用は、分析アプリケーションへの以前の投資を保持し、Cubroの支援により、オペレーターはUTRANハードウェアを新しいベンダーに変更するときにスムーズに移行できます。

Kafkaでは、両方のデータソースが共通の識別子によって相互に関連付けられています。 ただし、線形相関が不可能な場合が多いため、相関は非常に複雑になる可能性があります。 この場合、良好な相関関係を得るには3番目のソースが必要です。

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