Создание более лояльной аудитории, понимание динамики оттока и прихода клиентов, ёмкости рынка и качества покрытия определяют финансовую устойчивость телеком-оператора и долгосрочность его развития. Огромные объёмы данных биллинга, транзакций и CRM-систем, с которыми еле справляются ИТ-службы, часто затмевают необходимость добавления иных источников данных. Это можно легко сделать в Rapeed силами самих бизнес-пользователей, при этом количество записей совершенно не важно и не приведёт к "взрыву" обрабатываемых объёмов данных.
Телеком
Отрасли и индустрии:
Для достижения адекватных персональных предложений и разработки новых продуктов, исследование данных должно быть проведено без задержек. Моделирование отклика на такие предложения требует совместной работы ML-моделей с оперативной обработкой и визуализацией больших массивов данных.
Для этой задачи хорошо подойдет распределённое хранение и обработка данных, на которой построен Rapeed.
Связи клиентов друг с другом и сообществами, динамика трафика и от чего она зависит, качество сигнала и состояние оборудования, вероятность фрода и безопасность подключений - обычно все эти задачи анализируются разрозненно, разными отделами с большими задержками.
С помощью Rapeed становится возможным объединить исследования воедино и дать бизнесу единую точку зрения на информацию.
Такой разрозненный и отсроченный анализ приводит к ограниченной целостной картины и затрудняет эффективное принятие решений. В Rapeed все эти задачи могут быть анализированы вместе, в реальном времени, позволяя более полно и оперативно оценить ситуацию и принять необходимые меры.