Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen

In dem derzeit stark wachsenden digitalen Zeitalter hat sich die Telekommunikationsbranche aufgrund von Geschäftszuflüssen von überdurchschnittlichen Dienstleistern und sich entwickelnden Geschäftsmodellen wettbewerbsfähiger gemacht. Die Überwachung und Aufrechterhaltung einer besseren QoS ohne Kompensation von Kundenzufriedenheit und OpEx wird zu einer Herausforderung für die Betreiber. Analysten prognostizieren zudem, dass die Daten, die aus einer Vielzahl komplexer Netzwerke und Anwendungen generiert werden, von der Peta-Skala zur Zeta-Skala ansteigen würden. Das Überleben der Besten hängt von der Einführung einer erstklassigen Lösung für die Orchestrierung von Daten, der Leistungsüberwachung, der vorausschauenden Netzwerkwartung, proaktiven Vorschlägen usw. ab.

Big Data zusammen mit Machine Learning und künstlicher Intelligenz wären die entscheidenden Unterscheidungsmerkmale für jeden Telekommunikationsbetreiber, um sich vor den Mitbewerbern zu behaupten. Das Datenmanagement und die Visualisierung der orchestrierten Daten zum Erstellen von Vorhersagemodulen würden sowohl die OpEx als auch die MTTR reduzieren. Die Anwendung künstlicher Intelligenz als Add-On würde die Abhängigkeit von L1 / L2-Support-Ingenieuren verhindern.

Der Telekommunikationssektor hat die Bedeutung von ML und KI verstanden, da sie dabei hilft, Einsichten über Kunden, Netzwerkstrukturorganisation, Netzwerkelemente-Leistung, Datenfluss über mehrere Komponenten, Finanzaufwand, Anwendungsleistung, Lieferantenmanagement usw. abzuleiten. Einige abgeleitete Anwendungsfälle Dazu gehören das Verständnis der Kundenanforderungen in verschiedenen Regionen, das regional am besten geeignete Produktangebot, das Verwalten von Benutzerprofilen, das Ableiten von Mustern für das Verhalten von Netzwerkelementen, um Anomalien vorherzusagen, Service Assurance, Priorisierung von Testfällen, Netzwerkplanung usw.

Mit seiner Expertise in den Bereichen Big Data, Machine Learning und Künstliche Intelligenz könnte Prodapt jedem Telekommunikationsbetreiber dabei helfen, potenzielle Erkenntnisse aus den vorhandenen Datenbank- und Netzwerkkomponenten zu ziehen. Zu den Funktionen von Prodapt gehören:

  • Datenaufnahme / Datenorchestrierung
  • Data Mining
  • Datenvisualisierung
    • Dashboards
    • Business Insights & Intelligence
    • Beschreibende Analytik
  • ML-Modellbau
    • Predictive Analytics
    • Prescriptive Analytics
    • Statistische Modellierung
    • Tiefes Lernen
    • Verstärkung lernen
  • ML-Modellbereitstellung
    • Mikrodienste
    • DevOps
  • ML Performance Tuning
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