Návrh Školení

1. Modul-1 : Případové studie o tom, jak Telecom regulační orgány využily Big Data Analytics k vynucení souladu:

    TRAI ( Telecom Regulační úřad Indie) Turecký Telecom regulátor : Telekomünikasyon Kurumu FCC -Federální komunikační komise BTRC – Bangladéš Telecomkomunikační regulační úřad

2. Modul-2: Kontrola milionů smluv mezi CSP a jejich uživateli pomocí nestrukturované analýzy velkých dat

    Elements of NLP ( Natural Language Processing ) Extrahování SLA ( smlouvy o úrovni služeb ) z milionů smluv Některé ze známých open source a licencovaných nástrojů pro analýzu smluv ( eBravia, IBM Watson, KIRA) Automatické zjišťování smluv a konfliktů z nestrukturovaných analýza dat

3. Modul -3 : Extrahování strukturovaných informací z nestrukturované zákaznické smlouvy a jejich mapování na kvalitu služby získanou z dat IPDR & Data aplikace získaná davem. Metrika pro shodu. Automatická detekce porušení předpisů.

4. Modul- 4: POUŽÍVÁNÍ aplikačního přístupu ke shromažďování údajů o shodě a QoS – uvolněte uživatelům bezplatnou regulační mobilní aplikaci, aby ji mohli automaticky sledovat a analyzovat. V tomto přístupu regulační úřad uvolní bezplatnou aplikaci a bude ji distribuovat mezi uživatele – a aplikace bude shromažďovat data o QoS/spamech atd. a hlásit je zpět ve formě analytického panelu:

    Inteligentní modul detekce spamu (pouze pro SMS), který pomáhá účastníkovi s hlášením Crowdsourcing dat o problematických zprávách a hovorech pro urychlení detekce neregistrovaných telemarketerů Aktualizace o opatřeních přijatých na základě stížností v rámci aplikace Automatické hlášení kvality hlasových hovorů (přerušení hovoru, jeden způsob připojení) pro ty, kteří budou mít nainstalovanou regulační aplikaci Automatické hlášení rychlosti dat

5. Modul-5 : Zpracování regulačních dat aplikací pro automatické generování poplachového systému (alarmy budou generovány a automaticky zasílány e-mailem/sms zúčastněným stranám) : Implementace palubní desky a alarmové služby

    Microsoft Řídicí panel založený na Azure a alarmová služba SNS AWS Lambda Service založený Dashboard a alarmující AWS/Microsoft Analytická sada pro shromažďování dat pro generování alarmů Pravidla pro generování alarmů

6. Modul-6: Použití dat IPDR pro analýzu velkých dat QoS a Compliance-IPDR:

    Měřená fakturace podle služeb a využití předplatitelů Analýza a plánování kapacity sítě Správa okrajových zdrojů Správa zásob a majetku v síti Sledování cílů na úrovni služeb (SLO) pro obchodní služby Sledování kvality zkušeností (QOE) Sledování poklesu hovorů Optimalizace služeb a analýzy vývoje produktů

7. Modul-7: Zkušenosti se zákaznickým servisem & Big Data přístup k CSP CRM :

    Soulad se zásadami vrácení peněz Poplatky za předplatné Splnění smlouvy SLA a sleva za předplatné Automatická detekce nesplnění SLA

8. Modul-8 : Big Data ETL pro integraci různých zdrojů dat QoS a sloučení do jediné analýzy založené na alarmech řídicího panelu:

    Použití PAAS Cloudu, jako je AWS Lambda, Microsoft Azure Použití hybridního cloudového přístupu

Požadavky

Pro účast v tomto kurzu nejsou vyžadovány žádné zvláštní požadavky.

  14 hodiny
 

Počet účastníků


Začátek

Konec


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Reference (3)

Související kurzy

Související kategorie