Gli operatori mobili accelerano nel proprio percorso di trasformazione in digital service provider, investendo massicciamente in tecnologie big data e machine learning arrivando a spendere oltre 50 miliardi di dollari a livello globale entro il 2021. Secondo ABI Research lo sviluppo di soluzioni analytics predittive basate sul machine learning crescerà sempre più diventando un importante elemento di trasformazione del modo di fare business degli operatori mobili.
Come afferma Joe Hoffman, Managing Director and Vice President at ABI Research: “Le applicazioni analytics predittive basate sul machine learning riguardano tutti gli aspetti del business delle telco. Pertanto è fondamentale che gli operatori imparino a padroneggiare e internalizzare l’utilizzo di tali tecnologie evitando di affidarsi solo all’esperienza dei vendor. Stiamo attraversando un periodo di grande cambiamento per gli operatori mobili in quanto assistiamo sempre più all’affermarsi della convergenza tra IT e telco determinata da tecnologie quali cloud e virtualizzazione, abilitate da SDN e NFV, intelligenza artificiale, abilitata dal machine learning, rese disponibili in modo pervasivo grazie a una copertura ubiqua all-IP fornita dalle reti 4G e 5G. Con la diffusione delle infrastrutture cloud e dei servizi basati sul machine learning, ogni operatore mobile può trasformarsi in una big data company. In pochi anni, le reti mobili diventeranno dei veri e propri supercomputer distribuiti, continuamente reingegnerizzati dalle applicazioni di machine learning e dotati di interfacce radio disseminate ovunque in scenari small e femto cells”.
In tale contesto gli analytics predittivi apporteranno benefici a tutte le operations delle telco: dai processi finanziari, incluse le applicazioni per la rilevazione e la gestione delle frodi, all’ottimizzazione e alla gestione real-time delle performance di rete, fino ai processi di marketing, sales e customer experience.
In particolare, dei 50 miliardi di dollari di investimenti previsti, lo sviluppo di applicazioni basate sul machine learning rappresenterà la componente più significativa raggiungendo i 12 miliardi entro il 2021, mentre oltre 7 miliardi saranno spesi per lo sviluppo dei sistemi di elaborazione big data, basti sull’ecosistema Hadoop, delle piattaforme di orchestrazione e di gestione dei dati su architetture SQL/NoSQL.
