Cambiare profondamente il proprio modello di business, passando dalla service assurance al customer experience management facendosi guidare da analytics e machine learning: Anritsu l’ha fatto.
La società, presente il 120 Paesi e con una clientela di operatori di telecomunicazioni e produttori che arriva a toccare oltre 1 miliardo di clienti e abbonati in tutto il mondo, ha scelto di darsi un nuovo posizionamento sul mercato, facendo leva sul suo asset più importante: i dati. Dalla service assurance alla customer experience, dalla misurazione della rete alla predizione di come evolverà l’esperienza dei servizi del cliente, è qui il cambio di passo.
Lavorare sui dati significa estendere il concetto di manutenzione predittiva della rete mettendo al centro dell’attenzione la percezione del cliente, con misurazioni continue che consentono di predire come ogni evento potrebbe impattare sulla sua esperienza e prioritizzando gli interventi correttivi più importanti per la qualità percepita, prima che l’evento stesso si verifichi. Lavorare sui dati significa superare la logica degli allarmi: gli insight e le analisi predittive, unite alle tecniche di machine learning, consentono di sviluppare automatismi di analisi e di risposta, semplificando la supervisione del personale.
Tutto questo non significa semplicemente migliorare il servizio o mantenere elevata la qualità dell’esperienza utente. Tutto questo ha impatto anche sul business, consentendo di allocare diversamente le risorse, aumentando tempo e capitali per lo sviluppo di nuovi servizi.
Anritsu ha dunque deciso di utilizzare il potere dei big data e degli analytics nella consapevolezza che gli strumenti tradizionali come i datawarehouse non sono adeguati a un nuovo scenario nel quale è necessario garantire tanto agli operatori tanto agli OEM risposte in tempo reale su dati enormi e complessi a costi sostenibili.
La sua scelta è caduta su Vertica , un database MPP (Massive Parallel Processing) colonnare che nasce per gli analytics in tempo reale, che integra sia un motore di analytics sia un motore di machine learning, e che è in grado di gestire enormi basi di dati, di qualunque tipologia e ovunque si trovino, rispondendo dunque a una necessità tipica del mercato Telco.
Garantisce tempi di risposta in near real time senza però impattare eccessivamente sull’infrastruttura aziendale: gira infatti su hardware standard, sia in cloud sia su nodi Hadoop (guarda il video su questa case history). L’efficacia di Vertica è dimostrata dai risultati misurati e certificati dopo l’adozione: un payback time di 4 mesi, un ROI del 331 per cento e, soprattutto, un beneficio media annuo di 3 milioni di dollari che diventa dunque impatto tangibile sul business (vedi il case study sul ROI). Nella valutazione dell’investimento, Anritsu ha tenuto in considerazione i costi di licenza e le sottoscrizioni annuali, la formazione del personale, la riduzione dei costi associati alla precedente soluzione di datawarehouse e alla mancata necessità di upgradare a nuovo hardware non standard, oltre al recupero di produttività e di efficienza..
A Vertica Anritsu riconosce tre atout: scalabilità, che consente di mantenere il controllo della rete senza interruzioni di servizio, costi, grazie per l’appunto alla possibilità di utilizzare commodity hardware di fascia bassa, e tempi di implementazione più rapidi, grazie al deployment facilitato.
Da parte sua, Carlo Arioli, EMEA Marketing Manager di Vertica, così commenta: “Anritsu è per noi un cliente OEM (Original Equipment Manufacturer)importante: è un ISV che sta investendo molto per innovare le soluzioni destinate al mondo degli operatori Telco portando soluzioni predittive nei loro Network Operation Center. I clienti OEM come Anritsu sono particolarmente attenti a scalabilità, costo e prestazione delle soluzioni che integrano nella loro architettura e per noi stanno diventando componente sempre più importante del nostro business, a conferma del lavoro che stiamo facendo sulla qualità e sulle performance di Vertica”.
I benefici misurati dopo l’implementazione di Vertica si sono registrati in primo luogo sul contenimento dei costi: evitando i costi di upgrade che altre soluzioni avrebbero richiesto, la società dichiara oggi di poter contare su un risparmio di 2 miliardi di dollari l’anno. Il secondo impatto, non meno significativo, è sulla produttività. La velocità del deployment di Vertica consente alla società di portare più velocemente i servizi di analytics a un numero maggiore di clienti. E conseguenza diretta di questo aumento di produttività è che i clienti di Vertica sono in grado di gestire volumi maggiori di dati a costi più contenuti.
Vertica è il cuore dal quale attingono le soluzioni eoCare per il troubleshooting automatizzato, eoMind per i predictive analytics e il machine learning, eoSight per il reporting e CEM, eoLive per le dashboard analitiche self-service in real time.
Ulteriori approfondimenti su questa case history sono disponibili a questo indirizzo
