La competitività di un'azienda di telecomunicazioni dipende dalla Data Quality: un errore su un singolo gruppo di dati può generare un effetto a catena sull’intera linea di erogazione del servizio.
Ecco perchè l’integrità dei dati gioca un ruolo fondamentale e la correzione degli errori ha bisogno di essere standardizzata e automatizzata.
Data Quality per la competitività: obiettivi, sfide e soluzioni
La crescita strategica del settore telecomunicazioni fa riferimento a obiettivi sostanzialmente semplici, ma difficili da raggiungere senza interventi qualitativi sul Data Management:
- Ottenere dati affidabili sui clienti per attività di marketing personalizzate
- Disporre di informazioni accurate per avviare offerte commerciali conformi al mercato
- Prevenire gli errori e l’accesso a informazioni non coerenti per garantire sicurezza e ridurre le spese
Per ottenere questi risultati, l’azienda incontrerà sfide comuni nel settore:
- Dotarsi di una soluzione di Master Data Management flessibile, in grado di adattarsi al mercato e alle sfide future
- Necessità di unificare le informazioni dei contratti degli abbonati e dei servizi fra i diversi sistemi di gestione
- Analizzare il comportamento degli utenti per creare un’unica panoramica coerente
- Analizzare dati statistici, come il numero di utenti per abitazione
- Avere un inventario fluido e organizzato per i contratti di servizio emessi
Un piano di miglioramento dovrebbe avere standard qualitativi dedicati a tutte le informazioni provenienti da fonti interne ed esterne. In questo senso, le metriche di riferimento di qualità non sono assolute, ma si adattano per creare affidabilità rispettivamente all’origine dell’asset.
Questo è vero anche nella standardizzazione nei dati raccolti e distribuiti nella propria Data Warehouse, per assicurare l’affidabilità delle informazioni e precisione nei metadati.
La creazione di Dashboard che raccolgano i master data, così come i progressi effettuati a livello di data management, saranno utili agli stakeholders e ai decision maker per restare allineati sulle informazioni visualizzate.
In questo senso, i processi di miglioramento dovrebbero essere intellegibili per gli executive rispetto all’impatto che avranno sul business, ed aggiornati con una certa frequenza.
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Data Quality nella telecomunicazione mobile: 3 sfide e 3 soluzioni
Un operatore di telecomunicazioni mobili è responsabile dell’efficienza e della precisione di un network che si appoggia a tecnologie, vendors e contractors esterni.
Ecco perché la gestione dei dati può diventare complessa. Tra le sfide più importanti delle aziende del settore si trovano:
Mancanza di coerenza
Quando stessi strumenti di misurazione che analizzano ambiti congruenti riportano metriche differenti, è necessario identificare le cause dell’incoerenza. Questa può nascere dall’uso di differenti vendors per uno stesso network, mancanza di sincronizzazione negli aggiornamenti di rete o da problemi tecnici degli strumenti.
Mancanza di riconoscimento degli errori
Un esempio di mancata identificazione degli errori e un conteggio errato delle chiamate rifiutate. in questo caso, apparirà un’incongruenza fra il numero delle chiamate entranti e il numero di quelle in uscita (che dovrebbe corrispondere contando quelle rifiutate, perse e accumulate in attesa).
Mancanza di sincronizzazione
Si isola il problema della sincronizzazione perché l’allineamento temporale è un problema frequente per questo settore. Un aggiornamento lento di un software può risultare in un rapporto sul traffico falsato: solitamente, questi problemi possono essere risolti con software avanzati che comunichino con update unici.
Per migliorare la Data Quality, alcune applicazioni tecniche risolutive possono essere:
Vincoli di integrità semantica
E’ l’istituzione di vincoli che filtrano l’avanzamento di un processo. Le istanze così create permettono il via libera delle operazioni solo quando i dati in ingresso soddisfano determinati requisiti.
Soluzioni di Record linkage
Servono a identificare dati duplicati che però appaiono con valori differenti (ad esempio, due nominativi uguali scritti in un formato differente).
Analisi del data lineage
Significa identificare la provenienza del dato sfruttando annotazioni, così da risolvere problemi che riguardano principalmente l’affidabilità delle informazioni per gli utenti.
L’impatto della data quality nelle operazioni delle telecomunicazioni
L’impatto di avere una struttura di Data Management corretta e precisa si estende in tutte le operazioni del business.
Avere informazioni aggiornate non significa avere necessariamente informazioni coerenti, e le conseguenze di una scarsa Data Quality si ripercuotono sui livelli del marketing, della logistica, della distribuzione dei servizi e sulla fluidità del network, impattando, infine, sulla Customer Experience complessiva.
I benefit dell’integrazione di software e processi che favoriscono alti livelli di Data Quality si estendono anche sul piano del dipartimento Sales, che sarà favorito nel raggiungere gli obiettivi del business.
Infine, per rendere più semplice e produttivo il lavoro del dipartimento IT, costruire affidabilità nei dati è un obiettivo essenziale per le grandi aziende nelle telecomunicazioni.
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