C97-728817-01 © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 1 1 C97-728817-01 © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
© 2013 NetCracker Technology Corporation Confidential Большие данные, большие возможности Использование Big Data для анализа данных и принятия решений.
Advertisements

BIG DATA Революция в области хранения и обработки данных Выполнили студенты Кибец Юлия Усатов Константин.
Deductor в банковской аналитике. BaseGroup Labs Банковская аналитика Банковская аналитика охватывает большой спектр вопросов от консолидации и визуализации.
8 (800) www.softlinegroup.com | Бизнес-аналитика (BI)
Контроль за эффективностью использования IT-инфраструктуры с точки зрения бизнеса при помощи Progress Actional. Соколов Максим, Progress Technologies.
СИСТЕМА УЧЕТА И АНАЛИТИКИ ТЕЛЕФОННЫХ ЗВОНКОВ ДОК. ТЕЛЕКОМ Новые возможности эффективного управления бизнесом Москва 2012.
2011 год Противодействие атакам на сети передачи данных на основе анализа состояния сети Анатолий Корсаков, генеральный директор ООО МФИ Софт.
Система мониторинга на уровне ЛПУ Удаленные рабочие столы АСУ учета заявок пользователей.
© 2007 Cisco Systems, Inc. All rights reserved.SMBE v Cisco SMB University for Engineers Маршрутизаторы с интегрированными услугами (ISR) класса.
Никита Никитин маркетолог Краткая информация о компании Июль 2014 г.
11 Особенности построения системы распределенного мониторинга мобильных платформ (проект в ОАО Мобильные Телесистемы) 21 ноября 2013 Москва Кривенко Владимир.
Система «Аналитика» Инструменты бизнес-анализа для поддержки принятия бизнес-решений.
Важные элементы стратегии в управлении информацией Наталья Львова DOCFLOW.ru
CRM БИЗНЕС СИСТЕМА. MS TelemarketingSIA "Multi Stream"2 CRM Customer Rrelationship Management - Управление взаимоотношениями с клиентами; Модель взаимодействия,
Интеграция Deductor с Terrasoft CRM. BaseGroup Labs Анализ данных о клиентах Управление взаимоотношениями с клиентами не сводится только к фиксации событий,
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИНСТРУМЕНТОВ ВЕБ-АНАЛИЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ И КОРРЕКТИРОВКИ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ БИЗНЕСА Татьяна Ащаулова, AD|LABS-Украина.
Deductor Inventory Stock Optimization. BaseGroup Labs Важность проблемы Большая часть финансовых средств торговой организации сосредоточена на складе,
Эффективность CRM систем. Microsoft Dynamics CRM 4.0 Презентацию подготовила Студентка 4 курса Группы ГБИ 1-07 Теребилина Евгения.
Deductor – аналитическая платформа. BaseGroup Labs Назначение системы Deductor 5 является платформой, ориентированной на решение задач анализа любых структурированных.
1 Тема 2.2. КОРПОРАТИВНЫЕ ПОРТАЛЫ: ПОНЯТИЕ, НАЗНАЧЕНИЕ И ТИПЫ ПОРТАЛ – это защищенная, базирующаяся в Web, удобная для использования фокусная точка доступа.
Транксрипт:

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 1 1 C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco ® Systems Россия/СНГ Дмитрий Соколов

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 2 Ведущие операторы связи ищут сегодня пути получения ценной информации из массивных объемов данных доступных в их сетях Данные из многих распределенных источников порождают проблемы с целостностью и непротиворечивостью Разнообразие данных в сети растет с каждым новым приложением, используемым абонентами Корреляция и анализ различных источников и форматов данных требуют сверхвысокой производительности Каждый день через сеть проходят петабайты даннных Данные генерирются со все большими скоростями и изменяются в реальном времени Оператор должен быть уверен, что он собирает и анализирует именно те данные, которые имеют ценность

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 3 Источник: Analysis Mason ОбъемЦенностьСкоростьРазнородность Распределенные хранилища огромны, традиционные СУБД не способны вовремя обработать данные для принятия своевременных решенийРаспределенные хранилища огромны, традиционные СУБД не способны вовремя обработать данные для принятия своевременных решений За последние 2 года было создано больше данных чем за предыдущие 50 летЗа последние 2 года было создано больше данных чем за предыдущие 50 лет Множество раличных семейств данных, включая callog, сообщения, твиты, звук, видео, данные M2MМножество раличных семейств данных, включая callog, сообщения, твиты, звук, видео, данные M2M Количество неструктурированных данных растет быстрее чем структурированныхКоличество неструктурированных данных растет быстрее чем структурированных Способность быстро обрабатывать потоки данных, охватывающих физические и логические ресурсыСпособность быстро обрабатывать потоки данных, охватывающих физические и логические ресурсы Мошенничество может быть обнаружено раньше, настроение абонента может быть оценено почти в реальном времени, реклама может стать более адреснойМошенничество может быть обнаружено раньше, настроение абонента может быть оценено почти в реальном времени, реклама может стать более адресной Ценность собранных и обработанных данных должна конвертироваться в бизес преимущества и решения, которые принимаются в режиме реального времениЦенность собранных и обработанных данных должна конвертироваться в бизес преимущества и решения, которые принимаются в режиме реального времени

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 4 Аналитика Маркетинговые данные Данные сети в реальном времени Данные об абоненте Использование услуг Местоположение Используемые устройства Демографические данные Потенциал продаж Сегментация рынков Демографическая информация Качество услуг Трафик приложений Эффективность контактного центра

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 5 Снижение стоимости услуг Новые услуги и источники дохода Повышение качества сервиса Мониторинг Бизнес планирование Аналитика и прогнозирование Анализ причин проблем в сети и их предупреждениеАнализ причин проблем в сети и их предупреждение Оптимизация и планирование сетиОптимизация и планирование сети Обеспечение QoSОбеспечение QoS Настройка услуг с учетом местополжения и присутствияНастройка услуг с учетом местополжения и присутствия Персонализированные контент и тарифыПерсонализированные контент и тарифы Медиа и мобильные облачные услугиМедиа и мобильные облачные услуги Пакеты конвергентных услугПакеты конвергентных услуг

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 6 Бизнес-факторы: Оператор планирует агрессивную маркетинговую инициативу для увеличения ARPU, доходности и удержания клиентов путем создания точно ориентированных предложений для около 33 млн. клиентов через различные каналы, включая магазины розничной торговли, агентов, офисы обслуживания, SMS. Задача: Маркетинговая кампания такого рода и масштаба требует возможностей анализа, близкого к реальному времени, которые позволили бы создавать и подстраивать предложения под запросы абонентов. Кампания ориентирована на не-пользователей смартфонов. Необходимо единое представление о клиенте, с учетом всех его взаимодействий по различным каналам. Стратегия решения: Внедрена аналитическая платформа, которая позволила отделам продаж и маркетинга видеть в реальном времени насколько эффективны маркетинговые стратегии. Платформа может действовать в считанные минуты, а не дни или недели. Внедрение: На новую систему мигрированы 2 млн. записей абонентов. Это позволило получать необходимые отчеты с временем ответа 5 секунд. Платфома способна анализировать 2 года исторических данных для выявления тенденций и предпочтений клиентов. Длительность внедрения составила 12 недель. Преимущества: Время создания отчетов уменьшилось в раз, что позволило отделу маркетинга работать с огромными массивами данных в реальном времени и анализировать эффективность кампаний в течении дня с момента запуска, вместо 2 недель в прошлом. Оператор может реагировать на запросы абонентов в реальном времени, повышая удовлетворенность клиентов.

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 7 Cisco Prime Analytics масштабируемая аналитическая платформа реального времени, которая может быть адаптирована к сетевой среде и вариантам использования Big Data ГибкостьГибкость Визуализация и запросы в реальном времени Комбинация информации из многих источников данных: от сети и приложенийКомбинация информации из многих источников данных: от сети и приложений Очень большие объемы данныхОчень большие объемы данных Тренды в реальном времениТренды в реальном времени Генерация событийГенерация событий Динамические отчетыДинамические отчеты Полностью настраиваемая системаПолностью настраиваемая система Адаптеры к сетевым интерфейсамАдаптеры к сетевым интерфейсам Много-вендорностьМного-вендорность

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 8 Традиционная модель: сначала сбор, потом обработка Аналитика нового поколения Данные Данные Поиск Поиск Аналитика Аналитика Отченость Отченость Поиск Поиск Аналитика Аналитика Отченость Отченость Сохранение, затем поиск Сохранение отфильтрованных или исходных данных для дальнейшего анализа Поиск Поиск Аналитика Аналитика Отчетность Отчетность Поиск Поиск Аналитика Аналитика Отчетность Отчетность!Даные Инициация событий для систем управления сетью, политикой, и т.п. для немедленного реагирования и адапатции Применение предикатов, агрегирование, связываение с метаданными таблиц и контекстными данными, обнаружение и расчет трендов

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 9 Отделение обработки данных от получения результатов аналитики Немедленное получение: Действительно реальное время Получение с задержкой: Близкое к реальному времени, результаты используются по запросу Immediate Consumption События: Отклонения от исторически средних, пороги, когорты Прогнозирование: Динамические модели оценок, классификация Обнаружение паттернов: идентификация сложных событий Местоположение: Высокопроизводительное пространственное индексирование Машина агрегации для пред-расчетов и отчетности Уменьшение массивов данных Аналитика высокой размерности: Интернет масштаб (десятки миллионов акторов) Анализ на уникальность сжатых битовых карт (изображения) Анализ по акторам Немедленное получение Получение с задержкой

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 10 Cisco Prime Analytics Поддержка потоковых данных, пакетов данных, выборок данных Маркетинговые источники данных: Местоположение Тренды Поведение клиентов Источники демографических данных Поиск в социальных сетях Данные систем управления: Syslog Alarms Измерения SLA и QoE Использование приложений Данные маршрутизации Cisco NetFlow Системы управления Системы доставки контента Системы доставки рекламы XML-события Готовые адаптеры для источников данных Cisco® NetFlow, Cisco IOS® Software syslog, XMPP Инструментарий для быстрого создания дополнительных адаптеров «Машинные» источники: Sensor Data Application Logs Events/Alarms XMPP Data

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 11 Управление АналитикаПрименение Cisco Prime Analytics Оборудование Cisco События Политики Сбор данных Данные сети Аналитика потоков в реальном времениАналитика потоков в реальном времени Машина анализа Big dataМашина анализа Big data Возможности Cisco IOS ® QoS и DPIВозможности Cisco IOS ® QoS и DPI (SCE, NAM, и NBAR) Cisco ® PCRFCisco ® PCRF Cisco Prime OSS и Системы управления сетью (NMS)Cisco Prime OSS и Системы управления сетью (NMS) Cisco Prime NMS Системыполитик

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 12 Cisco Prime содержит компоненты для аналитики, трассировки, mapping, управления отказами и производительностью, которые в комплексе обеспечивают поиск и обнаружение возможных проблем в сети и автоматическую адаптацию или помогают устранить неисправность Сервер Cisco UCS ® B200: Cisco Prime Analytics Cisco Prime Network Cisco Prime Performance Manager Запись о неуспешных вызовах из трассы 3GPP запускает аналитическую систему. Трасса может быть получена от модуля InTracer. Cisco Prime Analytics динамически собирает: ̶ Трассу потоков данных от модуля NAM (Netflow) ̶ Аварийные сообщения из Cisco Prime Network для PGW и SGW связанных с данными сессиями ̶ Данные от системы управления RAN о загрузке каналов и сбоях ̶ Данные от внешних систем (напр. помехи, погода) ̶ Данные от Cisco Prime Performance Manager о производительности ключевых узлов сети Информация для контактного центра: Возможная причина Связанные с этим события Диагностика проблем в мобильной сети :

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 13 Cisco UCS ® B200: Cisco Prime Analytics Cisco Prime Network Cisco Prime Performance Manager Мониторинг и поиск потоков данных в сети время ответа (response time) в которых нарушает SLA, определение возможной причины Prime Analytics собирает данные от: ̶ Cisco ® NAM ̶ Cisco NetFlow ̶ Cisco Prime Network ̶ Cisco Prime Performance Manager Аналитка от разных источников для создает: ̶ Карт маршрутизации проблемных потоков ̶ Степень воздействия на сервис абонентов и отклонения от SLA ̶ Рекомендации по исправлению или запуск автоматических процедур Управление SLA: response time Итрические отчеты: ретроспективный анализ проблем и узких мест в сети, воздействия на сервис, удовлетворенность абонентов

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 14 Спасибо!

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 15 Исользвание приложений и услуг Метаданные контента Коммерция Облачные приложения Местоположение и присутствие Покупки и платежи Потребление контента Профиль данных АбонентАбонент Корреляция данных абонента, сети, облачных сервисов Данные DPI Фиксированная и мобильная сети Сеть доставки контента Данные систем управления сетью СетьСеть

C © 2013 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Systems 16 Тип данных Сырой поток данныхСырой поток данныхАрхив Индексированный архив NetFlow 100K records/sec 50K records/sec Syslog 100K msgs/sec 50K msgs/sec 30K msgs/sec XMPP 1200 msgs/sec Один сервер: B200 M3, 32 CPU, 400 GB RAM, local SATA disk Простые счетчики, без сложных запросов