Geolocalização para suporte de processos de Customer Experience
Objetivos:
Pretende-se com este projeto explorar e implementar um algoritmo de geolocalização eficiente e preciso que, com base em informação que circula nas mensagens de radio trocadas entre os terminais e a rede, permita identificar pontos críticos na rede, por onde utilizadores VIP estão a experienciar má qualidade de serviço e onde o CSP necessita de efetuar investimentos na rede para elevar os seus padrões de qualidade. Este tipo de fontes de informação e técnicas avançadas de geolocalização também podem contribuir para processos de Customer Experience em tempo real no âmbito dum sistema de gestão de performance na sua componente relacionada com o Cliente. A partir dos resultados e usando técnicas de real time analytics e big data é possível aferir o comportamento dos serviços como oposição aos processos mais tradicionais de obtenção de dados de performance dos contadores e métricas disponibilizadas pelos sistemas de gestão da rede - OMC.
Ferramentas:
Hadoop e outras tecnologias BigData (ex: Storm, R, Flink, Machine Learning, …)
Atividades:
• Estado da arte em algoritmos de geolocalização
• Estudo das fontes de dados necessárias para produzir dados geolocalizados
• Estudo de técnicas de Data analytics e melhores práticas para produzir resultados em tempo real a partir de grandes quantidades de dados
• Estudar as funcionalidades do Sistema Altaia para QoE e Customer Experience
• Desenvolvimento de algoritmo para geolocalização de dados de Clientes
- Identificação de dados relevantes
- Conceção do algoritmo de geolocalização
- Considerar a anonimização de dados individuais
• Implementação do algoritmo de geolocalização a partir de uma amostra de dados