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Telecomunicaciones

Implementación de las Primeras Iniciativas de Big Data con Hadoop para Multinacional de Telecomunicaciones

Implantación del ecosistema Hadoop y creación de la base tecnológica para analytics a gran escala en el mercado brasileño de telecom

01Cliente

Multinacional de telecomunicaciones con operaciones en el mercado brasileño, en etapa inicial de adopción de tecnologías de Big Data.

02Desafío

  • Ausencia de infraestructura capaz de procesar y almacenar los grandes volúmenes de datos generados por la operación de telecom
  • Limitaciones de las herramientas relacionales tradicionales para el análisis de datos a escala
  • Necesidad de habilitar casos de uso analíticos avanzados (churn, calidad de red, experiencia del cliente) con datos a gran escala
  • Falta de expertise interno y arquitectura definida para iniciar el recorrido de Big Data

03Solución implementada

  • Implantación del ecosistema Hadoop como plataforma de Big Data para ingestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos
  • Definición de la arquitectura de datos y configuración del entorno distribuido (HDFS, MapReduce, Hive, Sqoop)
  • Construcción de pipelines de ingestión de datos de las principales fuentes operacionales de la empresa
  • Desarrollo de las primeras cargas analíticas y modelos exploratorios sobre la plataforma
  • Capacitación técnica de los equipos internos para la operación y evolución del entorno

04Diferenciales estratégicos

  • Pionerismo en la adopción de Big Data en el contexto de la operación brasileña, creando ventaja competitiva analítica
  • Arquitectura diseñada para escalar progresivamente, soportando nuevos casos de uso sin retrabajos
  • Transferencia de conocimiento al equipo interno, garantizando autonomía y continuidad de la plataforma
  • Enfoque pragmático centrado en casos de uso de alto valor para el negocio de telecom (churn, calidad, experiencia)

05Resultados

  • Capacidad inédita de procesar y analizar datos a gran escala en la operación brasileña
  • Base tecnológica establecida para evolución continua en analytics avanzado y modelos predictivos
  • Habilitación de análisis que antes eran inviables con herramientas tradicionales
  • Reducción de costos de procesamiento en comparación con las soluciones propietarias anteriores