Imre Szucs: están pensando en vender los datos directamente o vendérsela a terceros para mejorar sus negocios. La idea es entender el comportamiento colectivo de los usuarios para que esa información tenga valor para terceras empresas.

Imre Szucs: plantea el problema de la definición de Transformación Digital. Los operadores se tienen que transformar porque la organización tradicional no sirve para el nuevo modelo. La tecnología debe cambiar, y se debe que crear una estrategia adecuada para estos nuevos cambios.

Imre Szucs: los operadores deben ver si big data es la herramienta para resolver problemas, si resulta que sí lo es, entonces hay que implementar el programa. Hay problemas que no necesariamente precisan un programa de Big Data para resolverse.

Imre Szucs: dice que tuvieron que entender que big data era tan solo otro elemento de su ecosistema. Big Data cambió su forma de trabajar. Se vieron forzados a trabajar con todos los departamentos del operador y al final se creó un objetivo común en la organización.

Imre Szucs: Empezaron usando datos para marketing y han transportado los datos a otras areas de la operación y se dieron cuenta de que no eran buenos haciéndolo todo. Pero dice que estaban al principio del hype de Big Data en los operadores. Finalmente pudieron demostrar a la cúpula ejecutiva de que Big Data era una oportunidad que merecía la pen…[Leer más]

Se concluye, pareciera, que cuando se trata de los programas de Big Data se ponen en marcha algunos mecanismos, como por ejemplo, contratar a los científicos de datos, pero nuevamente debido a las estructuras de los operadores, que tradicionalmente se han desarrollado con espacios estancos, la conexión entre los científicos de datos, los de…[Leer más]

Termina de forma un poco abrupta la presentación de KPN, esperábamos algo un poco más profundo.

Marco de Nooijer: su conclusion es simple, predictive analytics puede ayudar a optimizar las inversiones de los operadores.

Marco de Nooijer: nuevamente apunta a la desconexión entre los científicos de datos y aquellos que deben tomar decisiones basadas en los datos generados por este departamento. En muchas ocasiones los datos no se presentan de forma entendible por ejecutivos fuera de los científicos de datos.

Marco de Nooijer: la idea es entrenar los diferentes modelos de datos y dejar que los modelos se entrenen a si mismos en el futuro.

Marco de Nooijer: los acuerdos con terceros, por ejemplo KPN tiene un acuerdo con Netflix, este acuerdo genera datos y deben ser utilizados para poder predecir la demanda a futuro.

Marco de Nooijer: KPN busca al valor que genera cada usuario para determinar donde se realizan las siguientes inversiones.

Marco de Nooijer: Hay que marcar objetivos, tener una red de mucha calidad, mayor velocidad o ofrecer el servicio mas barato. Para cumplir objetivos hay que tener clara la inversión para conseguirlos.

Marco de Nooijer: tres items principales utilizados para KPN: análisis de datos para intentar predecir el futuro, la demanda de los clientes y su conducta. Menciona que hay que intentar no doblar las cifras al contar a un usuario móvil que durante el día es un usuario de negocios y por la tarde es un padre o esposo, hay que intentar no hacer pr…[Leer más]

Marco de Nooijer: dice que los CEOs se fían más de los datos para tomar decisiones que de la experiencia de sus empleados.

Nos vamos a comer y regresamos en 60 minutos con más presentaciones.