SCENARIO
L’evoluzione delle reti moderne sta evidenziando il ruolo di una gestione intelligente e rapida per il controllo della rete stessa, dei servizi abilitati e delle operazioni e attività rilevanti connesse alle imprese. Si tratta di compiti di cui solitamente sono responsabili le piattaforme OSS e BSS, ma attualmente gli strumenti tradizionali si stanno evolvendo verso sistemi più integrati, flessibili e ricchi di funzionalità.
Inoltre, la comparsa di nuovi concetti (ad esempio, Network Function Virtualization e Software Defined Networking, spesso coesistenti con le reti tradizionali), pone l’attività di Service Management globale di fronte a nuove sfide, con la necessità di fornire una visione end-to-end al fine di evitare un processo parziale inefficiente.
Sono molte le aree influenzate. Innanzitutto, la capacità di monitorare le risorse di rete e di ottimizzare le prestazioni è stata a lungo considerata fondamentale per garantire la qualità dell’esperienza dell’utente finale, e sostanzialmente per garantire la soddisfazione del cliente: ora è necessario prendere in considerazione tutte le risorse coinvolte con i servizi resi.
Per qualsiasi Enterprise Big Data rappresenta un vero tesoro nascosto. Ma i dati restano inutili se non vengono uniti ad un’analisi statistica, in grado di estrapolare informazioni e in definitiva una stima partendo dalle informazioni base.
È qui che entrano in gioco Data Science e Analytics. La varietà impressionante di dati (strutturati o non strutturati, in batch o real-time, immediati o in streaming) fa dell’incorporazione di dati un elemento chiave. Base Analytics impiega metodi statistici per stabilire correlazioni e generare report. Data Science si spinge oltre prevedendo scenari futuri, facendo ampio uso di informazioni, modelli statistici avanzati e machine learning ad approccio iterativo e prescrivendo appropriate misure da adottare al fine di fornire decisioni.
