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Nuevos Modelos de Negocios Basados en Big Data para Operadores Móviles

En esta tesis se realiza una descripción de la problemática del modelo de negocios actual de los operadores de telecomunicaciones móviles y la industria. Se introduce los conceptos básicos a nivel ejecutivo de las soluciones de Big Data, como estas pueden satisfacer necesidades que el BI (Business Inteligent) tradicional no puede y se presentan casos de uso de operadores móviles líderes. Finalmente, se analizan los modelos de negocios de internet y las formas de monetización free como base de la propuesta de un nuevo modelo de negocio basado en la explotación de los datos de los operadores móviles.

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Nuevos Modelos de Negocios Basados en Big Data para Operadores Móviles

  1. 1. Autor: Mg. Ing. Fernando Manso Tutor: Dr. Ing. Enrique Hoffman Tesis de Maestría, MGSTT, 2015 BIG DATA EN OPERADORES MOVILES Nuevos Modelos de Negocios Basados en Big Data para Operadores Móviles
  2. 2. INTRODUCCIÓN
  3. 3.  Introducción Hipótesis de Trabajo • Las soluciones de Big Data pueden ayudar a mejorar el modelo de negocio actual. • Los operadores móviles pueden explotar los datos del tráfico de los usuarios mediante soluciones de Big Data para agregar valor y generar nuevos modelos de negocios que permitan recuperar la competitividad frente a otros jugadores de la industria. Metodología de investigación • Paradigma cualitativo. • Metodología de investigación analítica-descriptiva. • Estudio de casos para ratificar la hipótesis y contrastar la viabilidad del modelo teórico propuesto con los resultados conseguidos en las entrevistas a expertos de la industria. 3 Objetivo General • Analizar los modelos de negocios para operadores móviles basados en Big Data y generar un marco referencial que integre las mejores prácticas que lleven a maximizar la generación de valor en el ecosistema.
  4. 4. INDUSTRIA DE TELECOMUNICACIONES MOVILES
  5. 5.  Evolución de las Telecomunicaciones Móviles . 5
  6. 6.  Cadena de Valor de la Industria Kearney (2010). A Viable Future Model for the Internet. 6 Over The Top (OTT) Operadores de Redes
  7. 7.  Modelo de Negocio Actual de los Operadores One-Sided Market Poggio (2014). Tecnología de las Telecomunicaciones. 7 Regulación
  8. 8.  Problema de Sustentabilidad del Modelo Actual Tráfico Vs Ingresos Causas: • Pérdida Competitiva frente a los OTTs: • Problema Estructural en el Precio: • Altas Inversiones en Infraestructura • “Comoditización” de la BAM • Factores RegulatoriosOvum (2013). Telecoms Regulation Forum. 8
  9. 9.  TELCOS Vs OTTs: Comparación Global Global Scale Comparision Revenues Growth Forecast (€Bn) TIM & Net Consulting (2013). Telecoms Regulation Forum. 9
  10. 10. INTRODUCCIÓN A BIG DATA
  11. 11.  Gartner Hype Cycle . 11Gartner (2014). Gartner Hype Cycle.
  12. 12.  Definiciones Big Data Data Mining Leventhal (2010). An introduction to data mining and other techniques for advanced analytics.12 Advanced Analytics
  13. 13.  Actividad en la Red Móvil durante un Terremoto Fuente: www.enriquefrias-martinez.info 13
  14. 14.  BI Tradicional Vs Business Data Lake (BDL) Capgemini (2014). Traditional BI vs. Business Data Lake. 14
  15. 15.  Protección de Datos Personales USA • Sección 2015 de la Ley Patriótica de 2001. • Recolección de datos debido a las políticas antiterrorista. • Nueva norma que restringirá el almacenamiento de datos que lleva a cabo la NSA (06/15). UE (Alemania y España) • Ley Orgánica de Protección de Datos (LODP) • Cruzamientos de datos sólo a nivel estadístico y anónimos. • Los datos tienen límites geográficos. 15 Datos Personales • Servicio Primario • Servicio Secundario
  16. 16. BIG DATA EN LOS OPERADORES DE TELECOMUNICACIONES MÓVILES
  17. 17.  Por qué Big Data en un Operador Móvil? 17 • Dispositivos Móviles (1) • Evolución Tecnológica(4)• Aplicaciones (3) (1) Cisco VNI Mobile (2014), (2) IT Flux (2014), (3) Mobile Statistics (2015), (4) NSN (2013). 61% CAGR (1) 80% No estructurado (2)
  18. 18.  Casos de Uso: Mejora del Modelo de Negocio Actual CEM (Telenor Group) Churn Prediction (Vodafone India) 18 Social Media (Vodafone India) Voice Analytics (Deutsche Telekom) IBM Insight (2014), Big Data e Innovación. IIC (2013)
  19. 19.  Casos de Uso: Nuevos Modelos de Negocios Smart Steps (Telefonica UK) JetSetMe (Telefonica UK) 19 musicload (Deutsche Telekom) bitplaces (Deutsche Telekom) Big Data Monetization Congress (2014).
  20. 20. PROPUESTA DE MODELO DE NEGOCIO BASADO EN BIG DATA
  21. 21.  Cadena de Valor de los Datos Gustafson & Dan Fink (2013). Strategy & Innovation. 21 Ventaja Competitiva de los Operadores Socios Estratégicos por Industria
  22. 22.  Tipos de Modelos y Formas de Monetización Direct Cross- Subsidies Three-Party Market Anderson (2013). Free: The Future of a Radical Price 22 Freemium Non-Monetary Market
  23. 23.  Modelo Propuesto: Free - Three-Party Market e-Marketplace B2B de Datos Agregados y Servicios Vertical por Industria 23 Confianza + Incentivos Anderson (2013). Free: The Future of a Radical Price
  24. 24.  Big Data Opportunities Big Data Opportunities in Vertical Industries Más Fuentes de Datos con IoT, más oportunidades … . 24 Gartner (2012), Market Trends: Big Data Opportunities in Vertical Industries BR (2011), M2M Sector Maps
  25. 25. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
  26. 26.  Conclusiones y Recomendaciones • A los operadores móviles se les presenta el gran desafío de revertir la situación en los próximos años debiendo realizar un cambio estratégico para no perder rentabilidad a largo plazo frente a los OTTs. • El tráfico de datos móviles (estructurados y no estructurados) está creciendo exponencialmente alcanzando volúmenes sin precedentes teniendo los operadores la oportunidad de explotar los mismos mediantes soluciones de Big Data en tiempo casi real permitiendo: – Mejorar el Modelo de Negocio Actual: CEM, Reducción de Churn, Social Media y Voice Analytics. – Nuevos Modelos de Negocio: e-Marketplace B2B de Datos Agregados y Servicios Vertical por Industria (Bancos y Seguridad, Gobierno, Salud, Transporte, etc). – Futuras oportunidades: IoT, Smart Cities, etc. • Para que este cambio de paradigma sea exitoso, los operadores deben realizar un cambio de diseño organizacional y cultural que permita integrar en forma centralizada mediante un Chief Data Officer (CDO) las áreas de ingeniería, IT y servicio al cliente que actualmente trabajan en forma de silos. • Las empresas deben ayudar a reducir los miedos de la sociedad a compartir datos mediante reglas de juego claras y transparentes. 26
  27. 27. Mg. Ing. Fernando Manso e-mail: ing.fernandomanso@gmail.com http://ar.linkedin.com/in/fmanso/ Versión Completa: http://www.amazon.es/dp/B014OM4Z6O Buenos Aires, Agosto, 2015 CONTACTO

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