"Los datos controlan datos”: modelo predictivo en empresa de telecomunicaciones

EL CLIENTE

Importante empresa de telecomunicaciones que presta servicios de telefonía fija y móvil, servicios de Internet y televisión.

PROYECTO

El área de Gobierno del Dato de la empresa recibía diariamente datos de altas y bajas de sus usuarios. Ante esta situación inicial, la necesidad era identificar si los volúmenes de información eran correctos en función de los diferentes tipos de variables para un contexto determinado.

El requerimiento fue identificar si un valor dado se encontraba estadísticamente dentro de los parámetros esperados, utilizando modelos de clasificación. Se decidió desarrollar un clasificador que permite detectar los indicadores atípicos (outliers) en función de una serie temporal, la misma herramienta realiza un reporte, para que se tomen las acciones correspondientes del caso.

En la fase de desarrollo, se probaron diversos modelos con el objetivo de obtener el mejor ajuste de la información (Decision Trees, Naive Bayes, Neural Networks y KNN). En cuanto a la solución tecnológica, se utilizó Python, Apache Spark y Apache Hadoop.

 

Solución

 

  • Implementación de algoritmos predictivos para estudiar el comportamiento de los indicadores.
  • Aplicación de árboles de clasificación, redes neuronales y modelos de regresión de distintos tipos para detectar valores atípicos (outliers).
  • Los outliers permiten la identificación de valores anómalos en la actualización de su data lake y disparan alertas.
  • Los responsables del área monitorean las alertas identificando falsos positivos o falsos negativos.
  • La información se vuelve a cargar al modelo para que "aprenda" y evolucione su inteligencia.

 

Resultados

 

Se obtuvieron resultados positivos integrando modelos de predicción con árboles de decisión y redes neuronales, los cuales se transmiten información entre sí. Las herramientas predicen posibles valores atípicos de datos críticos de negocio en forma diaria y resulta fácil para los trabajadores de la empresa identificar si se trata de falsos positivos o falsos negativos.

 

Estos valores se pueden etiquetar y la información se utiliza para re-entrenar al sistema y optimizar el proceso, que está totalmente integrado dentro de la solución Hadoop. Así, el uso inteligente de los valores permite un gobierno de datos proactivo y más efectivo.

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