Architettura di riferimento per la Telecom Next Best Action

Stabilisci un'architettura di telecomunicazioni che permetta la prossima migliore azione in tempo reale su larga scala

Flussi di dati e piattaforma:

Prossima Migliore Azione (NBA), Prossima Migliore Esperienza (NBX)

1. Acquisizione dati dai sistemi operativi Telco
   Il comportamento del cliente, la fatturazione, i CDR (registri di chiamate/dati/SMS), il CRM, la ricarica e i dati delle transazioni fintech vengono raccolti dai sistemi ibridi/on-prem tramite interfacce di integrazione BSS/OSS o connettori di dati di terze parti come Informatica e LakeFlow. Questi flussi di dati vengono inviati in tempo quasi reale o in batch al Livello di Ingestione Streaming (ad esempio, Kafka, Azure Event Hub), dove avviene un leggero pre-elaborazione (ad esempio, filtraggio PII, conversione di protocollo).
2. Archiviazione Unificata Lakehouse e Staging dei Dati Grezzi
   I dati ingeriti vengono depositati nelle tabelle Delta Lake Bronze, partizionate per attributi come OpCos, ID del sito o canale. A questo stadio, possono verificarsi operazioni come l'applicazione dello schema e la mascheratura dei PII. Da qui i dati avanzano nelle tabelle Silver, dove vengono de-duplicati, uniti e arricchiti per costruire profili Customer 360, riepiloghi di utilizzo e indicatori di churn—creando una base armonizzata e pronta per l'analisi.
3. Ingegneria delle caratteristiche e addestramento del modello
   I dati Silver puliti alimentano pipeline di trasformazione avanzate utilizzando Pipeline Lakehouse. Questa fase include:
   • Derivazione di caratteristiche di intento e registrazione di queste in un Feature Store centralizzato, disaccoppiato da logiche specifiche di canale o regione/paese.
   • Abilitazione dell'arricchimento al momento giusto e dell'associazione dell'identità dell'audience.
   • Addestramento dei modelli NBA utilizzando Mosaic AI, inclusi casi d'uso come la previsione del churn, il punteggio di accettazione delle offerte e l'apprendimento per rinforzo per l'ottimizzazione dinamica delle offerte.
   • I modelli vengono addestrati e gestiti all'interno della piattaforma unificata con lineage, osservabilità e governance attraverso il Catalogo Unity.
   • Un ciclo di feedback critico in questa architettura è il test A/B:
     1. I modelli vengono continuamente valutati tramite test di sollevamento batch integrati nel processo CICD per misurare l'impatto aziendale (ad es., incremento, ritenzione, conversione).
     2. Queste intuizioni informano se i modelli attuali stanno superando i punti di riferimento per consentire decisioni oggettive su l'implementazione o la riqualificazione.
4. Insights aziendali e attivazione CX
   I risultati valutati dai flussi di lavoro ML sono conservati nelle tabelle Gold, pronti per le applicazioni BI e CX in tempo reale:
   • Databricks SQL permette KPI in tempo reale, analisi del comportamento degli abbonati e misurazione del ROI delle campagne NBA.
   • I team esecutivi e di marketing accedono a questi dati tramite strumenti familiari come Power BI, Tableau e Looker.
   • Le app Lakehouse consentono segmentazione del pubblico, simulazione di campagne e targeting cross-sell/up-sell per i team CX.
5. Implementazione del Modello e Inferenza in Tempo Reale
   I modelli NBA addestrati sono esposti per l'attivazione in tempo reale tramite:
   • API di servizio del modello ospitate su Mosaic AI o Databricks Model Serving, supportando implementazioni ibride.
   • Le API vengono implementate o instradate in ambienti operativi basati su cloud e/o on-prem per l'integrazione diretta con sistemi SMS, call center, app mobili o IVR.
   • I risultati della NBA sono continuamente monitorati con dashboard, risultati dei test A/B, e il monitoraggio delle prestazioni del modello per garantire la rilevanza e minimizzare la deriva.