Big Data Analytics y sus implicaciones en la experiencia de usuario

Vol. XXVI Big Data y Experiencia de Usuario

Big Data Analytics y sus Implicaciones

en la Experiencia de UsuarioMarciano Moreno

@marciano_moreno

#BigDataUX - @marciano_moreno

Hola Mundo: Soy Marciano MorenoTrabajo en TV2 Consulting como Project

Manager (ingeniería de producto y vinculación

con clientes).

Colaboré por 2 décadas en Microsoft México

(marketing, socios de negocio, servicios

empresariales, Mediaroom).

Soy integrante profesional y embajador del

Association for Computing Machinery.


Durante esta sesión exploraremos cómo Big Data

Analytics contribuye a la toma de decisiones de un

servicio y el impacto que representa al usuario

final. Tomaremos como caso de referencia práctico

la gestión proactiva de resolución de fallas en la

calidad de video para suscriptores de un servicio

de Internet Protocol Television (IPTV).


? = UX + BDA


UX


UX(IPTV)


La experiencia de usuario es el factor

diferenciador para los proveedores de

servicio y motivador para la evolución

de las tecnologías de televisión

digital.

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Funcionalidad

IPTV

Grabación Remota

Video bajo

DemandaCambio Instantáneo

de Canal

DVR

Guía de Programación

Controles Parentales

Múltiples

Vistas Compartir

Contenido



UX(IPTV) != UX(*)


Bernhaupt y Pirker encontraron que las

dimensiones de UX de estética, emoción y

estimulación son importantes para el dominio de

iTV, mientras que la identificación no fue

confirmada. Su estudio encontró correlaciones

significativas en entre el tipo de sistema IPTV

empleado y las dimensiones de emoción y

estimulación [Bernhaupt, Pirker, 2013].


UX(IPTV)

Información

Contexto Retención de

Atención

Interacción Ocasional

Entretenimiento

Simplicidad

Control

Interacción InmersivaQoE

Atractivo

Conceptos de [Bernhaupt, Pirker, 2013].


La calidad de la experiencia (QoE)

está asociada a la calidad del servicio

IPTV (QoS).


Elementos tecnológicos

relacionados con la

experiencia del usuario

en IPTV.

Aunque cada uno de los

elementos es “carrier grade”, en

ocasiones ocurren eventos

imprevistos que causan fallas

en el servicio o disminución del

QoE.


La falla en alguno de los elementos

de entrega del servicio IPTV puede

impactar negativamente la calidad del

entretenimiento (QoE).

QoE ~ QoS


Calidad del Contenido

Calidad del Transporte

Calidad del Stream de Video

Calidad de la Transacción

V-MOS

Cuenta de Errores

Pérdida de Paquete IP

Jitter en Paquetes IP

Pérdida de Paquetes RTP

Jitter en Paquetes RTP

Retransmisiones TCP

Errores de Continuidad

Jitter en PCR

Error en Tabla PSI

Provisionamiento de Servicio

Latencia IGMP

Latencia RTSP

Imagen: bloqueo, difusa,

distorsión de bordes, ruido

visual

Audio: sincronización con

labios, interrupciones

Pixelización, congelamiento de

marcos, pantalla azul

Accesibilidad del servicio,

latencia en el cambio de canal,

latencia en iniciar la

reproducción de contenido

Componentes QoS

del Video

QoS

del Video Parámetros

del QoE

Relación entre el QoS y el QoE en los Servicios de Video

Elementos variables de acuerdo a la plataforma de servicio

Basado en diagrama de [Judah, 2008].


Sin ErroresCon Errores

Un caso extremo…

Imagen de Athlos Publishing en [Digital Fountain, 2016]


Usuario

Servicio

a Cliente

Operaciones

Técnico de

Servicio

Mercadotecnia

Desarrollo de

Producto

Personas en el contexto IPTV


Usuario Servicio a

Cliente

Soporte Reactivo a Incidentes


La automatización es

necesaria para obtener

de eficientemente

datos relevantes para

la resolución de

incidentes.


BDA

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Big Data provee de soporte a una

estrategia digital.


Estrategia

Digital

Directriz estratégica

Backbone de

Operaciones

Backbone

Digital

Organización


Para los operadores de telecomunicaciones Big

Data representa un habilitador para servicios

avanzados que apalanquen sus fortalezas en

conectividad en líneas fijas e inalámbricas [Booz &

Company, 2013].

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Integración de los datos operativos y de servicio

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Adquisición Preparación Análisis Reporte Acción

28

Ingeniería de Big Data Ciencia de Datos en Big Data

Visualización y

Operación

Ingeniero de datos Científico de Datos

Habilita al científico de datos a que haga su

trabajo con efectividad.

Habilita al negocio con hallazgos que son

accionables y generan valor.

Recolecta los datos, los almacena, efectúa

procesamiento por lote y en tiempo real.

Responde a las preguntas correctas sobre

cualquier dataset.

Conocimiento de bases de datos y mejores

prácticas de ingeniería.

Conocimiento de estadística, machine learning,

data mining.

Modelo basado en conceptos del Dr. Amarnath Gupta.

Ciclo de Vida de Big Data


Arquitectura de Procesamiento Datos de Alto Nivel

Batch

Entrega

Velocidad

Cliente

STB

Logs de

Actividad

Preprocesamiento de

Datos

Procesador de

Streams de

Actividad

Dataset

de Actividad batch

Stream

de Actividad

Visualización

y Consulta

Operador

Vistas

Incrementales

Proveedor de Solución Operador

Metadatos


Ciclo de Vida de Información

STB

Middleware IPTV

Operador

Cliente

STB

Logs de

Actividad

Dataset de

Actividad

Datos Crudos

Ubicación de

Elementos de Servicio

Datos Preprocesados Datasets

Relación STB/

Subscriptor

Relación STB/

Subscriptor


UX + BDA = …

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UX +

BDA

Productos de Datos

Resultados

de Negocio

Servicios

Integrados

Escalabilidad en Métodos y Técnicas


datos -> historias

significativas


productos digitales

diseño de servicios

+ objetivos de los datos

historias significativas

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Consola de Monitoreo de la Operación del Servicio

Inventario de dispositivos

Tiempo de servicio

Resurtido de Paquetes UDP

Agrupación por

ubicaciones

Servicios Live y VOD

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Usuario Servicio a

Cliente

Resolución Proactiva de Incidentes


Beneficios

Actualización de Dispositivos STB

Mejora de desempeño en el hogar

Mejoras en la infraestructura de red

Incremento de ingresos

Mejora en la experiencia

del usuario

Consola de

Monitoreo Lealtad de clientes

Procesos de

Remediación

Actividad del

Subscriptor


La capacidad de narrar una historia con base a

los hallazgos identificados en la información es

necesaria para lograr que se generen acciones por

parte de los tomadores de decisiones. Es aquí

donde la combinación de UX + BDA puede tener

un alto impacto en la organización.


El ecosistema de Big Data Analytics está creciendo

para habilitar a personas no especializadas en

ingeniería de datos y ciencia de datos a generar

hallazgos con base a información pre agregrada y

publicar historias en múltiples canales y formatos

de conversación.


Recomendaciones

Identificar los casos de uso prioritarios para la

organización

Considerar oportunidades

por tener acceso a mayores

fuentes de información

Identificar los supuestos en el modelado

Liderazgo organizacional

participativo en las

iniciativas

Usar BDA para medir el

impacto de tus cambios

UX + BDA

Integrar BDA al modelo

de proceso y de equipo,

en ágil inclusoApalancar tecnologías

para medición emocional


¡GRACIAS!

Date post:	09-Jan-2017
Category:	Data & Analytics
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