Titulo Estágio
2018_N3 Geolocalização para suporte de processos de Customer Experience
Áreas de especialidade
Engenharia de Software
Sistemas de Informação
Local do Estágio
Aveiro
Enquadramento
Saber como os clientes experienciam os serviços do operador controlando de forma precisa “como”, “quando” e “onde” são utilizados os serviços é um desafio para os atuais sistemas de gestão, introduzindo novos paradigmas de monitoração da atividade dos clientes com a rede/operador. Uma gestão completa assegurando que todos os pontos de contacto dos clientes com o operador são monitorados de forma a manter elevados padrões de qualidade fez nascer uma nova disciplina atualmente muito considerada em todos os operadores - o Customer Experience Management (CEM). Esta vertente de customer experience nos serviços disponibilizados, em cenários de mobilidade, tem uma importância extraordinária e a localização, o mais precisa possível, do local onde são consumidos os serviços é um fator chave no contexto de customer experience.
Objetivo
Pretende-se com este projeto explorar e implementar um algoritmo de geolocalização eficiente e preciso que, com base em informação que circula nas mensagens de radio trocadas entre os terminais e a rede, permita identificar pontos críticos na rede, por onde utilizadores VIP estão a experienciar má qualidade de serviço e onde o CSP necessita de efetuar investimentos na rede para elevar os seus padrões de qualidade. Este tipo de fontes de informação e técnicas avançadas de geolocalização também podem contribuir para processos de Customer Experience em tempo real no âmbito dum sistema de gestão de performance na sua componente relacionada com o Cliente. A partir dos resultados e usando técnicas de real time analytics e big data é possível aferir o comportamento dos serviços como oposição aos processos mais tradicionais de obtenção de dados de performance dos contadores e métricas disponibilizadas pelos sistemas de gestão da rede - OMC.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
• Estado da arte em algoritmos de geolocalização
• Estudo das fontes de dados necessárias para produzir dados geolocalizados
• Estudo de técnicas de Data analytics e melhores práticas para produzir resultados em tempo real a partir de grandes quantidades de dados
• Estudar as funcionalidades do Sistema Altaia para QoE e Customer Experience
• Desenvolvimento de algoritmo para geolocalização de dados de Clientes
- Identificação de dados relevantes
- Conceção do algoritmo de geolocalização
- Considerar a anonimização de dados individuais
Plano de Trabalhos - Semestre 2
• Implementação do algoritmo de geolocalização a partir de uma amostra de dados;
.Relatório Final
Condições
Integrado na Bolsa de Investigação da Inova-Ria - Programa GENIUS - Integração numa equipa de I&D
Os alunos interessados deverão enviar para genius@inova-ria.pt
• Curriculum Vitae;
• Disciplinas realizadas até ao momento com médias ; simples documento eletrónico, que poderá obter no portal académico .
• média prevista de 13,5 - 14 valores (média linear entre licenciatura e mestrado);
• Indicação deáreas de interesse.
Processo de Selecção: Entrevista Inova-Ria - PROGRAMA GENIUS na qual fará parte o Orientador do projeto.
Observações
Orientador Projeto:
Luís Castro - LUIS-A-CASTRO@ALTICELABS.COM
Aspetos inovadores:
Customer Experience; GeoLocation Intelligence;
Layer 3 data;
Call Traces.
Ferramentas a utilizar :
Hadoop e outras tecnologias BigData (ex: Storm, R, Flink, Machine Learning, …).
Referências bibliográficas:
OVUM: Trends to Watch: Telecoms Market; 09 - Jan 2015
http://www.globeoss.com/page.aspx?pageid=GeolocationSubscriberIntelligence(GSI)Services
http://www.arieso.com/products/applications/geo-analytics/
Orientador
Pedro Miguel Naia Neves
pedro-m-neves@alticelabs.com 📩