Satellite Map Day, 24 jun 2021, 10 AM ART - 8AM CDT
miércoles 12 de mayo de 2021

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El desafío del procesamiento de datos en la transformación digital frente al 5G y el IoT

Un taller virtual realizado hoy por SQream y Convergencialatina detalló cómo los operadores pueden maximizar su ventaja competitiva utilizando los datos 5G, a través de soluciones que permiten manejar una mayor cantidad de datos con el mínimo costo.

Claudio Nijamkin - Crédito: Convergencialatina
Claudio Nijamkin - Crédito: Convergencialatina

Para SQream, proveedor de una plataforma de aceleración de análisis de datos, el 90% de los datos acumulados de las empresas se encuentra sin analizar y por ende, sin lograr los beneficios de conocer al cliente -o inclusive a la red-, y con esto, de disminuir costos de soporte y mantenimiento y de prevenir fraudes o ataques de seguridad. 

En medio de la digitalización acelerada por la nueva normalidad y los despliegues de 5G, los volúmenes de datos de telecomunicaciones se trasladan a niveles sin precedentes, en momentos donde los operadores están focalizados a maximizar sus ingresos de forma rápida. A modo de comparativa, se estima que el impacto del 5G será de 10 veces mayor comparado con el salto que tuvo 4G en cuanto a los ingresos en facturación. Esto a su vez, catalizará el crecimiento del IoT, ya presente en todos los países de la región. 

Claudio Nijamkin, VP de Ventas de Sqreamtech para CALA, remarcó que será clave que los operadores implementen estas herramientas ante el escenario que traerán las redes 5G. El ejecutivo destacó que los operadores móviles se enfrentarán a una intensa competencia y buscarán formas de ofrecer a los abonados una mejor calidad de servicio, ofertas más personalizadas y un mejor servicio al cliente. 

La plataforma de SQream, disponible tanto on premise como en la nube, proporciona a las empresas una importante inteligencia empresarial a partir de cantidades masivas de datos. En la actualidad, empresas de Europa, Asia y Norteamérica ya la utilizan para analizar datos de forma más rápida y profunda para conseguir un mayor rendimiento y a su vez, una menor huella ambiental, con ahorros de costos y capacidad de escalar la cantidad de datos analizables a cientos de terabytes.

 

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