Databricks lanza plataforma para la industria de las telecomunicaciones

Databricks lanzó el miércoles la Plataforma de comunicación de datos para comunicaciones, una versión específica de la industria de las herramientas del proveedor dirigida a proveedores de telecomunicaciones.

La plataforma de comunicación de datos para la comunicación es la sexta versión líder en la industria de la plataforma Databricks.

La primera versión de este tipo de la plataforma de proveedores se introdujo en enero de 2022 y está dirigida a empresas minoristas. Desde entonces, Databricks también ha desarrollado versiones de su plataforma para empresas de finanzas, atención médica y ciencias biológicas, manufactura, medios y entretenimiento.

Cada uno se compone de herramientas comunes de Databricks diseñadas para satisfacer las necesidades de los sectores verticales. Además, incluyen acceso a productos de datos generados por socios, capacidades de gestión, conexiones, conjuntos de datos relacionados y otras características adaptadas a organizaciones de una industria específica.

Entre otros proveedores, Snowflake, que lanzó una versión de su nube de datos diseñada para proveedores de telecomunicaciones en febrero de 2023, Microsoft y SAS también ofrecen versiones de sus plataformas centradas en la industria.

Los principales beneficios de estas suites incluyen simplicidad y eficiencia mejorada, incluida una incorporación más rápida porque las empresas no tienen que modificar herramientas comunes para satisfacer necesidades específicas, según David Menninger, analista de Ventana Research de ISG.

«Todos los usuarios de plataformas de software trabajan en una industria particular o tal vez en múltiples industrias», dijo. «Las ofertas de cartera específicas de la industria reconocen este hecho y facilitan a las organizaciones adaptar plataformas o productos a sus necesidades. Son un excelente punto de partida que les permite volverse productivos más rápido de lo que tendrían que empezar desde cero».

Kevin Petrie, analista de Eckerson Group, también enfatizó la mejora en el tiempo de obtención de valor que pueden proporcionar las plataformas para satisfacer las necesidades de empresas de diversas industrias.

«Los tipos de datos y los casos de uso pueden variar según la industria, por lo que cuando un proveedor de software alcanza un cierto tamaño en esta área, tiene sentido comenzar a codificar modelos, plantillas y procedimientos de la industria en su oferta», dijo. «Esto ayuda a los usuarios a obtener valor del software más rápidamente».

En su introducción, Databricks señaló que la industria de las comunicaciones se encuentra en un período de cambios significativos. El tráfico global de telecomunicaciones está aumentando, requiere más equipos de red y los clientes exigen servicios y experiencias de mayor calidad.

Mientras tanto, los proveedores de telecomunicaciones se basan más en datos que las organizaciones de otras industrias, señaló Petrie. Entonces, dada la creciente necesidad de análisis en dispositivos móviles y la tendencia de dichas empresas a utilizar datos, Databricks hizo bien en apuntar a la industria con su última plataforma personalizada.

«Las empresas de telecomunicaciones tienden a ser las primeras en adoptar nuevas tecnologías analíticas porque los datos pueden darles una ventaja competitiva en un mercado de marketing y sensible a los precios», dijo Petrie. «Por ejemplo, optimizan el rendimiento de la infraestructura y reducen las interrupciones para los clientes».

Nuevas capacidades

Con sede en San Francisco, Databricks fue uno de los pioneros de la arquitectura de lago de datos para la gestión y el análisis de datos.

Los Lakehouses son esencialmente una combinación de almacenes de datos, que almacenan datos estructurados, y lagos de datos, que almacenan datos no estructurados. Al combinar las capacidades de los almacenes de datos y los lagos de datos en un único entorno, los lakehouses permiten a las organizaciones combinar datos estructurados y no estructurados para obtener una comprensión integral de sus operaciones.

Como resultado de su especialización, Databricks denominó a su capacidad Plataforma Lakehouse.

Sin embargo, el año pasado el proveedor se centró en la posibilidad de desarrollar inteligencia artificial.

Con ese fin, Databricks adquirió MosaicML en junio de 2023 por 1.300 millones de dólares para ayudar a los clientes a desarrollar y entrenar sus grandes modelos de lenguaje, capacidades de optimización LLM en octubre de 2023 y se introdujeron GPU para ayudar a los usuarios a mejorar los resultados de la IA generativa, y un nuevo conjunto de capacidades. se introducirá en diciembre de 2023 para permitir a los usuarios personalizar aplicaciones de IA generativa con sus propios datos.

Debido a su nuevo énfasis en la IA generativa y su continuo enfoque en la arquitectura de la nube, Databricks lanzó la plataforma de inteligencia de datos a mediados de diciembre.

La plataforma de comunicación de datos para la comunicación es el primer conjunto de herramientas de la industria de Databricks que refleja el nuevo nombre de las capacidades del proveedor. Además, es la primera cartera específica de la industria de Databricks que incluye capacidades de IA generativa en su lanzamiento.

Entre otras herramientas, la Plataforma de comunicación de datos para la comunicación incluye potentes chatbots LLM destinados a aumentar los equipos de soporte humano y mejorar la atención al cliente.

«El servicio al cliente es un buen lugar para comenzar con los chatbots LLM», dijo Petrie. «Los clientes se han acostumbrado a los chatbots durante la última década. Si GenAI puede mejorar la precisión y la velocidad de resolución de los chatbots, es beneficioso tanto para la empresa como para el cliente».

Las recomendaciones de la cartera de la industria reconocen este hecho y facilitan a las organizaciones adaptar plataformas o productos a sus necesidades. Son grandes startups que les permiten ser productivos más rápido que si tuvieran que empezar desde cero.

David MenningerAnalista, ISG Ventana Research

Sin embargo, debido a que los LLM a veces alucinan (dando respuestas incorrectas), existe cierto riesgo al confiar en un chatbot para interactuar con los clientes, continuó.

«El peligro, por supuesto, es que los LLM puedan molestar a los clientes y perjudicar los ingresos si alucinan», dijo Petrie. «Para mitigar este riesgo, Databricks facilita que las empresas de telecomunicaciones… sigan datos reales específicos de dominio (LLM)».

Mientras tanto, Menninger señaló que los chatbots basados ​​en LLM permitirán que más empleados dentro de las organizaciones trabajen con análisis de datos.

Los estudios han demostrado que solo alrededor de una cuarta parte de los empleados en la mayoría de las organizaciones utilizan datos y análisis en su trabajo, en parte debido a la necesidad de codificación para utilizar la mayoría de las herramientas de análisis. Los chatbots basados ​​en LLM permiten consultas de datos y otras tareas analíticas sin necesidad de código.

«La IA creativa está haciendo que los datos y los análisis sean mucho más accesibles para grandes segmentos de la fuerza laboral que de otro modo no podrían encontrar la información que buscan», dijo Menninger. «La mayoría de los trabajadores en la mayoría de las organizaciones no tienen acceso a análisis, en parte porque las herramientas son demasiado difíciles de usar. Los chatbots basados ​​en LLM ayudarán a resolver este problema».

Además de los chatbots impulsados ​​por LLM, la plataforma de comunicación de datos para la comunicación incluye lo siguiente:

  • Telco Network Analytics, una función diseñada para mejorar la confiabilidad de la red a medida que 5G gana popularidad, así como reducir la pérdida de clientes con capacidades predictivas.
  • Capacidades de análisis geoespacial que analizan movimientos espaciales a escala para identificar fraudes en transacciones con tarjetas únicas.
  • Gestión unificada de todo tipo de datos, modelos de aprendizaje automático, paneles y archivos en cualquier nube, así como compatibilidad integrada a través del Databricks Union Catalog.
  • La asociación con Delta Sharing permitió a las empresas de telecomunicaciones compartir de forma segura datos y productos de datos con socios sin exigirles que inviertan en la misma tecnología.
  • Una visión integral de los clientes mediante la recopilación de datos de transacciones, llamadas de soporte y otros eventos en un solo lugar.

Si bien cada una debería beneficiar a las empresas de telecomunicaciones, según Menninger, Telco Network Analytics tiene el potencial de ser la más importante de las capacidades que no pertenecen a GenAI.

«Telco Network Analytics es muy específico para la industria de las telecomunicaciones, donde (otras herramientas) son igualmente aplicables a otros segmentos de la industria», afirmó. «La creación de modelos que analizan registros de llamadas detallados y métricas de rendimiento de la red permite a las empresas de comunicaciones mejorar la confiabilidad de sus redes y mejorar la experiencia del cliente, lo que, a su vez, ayuda a reducir la pérdida de clientes».

Petrie identificó de manera similar a Telco Network Analytics como una herramienta importante dentro de la plataforma de comunicaciones de datos. Además, afirmó que también es importante tener una visión más amplia de los clientes.

«Los aceleradores para análisis de red y vistas de clientes de 360 ​​grados incluyen una variedad de datos multiestructurados, incluidas tablas, archivos de registro y texto», dijo Petrie. «Esto demuestra el compromiso de Databricks de servir como una plataforma unificada para todos los casos de uso y análisis de datos, incluida la inteligencia empresarial, así como su solidez heredada en ciencia de datos».

Próximos pasos

Si bien la IA generativa ahora es parte de una de las plataformas industriales de Databricks, Menninger dijo que le gustaría que Databricks agregue capacidades LLM personalizadas a sus plataformas para otras verticales de la industria.

Si bien Databricks lanzará Lakehouse for Retail a principios de 2022 y backends específicos de la industria a través de Lakehouse for Manufacturing en abril de 2023, seguirá utilizando MosaicML sin haber adquirido ni desarrollado otras capacidades destinadas a ayudar a los clientes a desarrollar y entrenar aplicaciones productivas de IA.

Es por eso que la plataforma de análisis de datos para comunicaciones es la primera de las plataformas líderes en la industria de Databricks que incluye capacidades de inteligencia artificial generativa justo en el momento de su lanzamiento.

«Databricks fue uno de los primeros proveedores de plataformas de datos que se centró en habilitar LLM personalizados en su plataforma», dijo Menninger. «Espero que sigamos viendo más de estas capacidades en otras áreas. Se trata de valor empresarial. Si no puedes integrar la tecnología con el contexto empresarial, decepcionarás a tus clientes».

Eric Avidon es redactor senior de noticias de TechTarget Editorial y periodista con más de 25 años de experiencia. Cubre análisis y gestión de datos.

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