Data Science
Die Herausforderung
Das Team von TIQ Solutions unterstütze bei einem großen europäischen Mobilfunkanbieter in unterschiedlichen Business-Analytics-Projekten zur Anomaliedetektion in Kunden- und Nutzungsdaten.
Durch Einsatz moderner Deep-Learning-Algorithmen wird in umfangreichen Datenmengen (Big Data) automatisch nach geschäftsrelevanten Auffälligkeiten und Mustern gesucht, die anschließend menschlichen Analysten zur Prüfung vorgeschlagen werden. Ziel ist die Identifizierung potentieller Fehlfunktionen innerhalb des Rabattvergabesystems sowie der technischen Abrechnungsmechanismen. Nach einer prototypischen Umsetzung sollte die Anomaliedetektion in das bestehende produktive Hadoop-/Data-Warehouse-Umfeld des Kunden integriert werden.
- Anwendungsfall
Telekommunikationsanbieter
Big Data Analytics mit Deep Learning zur Anomaliedetektion in Kunden- und Nutzungsdaten
- Technologie
- R
- H2O
- Scala
- Apache Spark
- Apache Hive
- Oracle
- JDBC
Der Lösungsweg
- Evaluation, Implementierung und Optimierung von Analyseverfahren
- Identifikation und Behebung von Datenqualitätsproblemen
- Operationalisierung und Betreuung im laufenden Betrieb
- Einsatz von unüberwachten Deep-Learning-Algorithmen
- Konzeption eines geeigneten Validierungsschemas
Das Ergebnis
Wir entwickelten ein System mit dem potentielle Fehlfunktionen im Rabattvergabesystem sowie der automatischen Abrechnungsmechanismen sofort erkannt werden. Dabei werden Anomalien quantifiziert und sind nachvollziehbar. Die Lösung wurde in das bestehende produktive Hadoop-/Data-Warehouse-Umfeld des Kunden integriert.