El análisis proactivo usa IA, análisis de datos y aprendizaje automático para mejorar la red, aportar visión inteligente e identificar y solucionar problemas.

Creación de una red más inteligente

La red es más inteligente gracias al análisis de datos. La inteligencia artificial (IA), el análisis de datos y el aprendizaje automático proporcionan correlación entre los incidentes ocurridos en la red, el usuario y el comportamiento del dispositivo, lo que permite que la red comprenda la calidad de experiencia (QoE) de sus usuarios.

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El análisis proactivo puede simplificar la resolución de problemas para identificar problemas cuando el funcionamiento caiga por debajo de un umbral especificado. Por ejemplo, basándose en un análisis continuo de los tiempos de conexión, la red puede identificar rápidamente si existe un problema. Si detecta un cambio, tomará medidas para solucionar el problema. La red enviará una notificación al administrador para indicarle si se puede solucionar automáticamente el problema. El análisis predictivo también puede ayudar a los administradores de TI a anticiparse y abordar posibles problemas antes de que se conviertan en verdaderos problemas en la red.

Análisis proactivo en las industrias

Análisis proactivo en la sanidad: Gracias al análisis proactivo, los proveedores del sector sanitario pueden conocer mejor su negocio y utilizar los datos para optimizar los flujos de trabajo y los procesos de los departamentos con el fin de ofrecer al paciente la mejor experiencia posible.

Análisis proactivo en la hostelería: El análisis proactivo ayuda a los hoteleros a tomar decisiones razonadas para optimizar el uso de red y hacer crecer su negocio. Es posible predecir las necesidades futuras de red, en función del uso actual del recurso y la información de inventario. Los análisis de localización se utilizan para ajustar estrategias de marketing y ofertas en consonancia con las horas punta/valle asociadas a los servicios del hotel.

Análisis proactivo en la educación: El análisis proactivo proporciona información específica y cuantificable que se puede comparar con las referencias de otras instituciones para desarrollar recomendaciones de mejora. También ofrece datos de los estudiantes, como la asistencia a clase o el uso de aplicaciones y dispositivos para ayudar a comprender el éxito de los estudiantes.

Análisis proactivo en el transporte: El análisis proactivo ofrece estadísticas de calidad de experiencia (QoE) para optimizar las experiencias del pasajero y mejorar la eficiencia. Los operadores de transporte, en particular los operadores ferroviarios, tienen una amplia programación de mantenimiento predictivo para equipos como el material rodante. El análisis proactivo aporta valor significativo al ciclo de mantenimiento y al negocio.

Análisis proactivo en el gobierno: Puede aprovecharse el análisis proactivo para mejorar los servicios del sector público y detectar problemas de seguridad relacionados con grupos grandes en zonas específicas. También ofrece los datos que ayudan a detectar anomalías y reduce la posibilidad de ciberataques en una red, por lo que puede minimizarse o eliminarse el tiempo de inactividad relacionado con problemas de mantenimiento.

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