A análise proativa usa IA, análise de dados e autoaprendizagem para tornar as redes mais inteligentes, fornecer insights precisos, identificar e solucionar problemas.

Construindo uma rede mais inteligente

Com a análise proativa , a rede fica mais inteligente. Inteligência Artificial (IA), análise de dados e aprendizado de máquina fornecem correlação entre eventos na rede, comportamento do usuário e dispositivo, permitindo que a rede entenda a Qualidade de Experiência (QoE) dos seus usuários.

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A análise proativa pode simplificar a solução de problemas, para identificar falhas quando as operações descem abaixo de um limite especificado. Por exemplo, com base em uma análise contínua dos tempos de conexão, a rede pode identificar rapidamente se há algum problema. Caso perceba uma alteração, tomará medidas para resolver o problema. A rede enviará uma notificação ao administrador para indicar se o problema pode ser corrigido automaticamente. A análise preditiva também pode ajudar os administradores de TI a antecipar e resolver problemas potenciais antes que eles se tornem problemas reais na rede.

Análise proativa nos diversos Setores de Negócios

Análise proativa para a área da saúde: com a análise proativa, os provedores dos serviços de saúde são mais capazes de entender melhor seus negócios e podem usar os dados para otimizar os fluxos de trabalho e processos departamentais, para oferecer a melhor experiência possível ao paciente.

Análise proativa para o setor hoteleiro: a análise proativa ajuda os hotéis a tomar decisões bem embasadas para otimizar o uso da rede e expandir seus negócios. Previsões sobre as necessidades futuras da rede são possíveis com base no uso atual de recursos e nas informações de inventário. A análise de localização pode ser usada para ajustar as estratégias de marketing e as ofertas alinhadas com as horas de pico/vale, associadas às atividades oferecidas pelo hotel.

Análise proativa para a área da educação: a análise proativa pode fornecer informações específicas e quantificáveis, que podem ser comparadas com benchmarks de outras instituições para desenvolver recomendações de melhorias. Também pode fornecer dados do aluno, como a frequência nas aulas e o uso de aplicativos e dispositivos, para ajudar a compreender o desempenho do aluno.

Análise proativa para o setor de transportes: a análise proativa pode fornecer estatísticas de Qualidade da Experiência (QoE) para otimizar as experiências dos passageiros e melhorar a eficiência. As operadoras de transporte, em especial as operadoras ferroviárias, dispõem de calendários extensivos de manutenção preditiva para equipamentos como as composições ferroviárias. A análise proativa pode trazer um valor significativo para o ciclo de manutenção e para o negócio.

Análise proativa para o setor público: a análise proativa pode contribuir para melhorar os serviços do setor público e detectar problemas de segurança associados a grandes grupos em áreas específicas. Também pode fornecer os dados para ajudar a detectar anomalias e reduzir o potencial de ataques cibernéticos dentro de uma rede, e pode minimizar ou eliminar o tempo de inatividade relacionado a problemas de manutenção.

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