Domingo 15:00–16:00

Modelo de Optimización de Despliegue de Redes móviles con Python y Spark

Flor Novidelsky, David Garoz

Audience level:
Intermedia

Descripción

Tradicionalmente, el proceso de selección de lugares óptimos para desplegar las nuevas antenas año a año generaba circulación de información preprocesada y agregada, de alto nivel, desde orígenes diferentes.

Resumen

Tradicionalmente, el proceso de selección de lugares óptimos para desplegar las nuevas antenas año a año generaba circulación de información preprocesada y agregada, de alto nivel, desde orígenes diferentes. La ingestión de fuentes de información provenientes de toda la empresa de manera convergente en los servidores de Big Data posibilita la generación de un nuevo proceso de planificación del despliegue de las redes móviles, con foco en la experiencia del cliente, a un alto grado de detalle. A través de algoritmos de geolocalización y machine learning, montados sobre una infraestructura Hadoop + Spark, podemos llevar a cabo un workflow de trabajo basado en datos, con alta colaboración de las partes implicadas, aprovechando las tecnologías instaladas para enfocarnos en nuestros clientes de manera innovadora.

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