Оператор сотовой связи в Казахстане Tele2/Altel запустил проект оптимизации размещения базовых станций 5G с помощью машинного обучения и многокритериального анализа принятия решений (MCDA). Это должно позволить компании снизить капитальные затраты, повысить энергоэффективность, улучшить качество услуг и в целом усилить устойчивость сетей связи. Проект направлен на обеспечение баланса между потребностями текущих абонентов 4G и ожиданиями новых пользователей 5G, а также на поддержку устойчивого развития в соответствии с Целями устойчивого развития ООН. О его реализации рассказывает Станислав Стрельцов, CDO Tele2/Altel и номинант на премию Data Award 2024.

- В чем заключалась бизнес-проблема, которую решали?

Наша основная задача заключалась в оптимизации размещения базовых станций 5G, учитывая потребности текущих абонентов 4G и ожидания новых пользователей 5G. Баланс между потребностями существующих абонентов и развитием сети 5G критически важен: мы работаем в условиях ограниченного CAPEX/OPEX. Компании необходимо эффективно управлять ресурсами и размещением базовых станций для обеспечения плавного перехода от 4G к 5G и обеспечения высокого качества обслуживания для всех пользователей.

- Какие требования предъявлялись к создаваемому решению?

Решение должно было снизить капитальные затраты, повысить энергоэффективность, улучшить качество услуг и обеспечить устойчивость сетей связи.

- Какие данные и платформы используются?

Для анализа и принятия решений мы собираем статистику трафика 4G станций, данные о подключениях абонентов, метрики подключений устройств 5G, время активности пользователей, а также трафик, генерируемый устройствами 5G. Эти данные собраны с использованием существующих телекоммуникационных инфраструктур и инструментов мониторинга сети. Кроме того, обращаемся к внешним источникам, таким как карты и информация о застройке.

Используемые платформы для работы с данными включают реляционные и не реляционные СУБД (Oracle, ClickHouse, PostgreSQL), а также специализированные системы анализа данных и машинного обучения собственной внутренней разработки, использующие решения open source. Для визуализации результатов и поддержки бизнеса используется платформа Tableau.

- Что представляет собой созданное решение, какие технологии использованы?

Решение представляет собой систему оптимизации размещения базовых станций 5G с использованием машинного обучения, инструментов Big Data и многокритериального анализа.

- Какими силами реализовывалась система?

Над проектом работала команда аналитиков данных, дата-сайентистов и инженеров данных, ее размер составлял примерно 14 человек. На реализацию потребовалось 12 месяцев.

- Что в ходе проекта было самым сложным?

Сложность заключалась в балансировке требований текущих абонентов – было важно держать качество связи на определенном уровне, – и ожиданий новых пользователей. Кроме того, речь шла обработке и анализе больших объемов данных: прогнозы на уровне базовой станции охватывают данные более 20 тыс. временных рядов.

- Каких результатов уже достигли, а какие ожидаются в будущем?

На несколько процентов увеличился ROI. По мере продвижения проекта ожидается, что данные результаты будут пересматриваться и адаптироваться в соответствии с динамикой рынка и потребностями пользователей.

Кроме того, ожидаемые результаты включают снижение на 20% капитальных затрат (CAPEX) за счет оптимизированного размещения и снижение жалоб клиентов относительно проблем с сетью на 25%. Снижение потребляемой энергии должно дать рост энергоэффективности на 15%.

Эти показатели будут служить критическими факторами успеха и повлияют не только на экономическую выгоду для компании, но и на общую устойчивость, способствуя достижению Целей устойчивого развития ООН (Sustainable Development Goals, SDG).

- Какой результат стал главным, что именно дало наибольшую отдачу?

На данный момент оптимальное распределение CAPEX оказалось ключевым результатом, обеспечивающим наилучшую отдачу.

- Цели устойчивого развития – насколько это важно, и в чем их влияние?

Оптимизация потребления энергии и уменьшение воздействия на окружающую среду играет для нас важную роль. В частности, речь идет про SDG 7 (Доступная и чистая энергия), SDG 11 (Устойчивые города и общины) и SDG 13 (Действия по изменению климата). Мы уделяем особое внимание энергопотреблению, необходимому для питания базовых станций, минимизируя количество строек.

- Каков экономический эффект?

Даже находясь в пилотной версии, реализация проекта снизила капитальные затраты и повысила нашу эффективность, что привело к увеличению ROI.

- Каковы планы развития проекта?

Мы планируем дальнейшее совершенствование системы, учет изменений в технологическом пространстве и потребностей пользователей. Планируем добавить функционал на базе геопространственной аналитики, а также реализовать инструмент в виде продукта для монетизации его вовне.