Big Data Analytics in Telecom Market - By Component, By Analytics, By Organization Size, By Deployment, By Application, By End Use Growth Forecast 2025 – 2034

Big Data Analytics en el tamaño del mercado de Telecom

El análisis global de datos en el tamaño del mercado de telecomunicaciones fue valorado en USD 3.600 millones en 2024 y se calcula que registrará un CAGR de 18.3% entre 2025 y 2034. Se prevé que el mercado se expanda significativamente, ya que el uso de datos para impulsar los aumentos de la toma de decisiones y la analítica en tiempo real prevalece en las telecomunicaciones. Big Data Analytics aprovecha las considerables cantidades de datos que las telecomunicaciones recopilan de las redes móviles y de telecomunicaciones de sus clientes y de sus sistemas operativos y permiten al operador de telecomunicaciones mejorar la experiencia de los clientes, la eficiencia de la red y tomar decisiones estratégicas en su negocio.

El crecimiento y la capacidad de los datos móviles e Internet de las cosas (IoT) presentará una oportunidad innegable para los operadores de telecomunicaciones. Según el GSMA, para 2030 se espera que el tráfico de datos móviles aumente más de cuatro veces a más de 5.400 exabytes, impulsado por el aumento de las redes 5G e IoT. Y el Foro Económico Mundial (WEF) indica que los operadores de telecomunicaciones están utilizando análisis para predecir la congestión de redes y el tiempo de inactividad, prever fallos tecnológicos y asignar recursos de manera más óptima. Estos avances aumentan la experiencia del cliente, mejoran la productividad operacional, reducen los costos operativos y reducen el tiempo de inactividad.

Las iniciativas gubernamentales también estimularán el mercado. El Decenio Digital de la Comisión Europea aspira a dotar al 80% de los ciudadanos europeos de habilidades digitales y aumentar la conectividad, aumentando así la demanda del mercado de capacidad analítica avanzada en infraestructura de telecomunicaciones. A medida que las redes de telecomunicaciones se expanden para permitir ciudades inteligentes e IoT, las empresas de telecomunicaciones necesitan cada vez más análisis predictivos y en tiempo real para permitirles ofrecer los servicios eficientes que sus clientes requieren y mantener su ventaja competitiva en el mercado.

Big Data Analytics in Telecom Market Trends

• La analítica predictiva es significativa para el sector de telecomunicaciones. Permite a los operadores prevenir el comportamiento del cliente, fallo de red y churn. La industria de telecomunicaciones está contendiendo con una tasa anual de churn de 15 a 25% en promedio. Se están utilizando modelos predictivos para analizar datos históricos y en tiempo real. Los modelos predictivos ayudan a los proveedores de telecomunicaciones a ser predictivos sobre las necesidades de los clientes, asegurando una mejor calidad de servicio y mejorando aún más las estrategias de mantenimiento proactivas. La analítica predictiva será fundamental para la viabilidad y ventaja competitiva de los operadores avanzando.
• Los operadores de telecomunicaciones buscan cada vez más soluciones de análisis basadas en la nube para gestionar las demandas de gestión de datos que son escalables y flexibles para una gama de necesidades operacionales. Este cambio se debe a la necesidad de una mayor rapidez y procesamiento de las operaciones de datos, la reducción de los costos de capital y el aumento del servicio de entrega en una red amplia, costosa y distribuida. Las plataformas basadas en la nube no sólo aumentan la accesibilidad a los datos y la eficiencia del proceso, sino que permiten a los proveedores de telecomunicaciones cambiar la elasticidad en respuesta a los cambios en el mercado, cuando lo justifiquen.
• Los proveedores de Telecom buscan aprovechar el análisis de datos para obtener más información para proporcionar una experiencia de cliente altamente personalizada. Las herramientas de análisis de clientes proporcionan información avanzada para apoyar a los operadores para comprender mejor los patrones de uso, comportamiento del usuario y problemas de servicio. Al entender la situación deseada de cada cliente, el operador es capaz no sólo de ejecutar esfuerzos de marketing dirigidos precisamente sino de considerar planes de servicio alternativos que se adapten a cada cliente específico. Los estudios revelan que la entrega de experiencias personalizadas aumenta la retención de clientes hasta en un 20%, destacando la importancia estratégica del compromiso de clientes basado en datos.

Trump Administration Tariffs

• La aplicación de tarifas por parte de la administración estadounidense sobre tecnología importada como hardware y software afectará materialmente al análisis global de datos en el mercado de telecomunicaciones. Los operadores de telecomunicaciones y proveedores de servicios en la nube dependen en gran medida de las cadenas globales de suministro para obtener hardware de inteligencia artificial necesario, como GPUs, equipo general de redes y servidores de datos.
• La tecnología de computación de alto rendimiento proviene de Asia oriental y la UE, estas regiones que lideran los niveles de producción en todo el mundo. Con la aplicación de los aranceles, los costos de las infraestructuras críticas aumentarán a precios considerables, causando retrasos en el despliegue de soluciones de inteligencia artificial más avanzadas de análisis y cloud-enabled en el mercado de telecomunicaciones.
• El aumento de los costos de hardware y software afectará negativamente a los pequeños y medianos operadores de telecomunicaciones, especialmente en mercados competitivos como el Reino Unido, la India y Alemania. Los operadores de estas regiones verán que los presupuestos se ajustan y seguirán invirtiendo en soluciones de nube habilitadas por AI tendrán que justificarse en comparación con los niveles presupuestarios anteriores, lo que dificultará la priorización sin afectar a otras inversiones operacionales.
• El aumento de las presiones sobre el presupuesto para dar cabida a soluciones de inteligencia artificial puede hacer que las empresas reduzcan proyectos relacionados con la transformación digital dentro de sus operaciones. Esto es perjudicial, ya que cualquier retraso en la inversión podría retrasar cualquier nuevo avance en la optimización de la red, análisis predictivos e innovaciones de experiencia del cliente.

Big Data Analytics en Telecom Market Analysis

Basado en Componentes, el mercado se divide en Soluciones y Servicios. En 2024, el segmento de soluciones mantuvo el 55% de la cuota de mercado y se espera que el mercado de este segmento genere ingresos de USD 10.5 mil millones en 2034.

• En Big data analytics para el mercado de telecomunicaciones el segmento de soluciones consiste en gestión de datos, software de análisis, visualización de datos, herramientas de presentación de informes. Estas soluciones permiten a los operadores de telecomunicaciones obtener información significativa de enormes conjuntos de datos. Los operadores de telecomunicaciones utilizan estas plataformas para monitorear el rendimiento de las redes en tiempo real, predecir y prevenir salidas con mantenimiento predictivo de red, y mejorar el análisis de los clientes para mejorar la eficiencia operacional y las capacidades de toma de decisiones basadas en datos.
• Por ejemplo, una solución, Vodafone Analytics, está diseñada para proporcionar información empresarial y generar valor a partir de datos de telecomunicaciones. Esta unificación de diversas fuentes de información con socios y tecnologías existentes en el espacio de visualización como Citi Logik y Carto. Vodafone Analytics da a las empresas información oportuna sobre el movimiento de sus clientes, ayudando a las empresas a servir mejor a sus clientes e influir en su planificación estratégica utilizando los conocimientos basados en la ubicación enriquecida que están reuniendo.
• Además, la tendencia de utilizar soluciones de análisis basadas en la nube está impulsando la expansión en este espacio. Las compañías de telecomunicaciones están empezando a utilizar la infraestructura basada en la nube para sus operaciones de datos a fin de reducir al mínimo los costos triples (gasto de capital) y optimizar la prestación de servicios en sus propias redes distribuidas. Como análisis de datos grandes permite a los proveedores de telecomunicaciones satisfacer a los clientes a un nivel personalizado, tienen nuevas herramientas de análisis de clientes que aprovechan estos crecientes flujos de datos, mejorando la experiencia del cliente y promoviendo la satisfacción del cliente.

Basándose en el tamaño de la organización, el análisis de datos en el mercado de telecomunicaciones se divide en pequeñas y medianas empresas (PYME) y grandes empresas. El segmento de grandes empresas dominaba el mercado, con un 78% de cuota de mercado en 2024.

• Las grandes empresas, equipadas con incentivos significativos para abordar y gestionar extensas bases de clientes y redes complejas con múltiples regiones. Las gigantescas compañías de telecomunicaciones como AT plagaT, Verizon y Vodafone dependen de módulos de análisis de datos sobre todo para monitorear el rendimiento de la red, anticipar los outages y permitir la conectividad perfecta para dispersar ubicaciones geográficas. Esta amplia escala de datos es esencial para preservar el servicio y la satisfacción del cliente en mercados extremadamente competitivos.
• Los operadores de telecomunicaciones más grandes suelen invertir en plataformas de análisis de cuentas para ayudar a abordar el procesamiento diario de un alto volumen de datos en tiempo real. Esta plataforma destaca los cuellos de botella de red, revoluciona la optimización de ancho de banda y los patrones de uso. Además, las grandes organizaciones utilizan grandes módulos de análisis de datos para tomar decisiones estratégicas. Verizon, por ejemplo, emplea modelos de análisis predictivos que le permiten anticipar las necesidades de los clientes, ofrece campañas de marketing orientadas, utiliza análisis predictivos para simplificar el soporte al cliente. Para mantener una ventaja competitiva, además estas ideas son beneficiosas para los grandes proveedores de telecomunicaciones para mantener la cuota de mercado contra las organizaciones de telecomunicaciones más pequeñas tanto en la prestación de servicios como en la presencia de mercado.

Basado en análisis, el análisis de datos en el mercado de telecomunicaciones se clasifica en analítica descriptiva, analítica diagnóstica, analítica predictiva y analítica prescriptiva. El segmento de análisis predictivo mantuvo una cuota de mercado del 34% en 2024 y se espera que el segmento de servicios crezca en un CAGR de alrededor del 20% durante el período de pronóstico.

• La analítica predictiva está liderando Big Data Analytics para el mercado de telecomunicaciones ya que anticipa con eficacia los principales eventos empresariales y comportamientos de los clientes. Mediante el uso de datos históricos y la obtención de una visión poderosa a través de técnicas de aprendizaje automático, los proveedores de telecomunicaciones no sólo predicen las tasas de churn del cliente con precisión sino también anticipan los comportamientos asociados con él que les permiten desarrollar esquemas para retener a los clientes. La retención de clientes y la satisfacción del cliente mejora todo, al tiempo que permite a las empresas de telecomunicaciones elaborar sus técnicas de marketing en tándem con todas las demás áreas de su negocio, evitando cualquier pérdida de recursos dirigidos a sus segmentos de mayor riesgo.
• Las empresas que incorporan monitoreo en tiempo real y análisis predictivos, basados en datos, han podido reducir el tiempo de inactividad no planificado en un 30-50%, lo que también equipara a importantes ahorros de coste y productividad. Por ejemplo, AT plagaT utiliza manutención predictiva y analítica diagnóstica para analizar el equipo de red supervisa anomalías para localizar cualquier problema con el equipo y abordarlos antes de fracasar físicamente. Su enfoque no sólo ahorra dinero, sino que también proporciona confianza adicional en la fiabilidad de su red y confianza de sus clientes que tienen más opciones que nunca en un entorno empresarial cada vez más competitivo.

Basado en el despliegue, el análisis de datos en el mercado de telecomunicaciones se divide en premisas y basadas en la nube. El segmento basado en la nube dominaba el mercado con más del 50% de la cuota de mercado en 2024.

• Las compañías de telecomunicaciones utilizan cada vez más el despliegue basado en la nube en análisis de datos grandes para abordar las grandes necesidades de análisis de datos. Los factores que impulsan el segmento incluyen la escalabilidad, costo y capacidades en tiempo real. Las soluciones en la nube permiten a los operadores de telecomunicaciones aumentar progresiva y dinámicamente su capacidad analítica de datos sin ninguna inversión frontal pesada en infraestructura física. El escalado dinámico es crítico para permitir que las compañías de telecomunicaciones se ajusten, ya que las demandas de la red pueden pasar de los flujos de datos altos a picos repentinos o retrocesos con un aviso relativamente corto.
• El beneficio de la analítica basada en la nube es el análisis basado en la nube utilizado con el entorno informático existente de un proveedor de telecomunicaciones. Como los proveedores de servicios de telecomunicaciones crean más servicios, como conectividad IoT, redes 5G y servicios digitales sofisticados, la flexibilidad para incorporar grandes tecnologías de datos sin una reconfiguración importante se convierte en un diferenciador de valor significativo. La interoperabilidad de los análisis de datos grandes establece a los interesados para capitalizar más fácilmente las ideas en muchas categorías de servicios diversas.

Basado en uso final, el análisis de datos en el mercado de telecomunicaciones se divide en operadores de telecomunicaciones, proveedores de servicios de Internet (ISPs), operadores de redes virtuales móviles (MVNOs), y otros. El segmento de operadores de telecomunicaciones dominaba la contabilidad del mercado de USD 1.800 millones en 2024.

• El segmento de uso final más grande del mercado Big Data Analytics es el de los operadores de telecomunicaciones. Esto se debe principalmente a la importancia de los requisitos de optimización de la red y la prestación de servicios de mayor calidad a los clientes. Con el advenimiento de 5G y más uso de datos, las demandas de ancho de banda son cada vez más críticas, y una experiencia ininterrumpida de servicios de red es imprescindible. Big Data Analytics permite a los operadores de telco ver y gestionar el rendimiento de la red en tiempo real y les permite optimizar su red para identificar tendencias, fallos de rendimiento y mejorar el valor que proporcionan con eficiencia de gestión de flujos de datos.
• El uso de Big Data Analytics permite a los operadores de telecomunicaciones predecir el mantenimiento antes del fracaso porque analizan conjuntos de datos muy grandes en información utilizable para evitar períodos prolongados de tiempo de inactividad. Un excelente ejemplo es Verizon, donde utiliza Big Data analytics para predecir los outages en una red para aliviar los problemas del cliente e interrupciones en el servicio a sus clientes. Además de la analítica predictiva, la analítica también le da a un operador la capacidad de entender cómo los clientes utilizan ciertos servicios y así darle al cliente más valor en los servicios adicionales que ofrecen al mismo tiempo que personaliza el servicio para el cliente.

En 2024, EE.UU. domina el análisis de datos de América del Norte en el mercado de telecomunicaciones con ingresos USD 900 millones.

• Estados Unidos es el líder mundial en Big Data Analytics en el mercado de Telecom, que representa una parte importante del 27% del tamaño total global del mercado. El país está en una posición líder debido a la infraestructura de telecomunicaciones bien establecida del país y las inversiones ascienden a análisis de datos. El telecomunicaciones estadounidense invierte más de 75 mil millones de dólares al año en infraestructura, y una parte vital entra en análisis de datos y optimización de redes. Esta inversión permite a las empresas de telecomunicaciones gestionar grandes cantidades de datos, prestación de servicios y experiencia de los clientes de manera eficiente.
• Además, los consumidores estadounidenses de alto nivel de consumo de datos añaden a la necesidad necesaria de soluciones analíticas. Las compañías de telecomunicaciones están aprovechando Big Data Analytics para comprender mejor el uso, reducir el churn e incluso proporcionar servicios directamente al cliente. ATLT es un buen ejemplo de uso de analítica predictiva para entender las necesidades de los clientes y generar posibles paquetes de servicios, por lo que lograr la satisfacción del cliente, lo que conduce a la lealtad del cliente. A medida que el consumo de datos continúa aumentando profundamente con dispositivos IoT y aplicaciones móviles, el valor de las capacidades analíticas en la industria de telecomunicaciones estadounidense aumentará eventualmente.

Las predicciones sugieren que de 2025-2034, el análisis de datos de Alemania en el mercado de telecomunicaciones crecerá enormemente.

• Alemania se está posicionando como un punto fuerte para Big Data Analytics en el sector de las telecomunicaciones debido a importantes inversiones gubernamentales estratégicas como la Estrategia Digital 2025, que prevé una "estrategia contra la industria" para la transformación digital con telecomunicaciones a la vanguardia. Según la Estrategia Digital 2025, representa el telecomunicaciones como "Infraestructura de la industria crítica" para mejorar las redes, mejorar el espectro, compartir y desarrollar la innovación en torno a tecnologías basadas en datos. Estos avances han permitido a los operadores de telecomunicaciones catalizar la toma de grandes análisis de datos y análisis predictivos para monitorear el desempeño de la red y permitir el monitoreo de datos para predecir problemas de mantenimiento y mejorar la experiencia del cliente.
• Los datos del Ministerio Federal Alemán de Asuntos Económicos y Energía (BMWi) apoyan que los operadores de telecomunicaciones empleen análisis predictivos más frecuentemente junto con IoT, como se menciona para mejorar la eficiencia y la calidad de los servicios. Los análisis predictivos permiten a las empresas de telecomunicaciones predecir la congestión, la disponibilidad de unidades en uso y predecir el tiempo de inactividad basado en la estimación de las necesidades de mantenimiento. Esto es especialmente factible para Deutsche Telekom, que utiliza análisis predictivos de mantenimiento para sus problemas de red, antes de que se convierta en un problema para el servicio.

El análisis de datos en el mercado de telecomunicaciones en India experimentará un crecimiento próspero durante el período de predicción de 2025 a 2034.

• India se está estableciendo como uno de los mercados de mayor crecimiento en Big Data Analytics para la industria de las telecomunicaciones debido a la digitalización y el aumento de la conectividad de las redes móviles. Con la inmensa base de consumo de la India y la expansión de la infraestructura digital, las empresas de comunicación utilizan grandes análisis de datos para ajustar la eficiencia de la red, ofrecer una experiencia de consumo más relevante y beneficiarse de decisiones basadas en datos.
• Según la Fundación India Brand Equity (IBEF), los suscriptores 5G de la India triplicarán, para unos 970 millones de suscriptores en 2030 (74% de sus clientes móviles). El crecimiento acelerado de los suscriptores conducirá automáticamente al crecimiento del uso de datos, la necesidad de análisis y gestión de datos es sin precedentes.
• Iniciativas gubernamentales, como "Digital India" contribuye significativamente al crecimiento de la analítica de datos en telecomunicaciones. "Digital India" es una iniciativa nacional para empoderar a los indios digitalmente centrándose estratégicamente en mejorar la conectividad a Internet con los ciudadanos rurales y urbanos con una mejor alfabetización digital y ampliar la infraestructura en línea. Cada hito avanzado generará más consumo de datos, y el acceso de las redes por los ciudadanos aumenta cada día. A medida que la red 5G se implemente para permitir una comunicación más rápida, los operadores podrán elevarse a la recopilación y análisis de datos en tiempo real para lograr un servicio superior y un mantenimiento predictivo adicional.

Big Data Analytics en Telecom Market Share

• Las principales empresas del mercado son Amazon Web Services (AWS), Alphabet Inc, IBM, Microsoft, Oracle, Accenture y SAP. Estas empresas tienen más del 15% de la cuota de mercado en 2024.
• AWS ofrece un amplio conjunto de herramientas de inteligencia artificial y de aprendizaje automático, como Amazon SageMaker, que son aprovechadas por servicios de telecomunicaciones que proporcionan a las empresas para la personalización de los clientes, detección de problemas operativos y análisis de datos. AWS utiliza su gran infraestructura en la nube para apoyar un despliegue mucho mayor escalable que dentro de una típica plataforma de nube híbrida de telecomunicaciones, lo que permite a las empresas de servicios de telecomunicaciones desplegar inteligencia artificial en la nube de manera rentable.
• Las capacidades de Google Cloud AI y ML, como AutoML y Vertex AI, ofrecen oportunidades para proporcionar proyecciones de comportamiento al cliente y análisis avanzados de datos internos y externos. Estas herramientas han sido utilizadas por instituciones de telecomunicaciones de todo el mundo para evaluar riesgos y mejorar la experiencia del cliente a través de análisis de datos grandes.
• IBM Watson proporciona importantes herramientas de inteligencia artificial utilizadas para mejorar el compromiso de los clientes, el cumplimiento regulatorio y la detección de fraude. Con un fuerte patrimonio en la prestación de servicios de telecomunicaciones, la experiencia de IBM con nube híbrida y una gran herramienta de análisis de datos, junto con su compromiso a largo plazo con el proveedor de servicios de Internet, lo convierten en un socio de confianza de larga data.
• Microsoft Azure proporciona herramientas de inteligencia artificial para apoyar análisis de datos grandes, análisis de sentimientos y gestión de riesgos como su herramienta AI Copilot de Microsoft para conversaciones internas. Microsoft's Azure también apoya una mayor productividad en los sistemas de Internet y se espera que tenga un impacto significativo en los proveedores de servicios gestionados automatizados y las comunicaciones de clientes con su programa Microsoft Copilot.

Big Data Analytics en empresas de mercado de telecomunicaciones

Los principales jugadores que operan en el análisis de datos en la industria de telecomunicaciones incluyen:

• Accenture
• Amazon Web Services (AWS)
• ATOS
• Alfabeto
• IBM
• Huawei Technologies
• Microsoft
• Oracle
• SAP
• Tencent

Los actores clave del mercado están haciendo alianzas estratégicas, empresas conjuntas, fusiones y adquisiciones, e inversiones en desarrollo de productos para aumentar la innovación y la cuota de mercado. Estas iniciativas estratégicas apoyan a las empresas a explotar tecnología avanzada, automatización y un mecanismo habilitado para la IA para adaptarse a las cambiantes demandas de consumo y empresa. Las relaciones estratégicas con las principales empresas tecnológicas y las empresas de telecomunicaciones son beneficiosas para los jugadores de mercado para llegar a nuevos públicos, ampliar su conjunto de ofertas, y escalar e implementar soluciones de IA basadas en la nube que mejoren el rendimiento de la red y mejorar la interacción con los clientes.

Los actores mundiales en el mercado están haciendo inversiones considerables en R plagaD para lograr eficiencias en función de los costos, aumentar el rendimiento de la red y avanzar en el desarrollo de aplicaciones de telecomunicaciones habilitadas por AI. Al aplicar la inversión en investigación, las empresas se adaptan rápidamente a las placas tectónicas cambiantes de la tecnología y satisfacen las demandas específicas del mercado. Las soluciones de IA en el sector de telecomunicaciones están cada vez más diseñadas para proporcionar redes inteligentes, mejorar el mantenimiento predictivo, mejorar el servicio de atención al cliente y mejorar el análisis, mejorando así la experiencia operacional y de usuario.

Big Data Analytics en Telecom Industry News

• En febrero de 2025, Telefónica, una empresa líder en telecomunicaciones, se comprometió a crear un futuro digital más humano e inclusivo a través de tres áreas clave, incluyendo el aprovechamiento de grandes datos y análisis avanzados, la creación de redes inteligentes utilizando AI y automatización, y la mejora de la experiencia y eficiencia del cliente.
• En septiembre de 2024, HEAVY. AI se asoció con Vultr para construir grandes análisis de datos y GPU de alto rendimiento Infraestructura Cloud, permitiendo a las empresas en sectores importantes como la energía, el sector público y las telecomunicaciones - beneficiarse de 10 velocidades de rendimiento y reducciones de costos informáticos.
• En diciembre de 2023, Nepal Telecom (NTC) inició la transición a servidores en la nube con un anuncio de licitación que implicaba albergar vastos conjuntos de datos de NTC en la nube, reduciendo la necesidad de mejoras costosas de hardware y aumentando su flexibilidad en el escalado de datos y el intercambio de datos. Esta transición en la nube es importante ya que reduce los costos de hardware al mismo tiempo que mejora la seguridad, y permite análisis en tiempo real o cerca de tiempo real, lo que mejora la eficiencia de las telecomunicaciones en Nepal.
• En marzo de 2023, Google Cloud lanzó una herramienta Google App Engine que ayuda a las organizaciones de ingeniería de telecomunicaciones de cualquier tamaño. El enfoque de las herramientas es compatible con varias aplicaciones, incluyendo análisis de datos grandes, inteligencia artificial, simulación, escritorios virtuales, desarrollo de software y atención al cliente.

El análisis de datos en el informe de investigación del mercado de telecomunicaciones incluye una cobertura detallada de la industria con estimaciones " en términos de ingresos (USD Billion) de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos:

Mercado, por componente

• Solución
  • Gestión de datos
  • Software de análisis
  • Visualización de datos
  • Herramientas de presentación de informes
  • Otros
• Servicios
  • Servicios profesionales
  • Servicios gestionados
  • Servicios de consultoría

Market, By Analytics

• Análisis descriptivo
• Análisis diagnóstico
• Análisis predictivo
• Analítica prescriptiva

Mercado, por tamaño de la Organización

• Pequeñas y medianas empresas (MES)
• Grandes empresas

Market, By Deployment

• Locales
• Cloud
  • Nube pública
  • Nube privada
  • Nube híbrida

Mercado, por aplicación

• Análisis de clientes
  • Predicción del cliente
  • Análisis del valor de vida del cliente
  • segmentación del cliente
• Análisis de redes
  • Optimización de la red
  • Gestión por defecto
  • Gestión del tráfico
• Análisis operacional
  • Optimización de los recursos
  • Automatización de procesos
• Análisis de marketing
  • Gestión de campañas
  • Social Media analytics
• Análisis de los ingresos
  • Detección de fraude
  • Garantía de los ingresos
• Otros

Mercado, por fin uso

• Proveedores de servicios de Telecom
• Proveedores de servicios de Internet
• Operadores de red virtual móvil (MVNOs)

La información mencionada se proporciona a las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • UK
  • Alemania
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Bélgica
  • Suecia
• Asia Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • Australia
  • Singapur
  • Corea del Sur
  • Asia sudoriental
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• MEA
  • Sudáfrica
  • Arabia Saudita
  • UAE