Analityka geolokalizacyjna przestaje być w telekomunikacji narzędziem pomocniczym, a staje się strategicznym zasobem wykorzystywanym w planowaniu sieci, utrzymaniu jakości usług, analizie klientów oraz automatyzacji operacji z użyciem AI, wynika z analizy opublikowanej przez serwis RCR Wireless News.
Operatorzy sieci coraz częściej działają w środowisku o wysokiej złożoności: rozwijają się sieci satelitarne, rośnie znaczenie dostępu FWA, a oczekiwania dotyczące jakości usług stają się coraz ważniejsze. W takich warunkach precyzyjne dane przestrzenne nabierają kluczowego znaczenia.
Eksperci wskazują siedem kluczowych obszarów, w których technologie geolokalizacyjne zmieniają funkcjonowanie sieci telekomunikacyjnych.
Coraz powszechniej wykorzystywane są dane geolokalizacyjne o bardzo wysokiej rozdzielczości, nawet kilkadziesiąt razy dokładniejsze niż wcześniej. Umożliwia to lepsze planowanie lokalizacji stacji bazowych, uwzględniające ukształtowanie terenu, wysokość budynków czy materiały konstrukcyjne, co ogranicza nadmiarowe inwestycje i poprawia realny zasięg sieci.
Drugim trendem jest analiza danych przestrzennych w czasie rzeczywistym. Zamiast statycznych map operatorzy coraz częściej monitorują obciążenie i jakość sieci „na żywo”, co pozwala na predykcyjne utrzymanie infrastruktury, lepsze zarządzanie SLA oraz precyzyjne dopasowanie pojemności do rzeczywistego popytu.
Trzeci obszar to zastosowania regulacyjne i związane z bezpieczeństwem publicznym. Dokładne dane lokalizacyjne – uwzględniające m.in. wysokość pięter w budynkach – są wykorzystywane w obsłudze zapytań organów ścigania, ratownictwie oraz wypełnianiu obowiązków regulacyjnych.
Danych geolokalizacyjne są też wykorzystywane w analizie klientów. Operatorzy mogą dziś oceniać jakość usług, ryzyko churnu czy potencjał sprzedażowy na poziomie osiedla, ulicy, a nawet pojedynczych budynków. Umożliwia to bardziej selektywne inwestycje oraz precyzyjne działania marketingowe, szczególnie w konkurencji z operatorami kablowymi.
Analityka geolokalizacyjna jest łączona z algorytmami AI. Dzięki przetwarzaniu ogromnych wolumenów danych bezpośrednio w bazach danych możliwe staje się wykrywanie anomalii, prognozowanie zapotrzebowania oraz automatyczne dostosowywanie parametrów sieci w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Szósty obszar dotyczy zastosowań publicznych i obronnych, takich jak wsparcie dla operacji dronów, reagowanie kryzysowe czy analiza długoterminowych wzorców zagrożeń w sieciach. W tych przypadkach kluczowa jest zdolność do przetwarzania danych przestrzennych w dużej skali i w czasie rzeczywistym.
Technologie geolokalizacyjne mogą również wspierać zarządzanie interferencjami radiowymi w środowisku coraz bardziej nasyconym satelitami i platformami powietrznymi. Globalne modele przestrzenne, uwzględniające wysokość i przestrzeń powietrzną, pomagają operatorom planować sieci i ograniczać zakłócenia.
Autorzy analizy podkreślają, że w miarę jak sieci stają się bardziej rozproszone i oparte na wielu technologiach, precyzja danych przestrzennych będzie jednym z kluczowych czynników przewagi konkurencyjnej operatorów. Geolokalizacja przestaje być „mapą”, a staje się fundamentem zarządzania nowoczesną siecią telekomunikacyjną.
