Referenzarchitektur für Next Best Action im Telekommunikationsbereich – Kopiert

Aufbau einer Telekommunikationsarchitektur, die Next Best Action in Echtzeit und in großem Maßstab ermöglicht

Daten- und Plattformflüsse:

Next Best Action (NBA), Next Best Experience (NBX)

1. Daten-Ingestion aus operativen Systemen der Telekommunikation
   Kundenverhalten, Abrechnung, CDRs (Anruf-/Daten-/SMS-Protokolle), CRM, Aufladungen und Fintech-Transaktionsdaten werden über BSS/OSS-Integrationsschnittstellen oder Datenkonnektoren von Drittanbietern wie Informatica und Lakeflow aus Hybrid-/On-Premises-Systemen erfasst. Diese Datenströme werden in Beinahe-Echtzeit oder als Batch an den Streaming Ingestion Layer (z. B. Kafka, Azure Event Hub) gesendet, wo eine einfache Vorverarbeitung stattfindet (z. B. PII-Filterung, Protokollkonvertierung).
2. Einheitliche Lakehouse-Speicherung und Rohdaten-Staging
   Erfasste Daten landen in Delta Lake Bronze-Tabellen, partitioniert nach Attributen wie OpCos, Standort-ID oder Kanal. In dieser Phase können Operationen wie Schema-Erzwingung und PII-Maskierung stattfinden. Von dort aus gelangen die Daten in Silver-Tabellen, wo sie dedupliziert, zusammengeführt und angereichert werden, um Customer-360-Profile, Nutzungszusammenfassungen und Churn-Indikatoren zu erstellen – was eine harmonisierte, analysebereite Grundlage schafft.
3. Feature Engineering und Modelltraining
   Bereinigte Silver-Daten fließen in fortschrittliche Transformations-Pipelines unter Verwendung von Lakehouse-Pipelines. Diese Phase umfasst:
   • Ableiten von Intent-Features und deren Registrierung in einem zentralen Feature Store, der von kanal- oder regions-/länderspezifischer Logik entkoppelt ist.
   • Ermöglichen von Point-in-Time-Anreicherung und Zusammenführung von Zielgruppenidentitäten (Identity Stitching).
   • Trainieren von NBA-Modellen mit Databricks, einschließlich Anwendungsfällen wie Churn-Vorhersage, Scoring der Angebotsannahme und Reinforcement Learning für die dynamische Angebotsoptimierung.
   • Modelle werden innerhalb der einheitlichen Plattform mit Lineage, Observability und Governance über Unity Catalog trainiert und verwaltet.
   • Ein kritischer Feedback-Loop in dieser Architektur ist das A/B-Testing:
     1. Modelle werden kontinuierlich über Batch-Lift-Tests bewertet, die in den CICD-Prozess integriert sind, um die geschäftlichen Auswirkungen (z. B. Uplift, Retention, Conversion) zu messen.
     2. Diese Erkenntnisse geben Aufschluss darüber, ob die aktuellen Modelle die Baselines übertreffen, um objektive Entscheidungen über Rollout oder Retraining zu ermöglichen.
4. Business Insights und CX-Aktivierung
   Gescorte Ausgaben aus ML-Pipelines werden in Gold-Tabellen gespeichert und stehen für BI- und Echtzeit-CX-Anwendungen bereit:
   • Databricks SQL ermöglicht Echtzeit-KPIs, die Analyse des Abonnentenverhaltens und die ROI-Messung von NBA-Kampagnen.
   • Führungskräfte- und Marketingteams greifen über vertraute Tools wie Power BI, Tableau und Looker auf diese Daten zu.
   • Lakehouse-Apps ermöglichen Zielgruppensegmentierung, Kampagnensimulation und Cross-Selling/Up-Selling-Targeting für CX-Teams.
5. Modellbereitstellung und Echtzeit-Inferenz
   Trainierte NBA-Modelle werden für die Echtzeit-Aktivierung bereitgestellt über:
   • Model Serving-APIs, die auf Databricks oder Databricks Model Serving gehostet werden und hybride Bereitstellungen unterstützen.
   • APIs werden in cloudbasierten und/oder On-Premises-Betriebsumgebungen bereitgestellt oder per Proxy eingebunden, um eine direkte Integration in SMS-Systeme, Callcenter, mobile Apps oder IVRs zu ermöglichen.
   • NBA-Ergebnisse werden kontinuierlich mit Dashboards, A/B-Testergebnissen und der Verfolgung der Modellleistung überwacht, um die Relevanz sicherzustellen und Drift zu minimieren.