Конспекты: Андрей Свирщевский, SAS Big Data Cases.

Представляю вашему вниманию конспект презентации Андрея Свирщевского, руководителя направления аналитики SAS Россия/СНГ по теме SAS Big Data Cases. Презентация состоялась на днях в рамках встречи, посвященной теме #BigData, которую проводило агентство Telecom Daily.

Рекомендую всем интересующимся темой Big Data.


Андрей Сврищевский: Представляю вашему вниманию несколько интересных проектов, которые мы осуществили в 2015 году. 


Основная группа проектов, которые сейчас существуют так или иначе связаны с тематикой получения дополнительной информации о конкретных юридических и физических лицах извне. Далее эта информация используется для  повышения эффективности процессов целевого маркетинга, управления рисками, сбора дебиторской задолженности и борьбы с мошенничеством.

Можно выделить два основных способа использования внешней информации. Первый способ - это повышение эффективности прогнозных моделей, которые уже сейчас используются в рамках этих процессов. Второй способ - за счет получения дополнительной информации о клиентах, становится понятно, кто же эти клиенты с социально-демографической и любой другой точки зрения. И на основе этого нашим заказчикам удается понимать, что же с этими клиентами делать. Т.е. решения принимают люди, на основе информации, собранной "математикой". Давайте посмотрим, как конкретно это делается.



Эффективность прогнозных моделей. В целевом маркетинге это, в первую очередь, различная аналитика, связанная с откликом клиентов. На основе систематизации наших проектов, можно заключить, что в этой области  основные внешние данные, которые пытаются использовать наши заказчики, это - социальные сети. Конкретные проекты показывают, что на десятки процентов удается повысить отклик клиента, если при принятии решения - что ему предлагать и что с ним делать, используются данные, добытые из социальных сетей. Это сегодня делают и крупные банки, и небольшие банки. 

Рост отклика в 6 раз - это если вообще не использовалась аналитика. А вот если использовать аналитику, но вдобавок еще и внешние данные задействовать, то на 76% у страховых компаний растет отклик. Наш опыт показывает, что у страховых компаний сложная ситуация - к ним клиент приходит обычно только раз в год. И хочет, скажем, заключать договор КАСКО. Для них использование внешних данных принципиально, т.к. позволяет существенно повысить эффективность работы. 

(Прим.АБ: Такие модели, в частности, используют Сбербанк и ПробизнесБанк. Точность моделей измеряется в LIFT - знакомо маркетологам. Исследуются в соцсетях такие интересы клиентов, как путешествия, экстрим, знание языков, виды развлечений, квартирный вопрос и т.п. Негативными факторами считается: религиозный фанатизм; выражение негатива к коллегам / работе; чрезмерное увлечение алкоголем; участие в митингах/демонстрациях.) 


Если говорить о принятии решений о выдаче кредитов, то опять же на десятки процентов повышается эффективность принятия решений - кому давать кредит, кому не давать. Здесь уже используются различные дополнительные источники данных. Например, если мы получаем доступ к поисковым запросам наших клиентов. Мы не можем получить запросы, которые клиент делает в Яндекс, но как правило можем получить его запросы в тех или иных интернет-магазинах, где клиент зарегистрирован. Разумеется не только на нашей сайте, но и на других сайтах. Сейчас подобная информация доступна. 

Анкетные данные также помогают, прежде всего, должность и работодатель. Например, если в должности человека системе удается найти ключевые слова, которые характеризуют его, как работника социальной сферы, например, он работает с детьми, то вероятность невозврата кредита существенно уменьшается. Соответственно система это учитывает при принятии решения о выдаче такому человеку кредита. 

В страховании все то же самое. Всегда есть доля клиентов, которым лучше вообще не выдавать полис КАСКО, поскольку это не имеет финансового смысла. 

Используя информацию соцсетей при работе с банковскими клиентами, нам не удалось пока что получить существенного выигрыша на том уровне, который мы получили при работе со страховыми клиентами. 


В плане борьбы с мошенничеством ситуация примерно та же. Общее повышение точности моделей на десятки процентов достигается за счет использования внешних данных.  Здесь это связано с тем, что мы в социальных сетях можем найти какие-то конкретные точечные характеристики. 

В целевом маркетинге, как правило, спектр интересов человека играет роль. В кредитном скоринге математика выискивают конкретные слова и словосочетания. В антифроде как правило ищут конкретные события, связанные с человеком.  Например, некоторые банки нас просят проставить рейтинг - в какой степени человек подвержен алкоголю. Понятно, что им не хочется иметь дело  с таким человеком. Или если человек такие поисковые запросы вбивал, которые дают понять, что ему интересно, как в плохой для него ситуации все же получить кредит. Если он это делал, то значит, что вероятность того, что ему стоит давать кредит, корректируется в сторону уменьшения. 

В кейсе показано, что даже модели не было у клиента, что решения принимались на основе собранных внешних данных. 

Во всех кейсах важно, чтобы аналитика умела работать с неструктурированными данными. Это, прежде всего, текстмайнинг.  Выделение ключевых слов и словосочетаний, характерирующих текст. Например, интересы человека или выявление - "алкоголик" он или не "алкоголик". Первоначально данные просеиваются через математику, которая делает "бездушый" механический анализ. Результат фильтрации такого рода уже можно отправлять в "модели". На выходе рождается степень соответствия конкретного человека той или иной заданной тематике. Математика, например, нашла несколько ключевых слов и словосочетаний. Определяет степень соответствия человека этой теме. И это уже число. Это число идет в моделирование и повышает точность модели. 

Есть второй способ, когда дальше садится лингвист, смотрит на эти слова-словосочетания. В специальной инфраструктуре он может доработать собранные данные до новых характеристик. Например, "вычислить", является ли человек "молодым родителем" или предприниматель. В общем, дойти до конкретики в отношении интерпретируемой сущности. 

Как специалисты в аналитике мы применяем совокупность математики текстмайнинга и контекстно-семантического анализа, что дает те хорошие результаты, которые я вам показываю. 


Внешние данные дают нам много дополнительной информации о взаимосвязях. Наши клиенты и без того анализируют связи между интересующими их персонами, например, анализируя совпадения адресов, телефонов и так далее. Последние наши проекты показывают, что если также смотреть связи человека в социальных сетях, это дает намного больший объем информации. Идея простая - строим граф связей, математика помогает выявить ваше конкретное окружение, выявить реальный круг общения, отсеяв разовые и редкие контакты. А круг общения, как правило, очень многое говорит о человеке. Математика делает это с помощью так называемого кластерного анализа, выделяя тесно связанные сообщества. 

Это позволяет выявлять опасные для страховых компаний ситуации. То же касается и выдачи кредитов. Например, если 15% контактов среди окружения клиента - злостные неплательщики, это рассматривается, как риск повышения вероятности невозврата кредита клиентом и снижает его шансы получить кредит. 

Big Data можно рассматривать и как инновационный подход к анализу, и как использование внешних данных. Здесь задействованы обе стороны темы - текстовая аналитика и умение работать с теорией графов. 


Еще одна специфика моделирования. В целом ряде наших последних проектов мы столкнулись со следующей особенностью. Базово у наших заказчиков в процессе принятия решения задействовано вплоть до 100 показателей (маркетинг, антифрод, управление рисками). Иногда число показателей может быть до 1000. 

После обогащения данных, число показателей с которыми необходимо работать, вырастает как правило до нескольких тысяч. В свежем проекте мы работаем с 9 тысячами показателей. Практика показала, что классические средства анализа более не справляются с ситуацией. Обычная система Data Mining не может работать с базой данных для миллиона клиентов. Получаются десятки или даже сотни ГБ данных, с которыми необходимо работать. 

Здесь мы подошли к еще одному новому аспекту Big Data - к архитектурным инновациям. Вы, вероятно, уже слышали в контексте Big Data термин in-memory аналитика. Это как раз то, что стало необходимым из-за возрастания объемов обрабатываемых внешних данных. 


Вы знаете Hadoop, как средство хранения данных в распределенной среде. Также вы должны понимать, что благодаря Big Data, углубленный анализ также должен "переехать" в распределенную среду. Наиболее быстро данные обрабатываются в оперативной памяти, поэтому самым быстрым сейчас является анализ данных, когда данные вначале поднимают в оперативную память распределенного кластера и там строятся нейронные сети и применяются другие алгоритмы углубленной аналитики. В десятки и сотни раз повышается скорость. И благодаря этому многие наши заказчики имеют возможность работать с Big Data. А без этого, они бы этой возможности не имели. 

Если попытаться этот переход посчитать количественно... мы проводили переход даже без внешних данных. Кейс оператора связи - у него и так тысячи параметров на клиента. Если переселить аналитику из классической среды в распределенную высокопроизводительную среду, за счет того, что аналитик может перебрать большее количество настроек, применить более сложные алгоритмы. На десятки процентов повышается точность моделей. И, как следствие, точность решений. Есть даже расчеты, которые показывают эффект в деньгах. 



Но следует помнить, что еще нужно будет работать с теми параметрами, которые придут к нам из внешних данных. 


Мы говорили о "бездушной" прогнозной модели. Чистая математика. На выходе - набор вероятностей. И по этим вероятностям нужно пытаться принять решение. 

Внешние данные дали существенный толчок к пониманию того, кто такие наши клиенты. 



Собственно, так было всегда. Мы всегда говорили, что есть математика, а есть интерпретируемое понимание наших клиентов. Микросегментация - это не новость. Наши клиенты десятилетиями пытаются понять - где студент, а где пенсионер. 

Раньше большой объем информации о клиентах был практически только у операторов связи. А теперь даже страховые компании, которые традиционно о своих клиентах знают мало что, теперь с учетом внешних данных могут разобраться кто есть кто. Используют соц.-дем. информацию, что у них есть. Добавляют то, что математика + лингвисты могут доставать из соц.сетей.  И в итоге они уже способны отличить с кем имеют дело - с мамой ребенка или "бизнес леди". 

После того, как вы разобрались с соц.демо сегментом, есть различные способы использовать собранную информацию. Во-первых, многие фиксируют эти сегменты и говорят о том, что теперь все решения относительно клиентов будут делаться в разрезе этого сегмента. Например, у нас есть модель кредитного скоринга. Мы разработаем ее вариации для каждого клиентского сегмента, поскольку закономерности, по которым мыслят люди, у каждого социально-демографического сегмента свои. 

Альтернативно. Мы начинаем анализировать профиль потребления продуктов и услуг в каждом сегменте. И на основе этого, зачастую без особой математики, становится понятно, что делать с людьми. 


Например, если в данном сегменте люди, которые приобрели продукт А и продукт Б, часто также приобретают продукт С, здесь математика не нужна, чтобы понять, что следует найти всех клиентов, которые купили А и Б, но еще не купили С, и сделать им соответствующее предложение. 

Поэтому сейчас не редки маркетинговые кампании не на основе аналитических моделей, а на основе бизнес-правил/триггеров.

Мы немного разделяем... бизнес-правила они в целом характеризуют человека. Триггер - это некое событие во времени. Например, наш клиент посетил сайты более, чем трех банков. При этом у нас никакую услугу почему-то не потребил. Значит нужно начинать переживать об оттоке, срочно активизироваться.  

Или, скажем, клиент моего банка ввел где-то в интернете запрос по поиску услуг кредитования. Т.е. он почему-то не обратился ко мне, но что-то ищет в интернете. Опять же стоит активизироваться. 

Маркетологи традиционно не слишком доверяют математике. Тематика Big Data дает им возможность действовать как бы "по наитию". 


Еще один пример того, когда подобный анализ дает нам прозрачное понимание - что следует делать. Задача - выделить сегмент клиентов, который обещает страховой компании существенные убытки.  Построение такого сегмента стоит десятки миллионов рублей, поэтому на слайде не приведена вся информация, извините. 

Но общую идею можно понять. Профиль "опасного клиента" - это такие "артисты", яппи. Профиль хорошо выделяется, с учетом внешних данных. Например, 86% сформированного нами в SAS сегмента приносят страховщикам убытки. Это тот случай, когда без всякой математики понятно, что с ними вообще не нужно заключать договоры КАСКО. Дополнительная информация из интернета существенно помогает и в определении этого профиля, и в его интерпретации. 
  

Хочу подчеркнуть, что для построения профилей, таких, как описанный выше, необходима углубленная аналитика. Такой профиль нельзя просто "собрать" в виде дополнительных характеристик человека из социальных сетей. Нужно сидеть и моделировать. Только совсем в другой среде. Мы разделяем интерфейсы на те, что для математиков, которые строят в нашей терминлогии "бездушные модели", и отдельные интерфейсы для специалиста, который разбирается в предметной области. Который знает, что такое КАСКО,  как выглядит процесс страхования. Он должен разбираться в предметной области, даже если он при этом не является математиком. Перебирая характеристики и строя такие профили, анализируя типовые последовательности потребления услуг, люди могут выделять профили с максимальными убытками, например.  Здесь "замешано" много аналитики, но людям удается это делать. 

Ключевое значение имеет поддержка in-memory аналитики, поскольку для человека очень важна возможность интерактивности при общении с таким инструментом, чтобы можно было оперативно перебирать характеристики клиента, выстраивая значимый клиентский профиль. 

Помните, что Big Data - это не только обмен данными между организациями. Это  инфраструктурные инновации, инновации в подходах к обработке данных. 

Многие называют такой подход к сбору информации - 360 градусов Customer View.

Далеко не про все проекты могу рассказать, но вот еще пара примеров. Сейчас идет очень интересный проект. Корпоративные клиенты. Их много как можно анализировать. Во-первых, у корпоративного клиента всегда есть представитель. У него тоже есть поведение в социальных сетях и многие это анализируют. 

Сейчас у нас есть крупный банк - заказчик. Для него мы, глядя в текстовое поле "назначение платежа", которое клиенты указывают в транзакции, точечно определяем область действия компании. Например, кто среди клиентов - это фермеры. И так по каждому - чем предположительно компания-клиент в основном занимается. Банку хочется такую информацию о клиентах иметь. Теперь этот банк всю свою стратегию общения с клиентами выстраивает, исходя из этого понимания. 

Еще. Считается, что если научиться распознавать переговоры клиентов и операторов контактного центра, то можно ожидать до 30% роста эффективности в управлении оттоком. К сожалению, в России ни один заказчик не смог нам в адекватном виде представить массив таких данных. Между тем, это базовое правило - перед тем, как покупать внешние данные, почему бы вам не попробовать воспользоваться внутренними данными. 

Несколько других кейсов, чтобы абстрагироваться от темы сбора информации о конкретных физических или юридических лицах. 


На картинке пример анализа "умного города". Например, здесь поступает в онлайн-режиме информация со всех водосчетчиков. Две задачи. Во-первых, в любой момент любой потребитель должен иметь возможность посмотреть прогнозный счет по итогам месяца для целей планирования своих расходов. 

Во-вторых, с точки зрения управления городом выявляются статистические профили потребление воды, а отклонения от них позволяет с уверенностью говорить об обнаружении аварий - на ранних этапах детектируются любые "нештатные ситуации". 

Про планирование транспортных потоков говорить не буду, вы наверняка об этом не раз слышали. 


Еще один пример, российский клиент. Big Data, напомню, это во-многом инновационный процесс решения задач. Нередко бывает так, сделала организация у себя Big Data лабораторию. Возможно с задачей анализа внешних данных. Но теперь, лишь возникает какая-то инновационная задача у какого-то департамента, даже не связанная с внешними данными, все вспоминают, что у компании есть развития аналитическая инфраструктура. Поэтому конечно Big Data лабораторию попросят проверить - нельзя ли решить задачу инновационными методами. 

Например, мы проверяли - сколько конкретно специалистов какой конкретной специализации нужно посадить в конкретное отделение банка, чтобы удовлетворить клиентопоток. Это успешно удается просчитать. Математика в таком кейсе хорошо работает, позволяет прогнозировать клиентопоток по дням, выбрав баланс между доходом, расходом на ресурсы и лояльностью абонентов. Чисто математический кейс. 

В целом аналитика Big Data обладает высоким потенциалом для планирования.


Пример для разнообразия. Интернет можно не только мониторить, как сейчас многие делают, но и исследовать. В Швеции, например, изучают форумы, где посетителями являются многие, кто связан с потреблением и продажей наркотиков. И анализируют, например, способы перевозки наркотиков. Текстовая аналитика позволяет выделять слова и словосочетания, которые встречаются рядом, какие из них можно считать ключевыми, какие не являются ключевыми. Например, идет поиск по слову package и анализ - какие слова с ним связаны. Быстро выявляется, что часто употребляется название контейнеров для завтраков, которые перевозчики наркотиков облюбовали для своей деятельности. Благодаря такого рода анализу, полиции удается выявить на ранних этапах маршруты перевозки наркотиков. Например, когда стали усердно проверять самолеты, прилетающие из соседних Нидерландов, текстовый анализ форумов позволил быстро выявить, что трафик привоза наркотиков сместился из Нидерландов на Канаду. Это подтвердили и досмотры, предпринятые в аэропортах. 

Кейсов, конечно, намного больше, они весьма разнообразны. В частности, очень много кейсов сейчас в госуправлении. Возможности Big Data обширны, это тот инструмент, которым нужно пользоваться. 

+ + 




Анонсы. Встречи. Фестиваль данных в музее Москвы

Завтра в Москве, на Зубовском 2.

  • 12.00 – 12.30 — Андрей Устюжанин, Руководитель совместных проектов Яндекс и CERN
    Тема: «Машинное обучение — микроскоп современного»
  • 12.30 -13.00 – Воробьев Алексей Эдуардович и Краснощеков Кирилл Игоревич, Научные сотрудники ГУП „НИ и ПИ Генплана Москвы“
    Тема: «Начало большого пути: большие данные и планирование городов»
  • 13.30 – 14.00 — Наталья Калайтанова, Медиаэксперт компании DCA (Data-Centric Alliance).
    Тема: «Будущее медиа в эпоху больших данных: ничего личного»
  • 14.00 — 14.30 – перерыв
  • 14.30 – старт хакатона в Beeline Future Center
  • 14.30 – 15.00 – Дмитрий Школьников, Менеджер рекламных продуктов Авито
    Тема: «Как большие данные помогают зарабатывать деньги»
  • 15.00 – 15.30 — Эксперт Школы Данных «Билайн»
  • 15.30 – 16.00 — Ростислав Яворский, Доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, кандидат физико-математических наук.
    Тема: «Анализ сетевого взаимодействия в командах и сообществах»
  • 16.00 – 16.30 — Сергей Марин, Руководитель службы разработки продуктов Big Data Beeline 

Вход на Фестиваль по входным билетам на выставку.

+ + 

МТС лидирует по охвату территории и населения покрытием 4G/LTE в Ставрополье

Компания заявляет, что в период с 2013 по 2015 год вложила в регионе более 2.5 млрд рублей. Сегодня в зоне охвата - 86 населенных пунктов Ставропольской области, что примерно соответствует 2 млн или более 70% населения. На большинстве территорий Ставрополья МТС остается единственным оператором, предоставляющим доступ к LTE.


В 2015 году МТС обеспечила услугой LTE 59 населенных кунктов края (от 2000 жителей).

Доля LTE трафика в общем трафике мобильного ШПД выросла в Ставрополье до 35%.  Компания сообщает о пересмотре инвестиционных планов в сторону увеличения, что было сделано по итогам выхода в региональные населенные пункты, где оказался неожиданно высокий спрос на быстрый мобильный ШПД.

Также оператор продолжает строительство сети 3G в регионе.

В 2016 году оператор намеревается сосредоточить усилия на наращивании пропускной способности сети с учетом растущей нагрузки. Расширение будет обеспечено примерно в каждом втором населенном пункте из числа охваченных LTE.


Покрытие LTE МТС в Ставрополе


У МегаФона в Ставропольском крае сеть LTE есть, но покрытие не соизмеримо с эмтээсовским


В Ставрополе у МегаФона с LTE все также скромно



У Билайн ситуация с LTE в Ставропольском крае лучше, чем у МегаФон, но хуже, чем у МТС


аналогично и в Ставрополе



Вполне очевидно, что МТС за счет активного инвестирования, обеспечил себе хороший задел по монопольному оказанию услуг LTE в регионе в целом ряде населенных пунктов и в целом обеспечивает наибольшее покрытие LTE в Ставропольском крае.

+ +


Вымпелком и МТС объединят частоты в единый пул

То что я не раз прогнозировал и рекомендовал, наконец, свершилось. Несмотря на то, что частоты Билайну и МТС нарезали так, чтобы этот альянс был затруднен, операторы все же решились и объявляют сегодня о партнерском проекте по совместному использованию радиоспектра 4G/LTE в 20 регионах России. Это безусловно правильный ответ МегаФону после "йотагейта".
  

К сожалению, даже союз операторов с объединением пула частот, не вполне компенсируют те преимущества, которые МегаФон получил в виде возможности приобрести вне конкурсов и аукционов 30 МГц в диапазоне b7, оформленных как приобретение компании Скартел. Что же, в России экономику уже несколько лет, как спихнули с рыночных рельсов, и теперь она развивается совсем по иным законам. Другим участникам рынка приходится консолидировать усилия, чтобы хоть как-то противостоять негативным для них тенденциям.

Итак, «ВымпелКом» и МТС подписали дополнительное соглашение к существующему договору от декабря 2014 года о совместном планировании, развитии и эксплуатации сетей связи стандарта 4G/LTE в России.

В соответствии с дополнительным соглашением «ВымпелКом» и МТС договорились о совместном использовании радиочастот и радиочастотных каналов в диапазоне LTE 2600 МГц в двадцати субъектах РФ из 36 субъектов, обозначенных в соглашении 2014 года:

1. Калужская область
2. Омская область
3. Хабаровский край
4. Псковская область
5. Вологодская область
6. Ярославская область
7. Мурманская область
8. Нижегородская область
9. Калининградская область
10. Орловская область
11. Республика Ингушетия
12. Сахалинская область
13. Республика Карачаево-Черкессия
14. Чеченская Республика
15. Тульская область
16. Республика Кабардино-Балкария
17. Оренбургская область
18. Республика Мордовия
19. Республика Алтай
20. Республика Чувашия

В каждом регионе «ВымпелКом» и МТС планируют осуществить совместное использование радиочастот и радиочастотных каналов на всех базовых станциях, находящихся в совместном пользовании. Соглашение компаний предусматривает возможность дальнейшего расширения указанного списка регионов. Дополнительное соглашение о совместном использовании радиочастот и радиочастотных каналов рассчитано на 6 лет с возможностью пролонгации.

Соглашение позволит практически без дополнительных инвестиций обеспечить удвоение доступных Клиентам «ВымпелКом» и МТС пиковых скоростей доступа вплоть до 150 Мбит/с. Ожидается, что средние скорости доступа к сети для всех пользователей 4G/LTE в регионах, входящих в дополнительное соглашение, также вырастут .

Михаил Слободин, генеральный директор ПАО «ВымпелКом», отметил: «Первый год сотрудничества с МТС в области совместной эксплуатации сетей связи доказал высокую эффективность и перспективность такой модели развития. Мы довольны качеством взаимодействия наших компаний в этой области и убеждены, что совместное использование частот и всей инфраструктуры обеспечит наших Клиентов услугами связи в стандарте 4G/LTE на большей территории и с наилучшими пользовательскими характеристиками. Мы также благодарим Министерство связи и массовых коммуникаций за подготовку необходимой нормативно-правовой базы и принятие законопроектов, позволяющих в перспективе удвоить пиковые скорости мобильного интернета при объединении частотного спектра».

Андрей Дубовсков, президент МТС, отметил: «Первые итоги нашего совместного с «ВымпелКомом» проекта по развитию инфраструктуры LTE превзошли самые смелые ожидания. В тех регионах, где мы совместно строили и эксплуатировали базовые станции, средние темпы прироста пользователей LTE по базе МТС оказались более чем на треть выше аналогичных показателей в целом по стране. Это значит, что скоростной мобильный интернет пришёл сегодня в те места, где он мог появиться только через год, если бы мы вели строительство в одиночку. Кроме того, нам удалось ещё на 10-15 процентов от первоначальных прогнозов снизить затраты на строительство и эксплуатацию сетей. Теперь с объединением частотного спектра наш совместный проект переходит на качественно новый этап развития. Мы благодарны Министерству связи и массовых коммуникаций за своевременно принятое решение, позволяющее эффективнее использовать дефицитный частотный ресурс, увеличить скорости мобильной передачи данных и ускорить строительство современных сетей связи при оптимизации затрат. Эти очевидные преимущества дают нашим компаниям основание строить планы по дальнейшему расширению количества регионов с совместным использованием частот».

19 декабря 2014 года «ВымпелКом» и МТС объявили о подписании договора, в соответствии с которым в 2014-2016 годах МТС обеспечивает строительство совместно эксплуатируемых сетей мобильного интернета четвертого поколения в 19 регионах, а «ВымпелКом» строит базовые станции для совместного использования в 17 регионах России. Соглашение рассчитано на семь лет с возможностью пролонгации, в течение которых операторы будут предоставлять друг другу базовые станции, площадки, их инфраструктуру и ресурсы транспортной сети в этих регионах. При этом компании также имеют возможность самостоятельного строить сети для развития индивидуального покрытия 4G/LTE. За год сети LTE совместно запущены в 31 регионе.

Что дает компаниям объединение частот в пул?

Для владельцев аппаратов LTE Cat.4 и выше, появляется возможность пользования LTE с полосой 20 МГц в b7, что обещает рост пиковых скоростей скачивания информации вплоть до 150 Мбит/с. Теоретически возможны и большие скорости там, где будет реализовано включение, например, LTE-A 2CA_3-7 (15-20), что обещает пиковые скорости порядка 250 Мбит/с, при условии, что абонентский терминал поддерживает такой вид агрегации.

+ + 

UPD: Поддержка HD voice (W-AMR) стала обычным делом

Как сообщила GSA 15 декабря 2015 года, число сетей 2G/GSM, 3G/HSPA и 4G/LTE с поддержкой функциональности HD voice (W-AMR)  в мире достигло в ноябре 2015 года 150 в 87 странах! 



Из этого числа 128 внедрений осуществлено на сетях 3G/HSPA
17 внедрений на сетях 2G/GSM
40 внедрений на сетях LTE (VoLTE)

19 операторов внедрили поддержку HD Voice на сетях 2G/3G, 3G/4G или 2G/3G/4G. Россия на общемировом фоне в плане W-AMR выглядит очень неплохо: оператор МегаФон внедрил поддержку HD-Voice на сети 3G/HSPA в ряде регионов с 2010.11.10, в некоторых регионах на сетях GSM - с 2011.04.27. МТС включила поддержку HD Voice на сетях 3G с 2012.09.12, в ноябре 2015 года МТС заявила о поддержке HD Voice также на всех сетях GSM. Билайн обеспечивает поддержку HD Voice в сетях 3G почти во всех регионах присутствия, начав включения с 2014.06.16, на сетях GSM, а также на сети LTE в Москве с 2015.08.18. О планах Tele2 в отношении внедрения поддержки HD Voice, я не знаю.

Alan Hadden, вице-президент GSA по исследованиям рынка, отмечает: "Рынок VoLTE быстро развивается в 2015 году, внедрение поддержки данной технологии стало основным трендом отрасли. 40 операторов запустили поддержку HD Voice на базе VoLTE для клиентов своих сетей 4G/LTE в 28 странах. 10 месяцами ранее в мире насчитывалось всего 16 сетей с поддержкой VoLTE".

В октябре 2015 года, GSA сообщает, что 111 операторов инвестируют в VoLTE в 52 странах (внедрения, испытания, исследования). В мире анонсировано 246 абонентских устройства с поддержкой VoLTE, включая 224 смартфонов.

Напомню, что технология Mobile HD Voice использует технологию W-AMR (Adaptive Multi Rate Wadeband – широкополосное (50-7000 Гц) адаптивное кодирование с переменной скоростью порядка 12.65 кбит/с или выше), стандартизированную 3GPP в Rel.5, которая позволяет организовать в мобильных сетях голосовые вызовы с высоким качеством. Технология внедряется на сетях GSM, UMTS/WCDMA и LTE. Первый запуск поддержки HD Voice на коммерческой сети был осуществлен в сентябре 2009 года.

Сервис повышает четкость передачи речи, устраняет проглатывания окончаний, без искажений передает тембр, улучшает узнаваемость голоса собеседника. HD-Voice делает комфортным общение там, где уровень внешних шумов повышен: в транспорте, общественных местах, на улице, что незаменимо в условиях большого города. Наилучший пользовательский опыт достигается в ситуациях, когда вызов происходит между аппаратами с поддержкой HD Voice

Страны, где есть операторы с поддержкой HD Voice (жирным выделены новые в списке позиции):
  1. Австралия
    - Optus; 3G с 2015.07.20
    - Telstra, 3G с 2011.06.24, LTE с 2015
    - Vodafone, 3G с 2013.06.25
  2. Австрия
    - 3 Austria; 3G с 2011.11.16
    - A1 Telekom; 3G с 2011.10; LTE с 2015.11.30
    - T-Mobile Austria; 3G с 2011.08.29
  3. Албания
    - AMC; 3G с 2015.08.08
    - Vodafone; 3G c 2014.10.08
  4. Армения
    - Orange Armenia, 3G, 2010.02.24
  5. Афганистан
    - AWCC; 3G - 2015.07.15; GSM до 2015.12
  6. Бангладеш
    - Robi Axiata; 3G с 2014.06.22
  7. Бахрейн
    - Viva; 3G с 2014.03.29
    - Zain;  3G с 2014.03.31
  8. Беларусь
    - МТС; 3G с 2013.12.11
  9. Бельгия
    - Mobistar, GSM, 3G, с 2010.09.16
  10. Болгария
    - M-TEL, 3G с 2011.06.14
  11. Венгрия
    - Magyar Telekom; 3G с 2013.07.01
    - Telenor; 3G с 2013.08.29 
  12. Габон
    - Gabon Telecom; 3G с 2015.10.27 
  13. Германия
    - DT; GSM; 3G; первый запуск с 2011.11.02
    - Telefonica O2; 3G с 2014.03.12; LTE с 2015.04
    - Vodafone; 3G с 2013.07.26; LTE до 2015.12
  14. Гонконг (Китай)
    - 3 HK; LTE с 2014.05.15
    - China Mobile Hong Kong; LTE с 2015.09.08
    - CSL Limited, LTE с 2010.12
    - Smartone; LTE с 2014.08 
  15. Греция
    - Cosmote; 3G с 2013.06.11
  16. Дания
    - 3 Denmark, 3G с 2012.12.20
    - TDC, 3G с 2011.09.26
    - Telenor; 3G с 2014.09.03; LTE с 2015.11.30
  17. Доминиканская республика
    - Orange Dominicana, 3G, с 2011.06
  18. Египет
    - Mobinil, 3G, с 2010.11.03
  19. Израиль
    - Orange (Partner); 3G с 2012.12.25
  20. Индия
    - Tata DoCoMo, 3G, с 2010.11.03 
  21. Индонезия
    - Axis - Axiata; 3G с 2013.01.22; LTE до 2015.12
  22. Иордания
    - Orange Jordan; 3G с 2012.08.11
  23. Ирландия
    - Vodafone Ireland; 3G с 2012.04.18
  24. Испания
    - Orange Spain (только Каталония), 2010.09.10
    - Vodafone; 3G с 2014.10.15; LTE до 2015.12
  25. Италия
    - TIM, 3G с 2011.01.27
    - Vodafone; LTE с 2015.07.16
  26. Казахстан
    - Altel; 3G и GSM с 2014.05.15
    - KCell; 3G с 2012
  27. Камбоджа
    - Seatel; LTE с 2015.07.26
  28. Канада
    - Bell Mobility; 3G с 2012.01.24
    - Rogers Wireless; 3G с 2012.10; LTE до 2015.12
    - Telus, 3G с 2012.09.21
    - WIND Mobile, 3G с 2011.02 
  29. Катар
    - Ooredoo; 3G с 2012.11.27  
  30. Кения
    - Airtel; 3G с 2013.03.05
    - Orange Kenia, 3G с 2011.08.25
  31. Китай
    - China Mobile; LTE с 2015.08.18
  32. Кот-д'Ивуар (Берег Слоновой Кости)
    - Orange CI; 3G с 2013.02.28 
  33. Кувейт
    - Viva; 3G с 2013.12.25; LTE до 2015.12
  34. Кыргызстан
    - Beeline; 3G с 2015.03.04
  35. Латвия
    - Bite; 3G с 2013.08.05
    - Tele2; 3G с 2014.11.14 
  36. Литва
    - Bite; 3G с 2013.07.31
    - Tele2; 3G с 2014.10.15
  37. Лихтенштейн
    - Swisscom; LTE с 2015.06.10
  38. Люксембург
    - Orange Luxembourg, 3G с 2010.12.08 
  39. Мавритания
    - Orange Muritius, 3G с 2011.04.07  
  40. Малави
    - Airtel; 3G с 2013.03.05
  41. Малайзия
    - Celcom Axiata; 3G с 2012.04.07
    - Digi; 3G примерно с 2014 года
  42. Мали
    - 3G с 2014.01 
  43. Мальта
    - Vodafone; 3G с 2015.03.30 
  44. Молдова
    - Orange Moldova, 3G, 2009.09.09 
  45. Монголия
    - G-Mobile; 3G с 2015.03.20
  46. Морокко
    - Inwi; 3G с 2014.03.24; GSM до 2015.12 
  47. Мьянма
    - Ooredoo; 3G с 2014.08.15
  48. Нигерия
    - Airtel; 3G с 2012.12.22 
  49. Нидерланды
    - KPN; 3G с 2012.03.05
    - T-Mobile; 3G с 2014.11
    - Vodafone; 3G с 2014.07.02
  50. Новая Зеландия
    - 2 Degrees; 3G с 2014.01.21
    - Vodafone; 3G с 2013.11.07
  51. Норвегия
    - Netcom; 3G с 2013.04
    - Telenor; 3G с 2013.03.19 
  52. Объединенное Королевство
    - 3 UK, 3G с 2011.05, LTE - до 2015.12
    - Orange UK, 3G, 2010.09.01
    - T-Mobile UK; 3G с 2012.08
    - Vodafone; 3G с 2014.09.11
  53. Объединенные Арабские Эмираты
    - Du, 3G с 2011.06
  54. Оман
    - Nawras; 3G с 2014.03.22
  55. Польша
    - Orange; 3G с 2014.07.28; GSM до 2015.12
    - Play (P4); 3G с 2012.07.10
    - Polkomtel / Plus; 3G с 2014.12.22
    - T-Mobile Poland, GSM, 3G, с 2011.08.17 
  56. Португалия
    - Meo; 3G с 2012.09.28
    - Vodafone; LTE с 2015.09.28 
  57. Реюньон
    - Orange Reunion, 3G с 2011
  58. Россия
    - Билайн: GSM - до 2015.12; 3G с 2014.06.16 в ряде регионов; LTE - с 2015.08.18
    - МегаФон: GSM - с 2011.04.27 в ряде регионов, 3G с 2010.11.10 в ряде регионов,
    - МТС: GSM - с 2015.11 везде ; 3G с 2012.09.12  
  59. Руанда
    - Airtel; 3G с 2013.03.05
  60. Румыния
    - Cosmote; 3G с 2013.04.15
    - Orange Romania, 3G, LTE, с 2011.05.13
  61. Саудовская Аравия
    - Mobily; 3G с 2013.03
    - STC; 3G с 2013.03
  62. Сенегал
    - Orange Sonatel; 3G  с 2014.02.14 
  63. Сербия
    - Telenor Serbia; GSM до 2015.12; 3G с 2013.09.16;
    - VIP Serbia; GSM, 3G, первая сеть с 2011.09.12
  64. Сингапур
    - M1; LTE с 2015.04.08
    - SingTel; LTE с 2014.05.31
    - StarHub; 3G с 2013.03.07; LTE с 2014.06.28
  65. Словакия
    - Orange Slovakia; 3G с 2013.05.16
    - Slovak Telekom; 3G с 2015.04.21 
  66. Словения
    - Mobitel; 3G с 2011.09.06
    - Si.mobil; 3G с 2011.12.15
  67. США
    - AT&T Mobility; LTE с 2014.05.23
    - T-Mobile US; 3G - 2013.11.08; LTE с 2014.05.22
    - Verizon Wireless; LTE с 2014.09.15
  68. Таджикистан 
    - МегаФон; 3G с 2014.12.25 ; GSM до 2015.12
  69. Таиланд
    - AIS; 3G с 2013.05.06
    - DTAC; GSM с 2012.11; LTE с 2015.10.15
  70. Тайвань
    - Ambit Microsystems; LTE с 2015.05.15
    - Chunghwa Telecom; 3G с 2013.02.05 
  71. Турция
    - Turkcell, 3G с 2011.01.17
    - Vodafone Turkey, 3G с 2011.04.01 
  72. Узбекистан
    - Beeline; 3G с 2015.02.24 
  73. Уганда
    - Orange Uganda, 3G с 2011.07.07
    - Smile; LTE с 2015.11.23 
  74. Украина
    - Киевстар; GSM с 2013.08.08 
  75. Филиппины
    - Smart; 3G с 2012.10.22  
  76. Финляндия
    - DNA; 3G с 2013.01.28
  77. Франция
    - Bouygues Telecom, 3G с 2012.11; LTE с 2015.11.25
    - Orange France, 3G, 2010.07.19
    - SFR, 3G, 2010.09
  78. Хорватия
    - T-Hrvstski Telekom, GSM - планируется на 2015.12; 3G с 2011.09.14
    - Vipnet, 3G, с 2010.09.22
  79. Черногория
    - Crnogorski Telekom; 3G с 2013.06.24; GSM - до 2015.12 
  80. Чехия
    - T-Mobile CZ; 3G с 2011.10.26; LTE до 2015.12
    - Vodafone; 3G с 2015.10.08; GSM до 2015.12
  81. Швейцария
    - Orange Switzerland, 3G с 2011.09.13
    - Swisscom; GSM; 3G; LTE с 2015.06.24; первый запуск с 2012.02.01
  82. Швеция
    - Tele2; 3G с 2014.03.25
    - TeliaSonera; 3G с 2014.03.01
  83. Шри Ланка
    - Dialog Axiata, 3G с 2012.02.14
    - Etisalat; 3G с 2014.05.22
  84. Эстония
    - Elisa; 3G с 2015.01.05
    - EMT; 3G с 2014.05.06 
  85. Южная Африка
    - MTN; 3G с 2014.08.20
    - Vodacom; LTE с 2015.04.10
  86. Южная Корея
    (между всеми операторами поддерживается интерконнект VoLTE / HD Voice с 2015.11.23)
    - KT; LTE с 2012.10.08
    - LG U Plus; LTE с 2012.08.08
    - SK Telecom; LTE с 2012.08.08
  87. Япония
    - KDDI; LTE с 2014.12
    - NTT DoCoMo; LTE с 2014.06
    - Softbank; 3G с 2014.12.12; LTE до 2015.12 
Таким образом, можно констатировать, что с сентября 2015 года список стран с поддержкой HD Voice в мире вырос на 12 стран. В некоторых странах действует более одного оператора с поддержкой HD Voice.

Число пользователей HD Voice в мире превышает 300 млн (оценка GSA на 1q2015).

Для внедрения поддержки HD Voice на сети GSM, требуется, чтобы сеть поддерживала TFO. W-AMR и TFO также могут обеспечиваться на сети 3G/UMTS. Еще лучше, если сеть также поддерживает TrFO, в этом случае поддержка вызовов W-AMR становится возможной для любых типов абонентских устройств 3GPP (GSM/EDGE и UMTS/WCDMA-HSPA).

+ + 

Линки: LTE в мире в ноябре 2015 года. Часть 2

Что происходило в мире по части LTE / LTE-A в ноябре 2015 года - вторая, лучшая часть моего отчета. Приглашаю читать, скачивать, лайкать и твитить. 


LTE-A. Заявляемые пиковые скорости - каковы тренды
Агрегация FDD / TDD
LTE-B / eMBMS
LTE Cat.1 
NB-LTE
LTE-U
Стандартизация
Чипсеты
Системы общественной безопасности на базе LTE и беспилотников
5G

+ + 

Маркетинг: Сотрудники Tele2 в Москве перешли на связь Tele2

Речь, конечно, о корпоративных номерах. Если раньше у ряда сотрудников центрального и московского офиса были номера Билайн, то теперь более 500 номеров по процедуре MNP переведены в сеть Tele2, сообщает компания.



Всего у Tele2 в Москве более 900 сотрудников в центральном и московском офисах. Сейчас практически все из них используют в работе SIM-карты Tele2 с корпоративным тарифом - кто-то сохранил привычный номер благодаря MNP, кто-то получил номера Tele2, начинающиеся на 977.

Эта мера позволит оператору сэкономить на корпоративной связи своих сотрудников в Москве. Кроме того, такая акция должна демонстрировать, что в Tele2 уверены в качестве связи своей сети в Москве.

В компании Tele2 по-прежнему надеются на то, что MNP будет одним из надежных источников пополнения абонентской базы - полгода с момента запуска сети в Москве компания обязуется не брать с переходящих к ней абонентов денег ща переход с сохранением номера. Достаточно только прийти с паспортом в один из салонов связи оператора и написать заявление на перенос номера. А на сайте mnp.tele2.ru есть инструкция по переходу.

+ +

Кадры: Новые руководители Московского региона Билайн. Свои

После перевода Ирины Лебедевой на должность директора по маркетингу массового рынка ПАО "Вымпелком" ее место в дирекции московского ВымпелКом занял Сергей Корнеев. А техническим директором вместо Сергея Дружченко, который стал главой дирекции по качеству сети ПАО "Вымпелком", становится Игорь Сметанкин.



Сергей Корнеев будет отвечать за разработку и внедрение новых продуктов и услуг компании, управление тарифной политикой, реализацию комплекса мер по повышению качества предоставляемых сервисов, лояльности и удовлетворенности клиентов. Ранее Сергей занимал должность руководителя департамента маркетинга массового рынка Московского региона.

Сергей Корнеев окончил Ростовский Государственный Университет Путей Сообщения. Сергей начал свою карьеру в «ВымпелКоме» в 2009 году. С 2009 по 2011 год Сергей работал в региональном управлении Северо-Кавказского региона в должности старшего менеджера по маркетингу. С 2011 по 2014 год продолжал свое развитие в «Билайн» в Штаб-квартире в должности ведущего экспертаслужбы аналитики и ценообразования. В 2014 году Сергей возглавил департамент маркетинга массового рынка Московского региона. Под руководством Сергея были реализованы инициативы по формированию и внедрению активностей для повышения уровня клиентского сервиса, создана концепция развития постоплатной системы расчетов, выстроены процессы эффективного кроссфункционального взаимодействия, разработана и успешно реализуется маркетинговая часть стратегии региона. В декабре 2015 года назначен директором по маркетингу и внешним коммуникациям Московского региона.


На посту технического директора Московского региона Игорь Сметанкин будет отвечать за обеспечение стабильной работы фиксированной и беспроводной сети оператора, повышение качества и надежности, а также за формирование стратегического плана развития и модернизации сетей.

Игорь Сметанкин в 1993 году окончил Новосибирский электротехнический институт связи. С 1993 по 2001 года работал компании «Italtel», где занимался монтажом и настройкой телекоммуникационного оборудования. В 2001 г. начал работу в «ВымпелКоме» с должности инженера по эксплуатации базовых станций в Новокузнецком отделении Кемеровского филиала. В 2004 г. назначен на должность заместителя технического директора Кемеровского филиала. В 2005 г. был приглашен на должность технического директора по мобильной сети Дальневосточного региона. В период с 2005 по 2012 год под руководством Игоря состоялась техническая интеграция 7 покупных компаний, были подтверждены 3G и GSM лицензии в нескольких субъектах РФ, совместно с операторами «МТС» и «Мегафон» реализован федеральный проект «Амур». В 2012году возглавил техническую дирекцию Центрального региона ОАО «ВымпелКом». Под руководством Игоря техническая дирекция региона продемонстрировала отличные результаты и высокую динамику в части улучшения качества голосовой связи и передачи данных в формате 3G, запуска сети 4G. 12 Ноября 2015 г. назначен техническим директором Московского региона. 

+ + 

МегаФон претендует на звание самого алчного в большой четверке?

Если вас угораздило пользоваться SIM-картой оператора МегаФон, то будьте бдительны - если вы по каким-либо причинам не воспользуетесь симкой в течение 45 дней для получения платной услуги, с вашего счета начнут исчезать по 15 рублей в сутки.


Сегодня эту тему затронули "Ведомости".

Сам по себе принцип "обнуления" счета абонента сотовой связи у оператора не нов, с ним сталкиваются абоненты всех сотовых компаний. Операторы пытаются объяснять необходимость такой практики тем, что люди со временем перестают пользоваться SIM-картами. Такие карты операторы называют "неактивными" и считают, что нет ничего зазорного в том, чтобы вернуть себе право на их перевыпуск и продажу другим абонентам компании. Система порочна по сути, было бы лучше, если бы номер переходил в пользование абонента пожизненно.

А сейчас из-за этого возникают коллизии. Наиболее типовая - вы покупаете "новый номер", а вам на него месяцами продолжают названивать и спрашивать прежнего владельца номера. Обычно, отняв у абонента "неиспользуемый" номер оператор выдерживает его какое-то время в "отстойнике", не запуская в обращение. Иногда это помогает, но далеко не всегда - думаю, что почти каждый сталкивался с ситуацией, описанной выше. Мне, скажем, на один из номеров приходили очень весьма чувствительные сведения - SMS-оповещения о зачислении денег на счет совершенно постороннего человека. (Да, это он сам виноват - забыл отключить эти оповещения, но этого бы не произошло, если бы операторы не пользовались номерами повторно).  Поскольку практически все абоненты находятся в равном положении, не буду развивать эту тему.

Интереснее другое - что происходит с остатком денег на счете? Здесь мы имеем дело с типичным операторским "передергиванием". Они хотят забрать "неиспользуемый" номер, но, следите за руками, начинают с того, что забирают деньги абонента.

А ведь это не номер, абоненту и не принадлежавший никогда (операторы не продают номера, даже когда... продают... их за отдельные деньги - право распоряжения номерной емкостью всегда остается за государством). Это деньги абонента. Им пока что не использованные. Которые по сути доверены оператору "в счет будущих услуг". Деньги, которые оператор, по-идее, должен хранить на условиях "до востребования"? Как хранят банки и другие финансовые учреждения. Годами. Даже если абонент со своего счета платежи не проводит.

Если оператору так нужен "неиспользуемый" номер, то пусть его забирает, но деньги-то тут причем? Их следовало бы хранить и далее. А в случае, если абонент обратиться к оператору, скажем, за новым подключением, вот и отличный повод зачислить ему на счет сохраненную сумму. В идеале - еще и проценты начислить...  Но нет, это были бы не операторы сотовой связи. Эти предпочитают денежки абонента прикарманить. Благо закон им этого впрямую не запрещает.

Арсенал решений давно проработан. Предположим, что абонент вздумал пожить летом на даче, где нет покрытия. Или, скажем, его вдохновляют идеи "диджитал детокс", и он добровольно решил отказаться от использования телефона на 2 месяца. Временно.
Не спрашивая согласия такого абонента, оператор переводит его на другой тариф, где в отличие от тарифа, выбранного абонентом, начисляется абонплата. Ежедневная. И денежки быстро перетекают со счета абонента на счет оператора.

Это больше похоже на воровство или ограбление? Но поскольку в день абонента грабят на сумму вроде бы небольшую, а абонент вроде бы не против (он же не кричит в офисе и не пишет заявлений в прокуратуру), к тому же грабит его вполне респектабельный оператор сотовой связи, предварительно прописав это в условиях оказания услуг, то вроде это и не грабеж вовсе, а... просто такой бизнес, детка.

Практика общая, поэтому к чему здесь придираться?

На мой взгляд, МегаФон проявляет явную несдерженность - ставить абонента "на счетчик" компания с 25 декабря 2015 года желает уже через 45 дней неиспользользования платных услуг оператора! Так что если вам нужен телефон только для приема вызовов, то МегаФон подходит менее других операторов - ВымпелКом ждет 91 день, Tele2 - 120 дней, МТС - 180. После обнуления счета, операторы ждут еще 150 дней (МТС) или 180 дней (ВымпелКом и Tele2) после чего расторгают договор в одностороннем порядке. МегаФон и здесь самый нетерпеливый - договор будет расторгнут через 90 дней.

Оставлю текст без оргвыводов и рекомендаций - каждый может сам решить, какой повод считать достойным для смены оператора. Но в целом, МегаФон в очередной раз добавил себе "минус в карму".

+ +

Поддержка HD voice (W-AMR) стала обычным делом

Как сообщила вчера GSA, число сетей 2G/GSM, 3G/HSPA и 4G/LTE с поддержкой функциональности HD voice (W-AMR)  в мире достигло в ноябре 2015 года 150!    


Напомню, что технология Mobile HD Voice использует технологию W-AMR (Adaptive Multi Rate Wadeband – широкополосное (50-7000 Гц) адаптивное кодирование с переменной скоростью), стандартизированную 3GPP, которая позволяет организовать в мобильных сетях голосовые вызовы с высоким качеством. Технология внедряется на сетях GSM, UMTS/WCDMA и LTE. Первый запуск поддержки HD Voice на коммерческой сети был осуществлен в сентябре 2009 года.

Сервис повышает четкость передачи речи, устраняет проглатывания окончаний, без искажений передает тембр, улучшает узнаваемость голоса собеседника. HD-Voice делает комфортным общение там, где уровень внешних шумов повышен: в транспорте, общественных местах, на улице, что незаменимо в условиях большого города.

Россия на общемировом фоне в плане W-AMR выглядит неплохо: оператор МегаФон внедрил поддержку HD-Voice на сети 3G/HSPA в ряде регионов в ноябре 2010 года, на некоторых сетях GSM - с апреля 2011 года. МТС включила поддержку HD Voice на сетях 3G в 2012 году, в ноябре 2015 года МТС заявила о поддержке HD Voice также на всех сетях GSM.  Билайн обеспечивает поддержку HD Voice в сетях 3G почти во всех регионах присутствия, а также на сети LTE в Москве. О планах Tele2 в отношении внедрения поддержки HD Voice, я не знаю.

+ +

Чья сеть в Москве лучше?

Можно до бесконечности спорить об особенностях различных методик драйв-тестов. В любом случае этот вариант исследований на сегодня не является исчерпывающим. Например, он практически ничего не говорит о качестве indoor-покрытия, а именно в indoor условиях происходит основное пользование (70%) услугами мобильной связи в крупных городах.


Если для оценки качества услуг вдоль "федеральной трассы N" драйв-тест аналогичный проведенному и годится, то о качестве связи в мегаполисе он дает представление лишь в узком спектре восприятия, не обязательно отражая интегральное положение дел. В этом плане данные тестов Ookla Speedtest в каком-то смысле более репрезентативны. И они, как известно, дают для Москвы - 7.5 Мбит/с для МТС, 5.4 Мбит/с для Билайн и 4.7 Мбит/с - МегаФон.

Вы наверняка догадались, что я про свежий тест Telecom Daily, посвященный Москве. Его результаты некоторые уже поспешили назвать заказными или "неожиданными". Еще бы, по качеству голоса первым назван МегаФон, вторым Tele2, Билайн и МТС оставлены третье и четвертое места. Результаты исследования параметров сети LTE выглядят менее странными, но и здесь итоги "не бьют" даже с картами покрытия, которые сами операторы предоставляют.

Мои мнения по-итогам такие:

1. Инструментальные исследования типа "драйв-тест" более не являются репрезентативными для мегаполисов типа Москва, не отражая потребительское качество услуг связи интегрально.

2. Сети операторов "большой тройки" в Москве по качеству услуг "в среднем" достаточно близки, причем от точки к точке "чемпионом" может быть любой из московских операторов, включая Tele2.

3. Абсолютного лидера среди операторов выделить не представляется возможным даже "в среднем". Операторы "большой тройки" схожи до неразделения, если говорить о базовых параметрах, которые изучались устроителями драйв-теста.

По-сути, сейчас драйв-тесты в мегаполисах можно использовать только как инструмент пиара тех или иных операторов, но не для реального выявления лучшего оператора услуг сотовой связи и мобильного ШПД.

Абоненту, принимающему решение услугами какой сети пользоваться в Москве можно рекомендовать а) самостоятельные эксперименты в точках, где он в основном пользуется услугами сотовой связи и мобильного ШПД, зачастую после этого выбор станет очевидным, хотя я не могу прогнозировать, какой будет выбран оператор - от точки к точке это может быть любая компания из Б4. Тестировать нужно с того аппарата, которым намерены пользоваться. И не Speed Test - это тоже "псевдотест", результаты которого мало о чем говорят, а решать обычные реальные задачи - открыть почту, написать тви, залезть в Facebook, посмотреть ролик на Youtube, выложить картинку в Instagram - в общем попробовать делать то, что вы обычно делаете с вашим смартфоном. б) смотреть на другие показатели - тарифы, каким оператором пользуется семья и друзья, дружелюбность и быстрота доступности службы поддержки, склонен ли оператор к "токсичным доходам" и навязыванию услуг. Часто именно эти вопросы решают в плане интегрального пользовательского опыта, а не "качество сетей".

Только МТС в 2015 году построила порядка 4500 новых базовых станций из которых более половины - это базы LTE. Кроме того, было модернизировано свыше 2000 баз, шла программа по модернизации indoor-решений. Компания активно использует диапазон 1800 МГц, в частности, в 3q2015 была расширена используемая полоса с 5 до 10 МГц, сейчас идет дальнейшее расширение - с 10 до 15 МГц. Стоит ли напоминать, что МТС - это лидер по инвестициям в развитие сетей в России в 2015 году и существенная часть от 66 млрд за 9 месяцев 2015 года была вложена в столичном регионе? Сравните с 16 млрд, вложенных Билайн за первую половину 2015 года. Да и МегаФон инвестирует сдержанно - 12,5 млрд в 2q2015, с прогнозом 55 млрд за год.

Ну а драйв-тесты? Оставим их для состязаний пресс-служб и отчетности радиопланировщиков сетей.

PS: даже здесь ситуация отражена реалистичнее, хотя принцип тот-же "измерения радиопокрытия" в отдельных точках на отдельных маршрутах.

+ +

Презентация результатов драйв-теста московских сетей, проведенного Telecom Daily



Далее привожу для ознакомления пресс-релиз Telecom Daily:

Качество услуг голосовой связи и передачи данных в 3G- и LTE-сетях Москвы

Информационно-аналитическое агентство TelecomDaily завершило масштабное исследование качества услуг голосовой связи и передачи данных в сотовых сетях, работающих на территории Москвы. Тестировались как сети 3G, так и LTE; получены данные по всем четырем сотовым операторам столицы: «Билайн», «МегаФон», МТС и Tele2. Исследование проводилось по методологии, предложенной Министерством коммуникаций и связи РФ.

Цели и порядок исследования:

В течение более чем трех недель в ноябре и декабре 2015 года эксперты ИАА TelecomDaily занимались тест-драйвом услуг голосовой связи и мобильного доступа в интернет по технологии 3G и LTE в российской столице. Тестирование ставило цель определить качественные параметры предоставляемых сервисов в сетях перечисленных выше операторов, а также уточнить территорию покрытия.

В исследовании берется за основу пользовательское поведение среднестатистического абонента, использующего смартфон или модем. В процессе тестирования произведено более 1000 замеров. Автомобиль, оборудованный измерительными комплексами, вел замеры на протяжении более чем 1500 км, что позволяет говорить о достижении подробной и качественной выборки.

Итоги исследования ключевых параметров услуг голосовой связи:

Измерение услуги голосовой связи показало, что наилучшее качество ее предоставления обеспечивает компания «МегаФон», имеющая минимум блокировок и обрывов голосовых вызовов. Далее с минимальным отставанием, граничащим с величиной погрешности, следует компания Tele2, обеспечивающая как полное отсутствие блокировок голосовых вызовов, так и минимально возможное время дозвона до абонента. Третье место занимает «Билайн», далее - МТС.





Итоги исследования ключевых параметров сетей 3G:

По скоростям передачи данных к абоненту лидирует компания Tele2, в сети которой зафиксирована максимальная скорость среди всех операторов, за ней следует «МегаФон», далее - МТС и «Билайн».



По средней скорости передачи данных от абонента наилучший сервис также предоставляет Tele2, далее следуют МТС и «Билайн», затем «Мегафон».


Итоги исследования ключевых параметров в сетях LTE:

Результаты тестирования LTE получились весьма наглядными, так как подобное исследование TelecomDaily проводил годом ранее (в декабре 2014).

В процессе текущих замеров видно, как значительно выросли максимальные скорости в 4G, улучшено покрытие и увеличена емкость. Это касается операторов «большой тройки». Tele2 же в этом году в замерах участвует впервые.

Полученные данные указывают на то, что сотовые операторы смогли добиться в Москве более высоких качественных характеристик, чем в других регионах.

Однако, есть и негативные изменения. Из-за высокой нагрузки средние скорости у двух представителей «тройки» за отчетный период (с декабря 2014-го по декабрь 2015-го) несколько снизились.


По скоростям передачи данных по направлению к абоненту в 4G-сети на первом месте МТС, далее следуют остальные операторы, в сетях которых зафиксированы практически одинаковые характеристики. Если проводить параллели с прошлогодним исследованием, то средняя скорость у МТС снизилась с 13,3 до 12,8 Мб/с, у «МегаФона» - с 13,9 до 11,7 Мб/с, у «Билайна», напротив, выросла – с 10,6 до 11,4 Мб/с.




Максимальные же скорости поднялись в некоторых случаях весьма значительно: у МТС с 60,6 Мб/с годом ранее до 67,3 Мб/с в декабре этого года, у «Билайна» - с 55,6 до 57,1 Мб/с., у «МегаФона» еще существеннее – с 40,1 до 69,4 Мб/с.

По скоростям передачи данных по направлению от абонента лучшим в этом году стал «Билайн», далее идут «Мегафон», Tele2 и МТС с примерно одинаковыми результатами. По параметру максимальной скорости от абонента в сетях LTE лидирует «Мегафон».



«Исходя из полученных данных, можно сделать вывод, что почти все компании имеют как преимущества перед своими конкурентами, так и недостатки, над которыми нужно работать. С приходом компании Tele2, которая в короткие сроки смогла построить качественную сеть голосовой связи и мобильной передачи данных, конкуренция на московском рынке увеличилась, что должно пойти на пользу не только абонентам, но и самим операторам, которые будут более интенсивно работать над техническим развитием сетей и над удержанием своих частных и корпоративных клиентов», - говорит генеральный директор ИАА TelecomDaily Денис Кусков.

+ + 

Популярные сообщения

Желающие следить за новостями блога, могут подписаться на рассылку на follow.it (отписаться вы сможете в один клик). 

Еще можно подписаться на Telegram-каналы @abloud62 @abloudrealtime, где также дублируются анонсы практически всех новостей блога. 

 

Translate