Recolección de datos

Los datos recopilados por Weplan se consiguen mediante una aproximación crowdsourced, introduciendo un SDK en apps de smartphones. En este momento, Weplan analiza de forma anónima información acerca de la calidad de red y la cobertura de todos los operadores móviles, a través de cientos de apps y millones de dispositivos a lo largo del mundo. Alcanzamos acuerdos de colaboración con estas apps para implementar nuestro SDK en su código, les pagamos por usuarios activos y, a cambio, recibimos datos anonimizados sobre el estado de la red a partir de estos usuarios de smartphone.

Nuestros KPIs

Diferencia en cobertura por MNO

No todos los MNOs poseen la misma cobertura 4G y 5G a lo largo de un país. Diferencias globales y regionales ayudan a las TowerCos a interactuar adecuadamente con los MNOs. Más que un KPI, esta esa una forma de trabajar el dato ajustada a la situación de cada país. Mientras que algunos países tienen situaciones de red muy homogéneas e independientes de la región y el operador, otros tienen diferencias significativas entre regiones, sean estas políticas o geográficas.

Al redactar el informe, nuestro equipo de analistas tiene en cuenta las particularidades de cada país para decidir que tipo de agregación geográfica ofrece los insights más valiosos acerca de oportunidades disponibles para TowerCos. Asimismo, se realiza una comparación entre los MNOs: el operador con mayor porcentaje de área cubierta se utiliza como referencia, y el área cubierta por el resto de MNOs se expresa como porcentaje del área cubierta por el MNO líder. A modo de ejemplo, supongamos un país con dos MNOs. El MNO líder cubre 100 km^2 en el país, mientras que el segundo MNO cubre 80 km^2 de esos 100 km^2. Por tanto, el MNO líder tiene un 100% de cobertura comparado consigo mismo, y el segundo MNO tiene un 80% de cobertura comparado con el operador líder.

Areas de cobertura degradadas

Zonas del país donde la red (en 4G y, si corresponde, 5G) muestra deterioro. Esas son las áreas donde las nuevas soluciones o reconfiguraciones de red resultan más interesantes. Para detectar áreas con cobertura degradada, los datos geoetiquetados se agrupan en cuadrículas de aproximadamente 1,2 km x 609,4 m (geohash nivel 6). Luego se analiza la cobertura de cada MNO en dicha cuadrícula. Se considera que un elemento de la cuadrícula tiene cobertura degradada si se da al menos una de las dos condiciones siguientes:

• La potencia de señal media en todas las bandas de frecuencias es inferior a -The average signal strength for all frequency bands is dBm.
• El porcentaje de mediciones con pérdidas de conexión o conexión limitada (es decir, conexión a un MNO diferente pero pudiendo realizar sólo llamadas de emergencia) supera el 10%.

Para garantizar la solidez estadística del análisis, se requiere un tamaño de muestra mínimo para analizar un geohash.

Oportunidades potenciales de co-location

Los acuerdos de co-location reducen los costos de construcción, instalación y mantenimiento para los MNOs, al tiempo que mejoran la rentabilidad para TowerCos y optimizan el uso del espacio y los recursos para todos. Las mediciones se agrupan en particiones de 150 m x 150 m (geohash nivel 7) y se compara la cobertura de cada portador en dichas particiones. Si un operador (operador A) tiene una conectividad degradada y un competidor (operador B) tiene una intensidad de señal de al menos 15 dBm mayor que el operador A, entonces la TowerCo que administra el site del operador B puede estar en posición de ofrecer un acuerdo de arrendamiento al MNO A en ese área. Por tanto, se proporciona el porcentaje de particiones donde ambos MNOs están presentes y existe una oportunidad de coubicación. Por ejemplo, si hay 100 geohashes donde tanto el operador A como el operador B están presentes, en 5 de ellos el operador A tiene una mejor situación que el operador B y en 6 de ellos el operador B tiene una mejor situación que el operador A, entonces habría 5 % de oportunidades de co-location para el operador B utilizando los sites del operador A y un 6 % de oportunidades de co-location para el operador A utilizando los sites del operador B.

Oportunidades potenciales de BTS en áreas urbanas

Las áreas urbanas son algunas de las zonas más interesantes para realizar nuevos despliegues para MNOs. Así, se proporciona una estimación de las necesidades actuales de BTS en ese tipo de áreas. Utilizando técnicas de Machine Learning, se puede calcular una estimación precisa de las necesidades de BTS de una región. El proceso seguido se describe en la siguiente imagen: