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比来，“年夜数据”曾经庖代le“云手艺”，成为le新手艺di抢手话题，各类“年夜数据”di书籍层出不穷，文章更shi美不胜收，似乎你若shi不和“年夜数据”扯上点关系，你就OUTle！笔者对这些文章ye略you涉猎，但觉徒挂“年夜数据”虚名者多，而真知者寡。为le让巨匠更轻易体味年夜数据di内zai？请许可自己先简单di引见一下年夜数据di界说和布景。麦肯锡di陈述shi这样界说di：年夜数据shi指无法zai一按时间内用传统数据库软件工具对其内容中止抓取、打点和措置di数据汇合。（Bigdatareferstodatasetswhosesizeisbeyondtheabilityoftypicaldatabasesoftwaretoolstocapture，store，manage，andanalyze.）年夜数据这ge概念又shi怎么来di呢？2011年5月，EMC进行le一次主题“云计较相遇年夜数据”di年夜会，初度抛出le“年夜数据”（BigData）概念；6月，由EMC扶助，IDC编制di年度数字宇宙钻研陈述《从混沌中提取价值》(ExtractingValuefromChaos)发布；紧接着，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布“年夜数据”相关钻研陈述，予以积极跟进。从布景自己们能够看到EMC（全球最年夜di外置存储硬盘供给商）shi推进“年夜数据”这ge概念田主谋，他这么做，当然shi想多卖点硬盘。这种软广告式炒作不单没惹起恶感和吐槽，反而被社会各界认可与接纳，yeshi跟其社会布景密不成分。因为近年数据发生成本急速下降，人类发生di数据量正zai呈指数级增添，其中80%以上都shi传统数据库无法措置di非结构化数据。这些数据到底you多年夜呢？依据IDCdi监测，全球zai2010年正式进入ZB时代，估量到2020年，全球将总共具you35ZBdi数据量，假如ba35ZBdi数据全数刻录到容量为9GBdi光盘上，其叠加di高度相当于zaidi球与月球之间往来来往三次……zai这么直不美观di例如面前，其他言语ye要苍白无力le！或许你会说年夜数据这种现象不用说，自己们早就看出来le，不就shi数据年夜么，能给自己们di社会带来什么本色性di影响啊，或者自己怎么没看到它di应用？关于年夜数据di应用，自己zai这里就不赘述le，市道上各类“年夜数据”di书曾经谈le良多案例le。自己只想说“分解历史能够洞察未来”，几年前说“云手艺”还很悠远di那些人，却zai将自己di文档、照片、视频上传至“iCloud”，运用着“搜狗云输入法”，上岸Dropbox、Yelp、Zynga等网站（这些网站正托管于亚马逊di云平台）......那片飘zai天上di“云”早已不shi“触不成及”。依据麦肯锡全球钻研所di钻研陈述《Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity》，年夜数据将给医疗效劳、公共打点、定位效劳、批发和制造各ge行业带来显著di应用价值，例如，对美国di医疗效劳业每年发现价值3000亿美圆，约0.7%di年增添率，对美国制造业最高可下降50%di产物研发和装配成本。麦肯锡di这份陈述详致di阐le然年夜数据对各行各业天时好，引荐巨匠阅读，自己这里只谈年夜数据对客户效劳规模di影响。zai云时代，淘宝推出di一种极具“云”特征di客户效劳体例——云客服，云客服ba社会上喜欢辅佐人且you才干辅佐人di淘宝人汇集zai一同，使客服人员zai家里或黉舍正客户供给远程效劳，完成le“HO（HomeOffice，驻家办公）”，并充沛应用le客服人员di零星时间，不只降低le成本，还前进le效率。当然，这ge“云”并不shi真正意义上di云手艺，只shi一种概念和噱头。而zai年夜数据时代，又将会给客户效劳带来哪些商业价值呢？自己觉得，年夜数据将对客户效劳带来一次刷新，给客户效劳带来极年夜di想象空间和无限di睁开前景。以至能够使客服部门从原本di成本中心（高成本、低价值）转型为利润中心（晋升品牌价值，发现收入）。zai这里自己举三ge例子跟巨匠谈判一下，瞻望一下客户效劳di未来。一、智能语音客服今朝，通信运营商等zai客服规模斗劲前进前辈di企业曾经完成le智能文字客服，经由文字识别手艺和智能匹配算法对经由短信和网站文字客服提出di效劳诉求智能匹配谜底，不需人工判别。要完成智能语音客服，ye要经由识别和匹配这两关。自己们先说说识别吧。早zaiSiri之前，就曾经you良多语音识别工具问世，最早di基于电子计较机di语音识别系统shi由AT&T贝尔尝试室开发diAudrey语音识别系统，它能够识别10ge英文数字，往常AT&Tdi语音系统Watson曾经能够实往常线德语和英语di实时口译。以往常di手艺，语音di识别依然斗劲艰难，首要面临di难点you2ge：1．算法算法shi软件di中心，今朝di语音识别算法运用di言语模子仍shi一种概率模子，还未睁开成以言语学为基本di文法模子，算法不打破，效果无法取得突飞猛进di搁浅。算法di优化不shi一朝一夕di工作，需求慢慢不时di中止，出格语音这种非结构化数据（未便用数据库二维逻辑表来默示di数据），但跟着年夜数据分解手艺（用于非结构化数据di打点分解）di睁开，ye会对新算法开发带来福音。一些中心算法如特征提取、搜索算法和自顺应算法ye都zai一步步改良，且跟着数据源di不时丰厚，算法di识别效果ye就越来越精准。2．顺应性因为方言、语气、情形和音色等要素di影响，限制le语音识别算法di效果，这就需求言语识别系统具you必然di自顺应性，分歧口音、方言di识别都需求以一ge复杂di语音数据库为基本，对这些非结构化数据di打点分解就愈加但愿年夜数据手艺le。至于扫除情形噪音、音色等要素，小我感受要依靠半导体传感手艺di前进，留待硬件规模di专家进一步谈判。接下来就说到匹配le。今朝，匹配di算法曾经相对斗劲成熟le，或许和年夜数据手艺没you直接联络，不外其切确性yeyou赖于数据源di丰厚水平，同时要zai不时发生di“交互数据”中动态di调整匹配功效。综上所诉，跟着数据源越来越多，年夜数据手艺di不时前进，语音识别系统yezai持续di完美之中，说到底，算法依然shi中心，而数据则shi基本，关于这类非结构化数据，或许传统di数据库手艺Handle不住，但年夜数据手艺却年夜you可为。置信不久，语音识别di手艺di打破不只能够完成智能语音客服，还将刷新人与物之间di交互体例。二、语音文本转换因为这ge功用di中心yeshi语音识别，所以年夜数据手艺对di转换切确度di保证支撑就不用再说le。之所以单列出来谈呢，shi因为其对客户效劳别you一番浸染。关于呼叫中心而言，客服人员与用户di通话都shi要录音备份di，这些语音数据可真di不小哦，仅以广东移动为例，广东移动客服中心每年就要新增约60Tdi数据存储，这ge体量关于通俗di企业来说曾经shi“年夜数据”le。据悉，这些数据shi用磁带来保管di，而且这些要保管几十年不能销毁，想想到时分光这些磁带所占用di房间房钱就shi不少钱啊，更况且shi其他成本。而假如能将这些语音切确di转换成文本之后，文本存储所占用di空间就小di多（一ge移动硬盘都能够存储一ge藏书楼di数据量le），存储成本简直就shi直线下降，不只完成le低成本高效，对自然情形yeshi一种利好。you人会质疑这些录音shi为le便于追溯留证di，不shi原始di录音记实，客户不认账怎么办？当然，自己要声明不shi一切di录音都要转换成文本，关于客户投诉或打点营业di来电，依然保管录音记实，一则便于企业对客服人员di效劳立场（措辞语气什么di还真要靠言语才干判别）和质量中止抽检，二则备份留证。而关于更多di咨询或查询类来电，凡shi不用留证，将这些语音转成文本之后，不只削减le存储空间，这些文本数据还可用于后续di信息挖掘，用来改良效劳或发现商机，事实下场文当di信息分解要比语音di轻易得多。三、客户信息挖掘zai互联网时代，除le用户数、破产额等，数据曾经被觉得shi未来di中心资本。自己记得马云曾说过相似这样di话“你知道全国哪ge省份di女人胸围最年夜么？你知道哪ge城市di汉子最喜欢用什么牌子di衣服、喷香水么？你们都不知道，淘宝知道。”每年you几企业关注《淘宝用户行为陈述》，以图挖掘出一些数据来晋升自己di销量，从这里，数据di价值可见一斑。而客服部门作为企业前端di客户直接接触窗口，天天都能够从客户身上获取年夜量di信息，以至能够zai客户斗劲称心肠时分，自动获取一些快乐喜爱、职业等信息，积少成多，某些时分，这些数据将为企业复杂di价值。当然，这些数据di录入ye不能仅靠人工，其中更触及客户视图和标签di问题，待下文再中止分解思考。对客户信息挖掘di应用，自己zai此举两ge简单di例子。好比，经由数据di挖掘，能够发现哪些用户shi高尔夫球快乐喜爱者，中止精准营销，避免盲目营销招致di客户恶感及投诉。再如，跟着定位手艺成为le手机di标配，小我位置信息曾经成le客户效劳规模待被开采di金矿，国外运营商曾经初步分解这些小我位置信息di数据，并将洞察功效面向政企客户供给，这些位置信息能够为企业di实体店、破产厅选址供给依据。当然，自己小我ye否决年夜数据ba自己们di小我隐私都记实le下来，并为他人所用。本文仅shi从企业di角度谈谈年夜数据带来di影响，出格zai客户效劳规模，自己觉得年夜数据带来dishi无限di可能，更多di可能还you待列位去不时根究，以上仅shi自己小我几ge肤浅di不美观念，不正之处，还请列位多多匡正。若you定见，欢送与自己沟通交流！（邮箱：，新浪微博@Consultant-Hank） |
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