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揭秘百亿级云客服实时分析架构是怎么炼成的?

【51CTO.com原创稿件】淘宝、天猫每天有上亿个不同的买卖家进行对话,产生百亿条聊天记录。对客服聊天记录的实时分析是实现智能客服的基础。本文主要分享云客服的整体架构,包括实时分析的场景、架构、技术难点,以及为何要从 NoSQL 迁移时序数据库和使用心得。 网购催生客服职能转型 如下图,是国内客服体系发展历程。 国内客服体系经历了传统客服、Web 端客户和云客服三个发展阶段。 传统客服以呼叫中心为主,主要以电话客服为主,人力投入成本高,部门之间沟通少,效率低下。 随着互联网发展,出现了 Web 端客服,它打破单一的电话形式,客服可同时接待多个用户,降低了客户等待时间和客服成本。 到了移动互联网时代,用户触达渠道越来越多,比较碎片化。聚合各渠道的反馈,并且保证各渠道一致的用户体验是提升企业服务质量的重要手段,因此出现了云客服。 多渠道和智能化是云客服最明显的两大特征。客服可以借助云客服平台,统一处理来自企业官网、APP、公众号等所有渠道的用户咨询,从而保证服务质量的统一。 同时通过机器人、智能提示、营销提示等智能插件,提升客服的工作效率,让客服具备销售的属性。 如下图,是客服职能转型前...

数据湖前途未卜?

大数据对于商务人士来说是让人兴奋的产物,许多的大数据杀手级应用将不断出现。对于存储管理员来说,存储基础设施将不断增长,这是毫无疑问的。你一直都在所有客户中收集终端用户每毫秒的行为数据,想象一下如果你可以立即查看所有数据,不需要考虑数据监管、数据管理、数据保护和其它所有相关的烦恼,你需要做的只是把你所有的数据放到一个相对廉价又具备扩展性的Hadoop存储中,这是多么令人期待的事! 大数据湖能够满足不断增长的数据需求,并为你的业务提供有价值的服务。通过将不同来源的数据集采集到一个集中平台,使用容易扩展的大数据方法提供多租户的分析服务,还会创造许多新的数据挖掘机遇。数据湖的总潜力值随着可用于分析的数据量增加。一个大数据和大数据湖的关键原则是你不需要提前建立主数据模型,非线性增长是不会出现的。 企业数据湖或hub的概念最初是由Cloudera和Hortonworks这样的大数据厂商提出的,表面上看,数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但你的数据量越大,你越可能需要各种不同种类的存储。最终,所有的企业数据都可以被认为是大数据,但并不是所有的企业数据都是适合存放在廉价的HDF...

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