Hadoop、YARN、全數據分析、數據建模等這些大數據名詞紛至沓來時，不由你漠視大數據的趨勢。但趨勢歸趨勢，當你著手大數據應用時，從何著手就成為了一個非常現實的問題。
99%被忽視的數據
所謂大數據，讓我們拋開其4V的特性，思考一些究竟有哪些數據應該進行分析，很多人將大數據理解為微博、微信等非結構化數據，實際上，很多行業/企業并不擁有這些數據，這些數據通常掌握在互聯網廠商手里，對于很多行業/企業來說，基于互聯網的應用很多還都是一個嘗試性的階段，對于互聯網大數據分析還不是一個急迫的需求。
行業/企業擁有海量數據，這些數據大多是多年積累下來的經營性數據，如財務數據、生產制造、人力資源和辦公管理數據等，很多數據屬于結構化的數據，在行業/企業的經營管理中，其實非常依仗這些數據，已經得到了很好的分析和利用。對于行業/企業來說，沒有得到重視和利用的數據其實并不多。
在行業/企業所擁有的海量數據中，最容易被忽略，也是企業與客戶連接最為緊密的數據，實際上是Cal Center數據。據Verint數據分析公司所提供的數據，大部分Call Center能夠利用的數據<1%(如圖所示)，其中，被使用的1%數據也僅限于日常管理，沒有能夠和企業戰略和業務發展產生交集。
大數據分析創造價值
作為企業與用戶連接作為緊密的部門，Call Center是企業面向用戶交互的窗口，也是企業接觸用戶的主要途徑，因此對于這些交互數據進行分析，很容易掌握用戶的需求，為企業調整業務流程，開展新的服務提供決策依據。但在現實應用中，Call Center并沒有發揮了解用戶需求，指導研發、市場、制造和銷售的效果，很多時候，Call Center不過扮演了售后服務，亡羊補牢的角色，最多承擔部分線上銷售工作，與其應該有的戰略角色相去甚遠。
“其中有一個重要原因在于Call center數據是音頻，很多行業/企業缺少處理音頻數據的分析工具。”Verint數據分析公司北亞區售前及售后服務總監汪志偉在接受采訪時說。
數據容量巨大，數據類型多樣，這是大數據的典型特點，而Call Center數據恰恰符合這樣的特點。對于音頻、視頻等非結構化數據進行分析和處理，很多人很容易想到語音識別、人臉識別等技術，最典型的如iPAD Siri、微軟Cortana(小娜)和小冰，無論在識別率，還是人工智能水準上都達到了令人滿意的程度。
“但是行業/企業Call Center的數據處理并不是一個簡單的語音識別轉換，外加數據分析的過程。”汪志偉說。
Verint針對Call center數據分析提供了一整套完整的解決方案。
洞察信息價值
在Verint提供的解決方案中，看似散亂、無序的Call Center數據，其實蘊藏著很大的商業價值，提供對于數據分析歸類，就可以將數據區分為忠誠客戶、粉絲客戶、成功/失敗營銷、潛在客戶、投訴抱怨客戶、重復來電和超長通話等類型(如圖所示)，對這些數據集進行洞察，很容易轉變為商業價值。
對語音數據構建索引和聚類，這是一個非常具有技術含量的工作，其水平高低將直接影響到數據分析的使用和效果。
汪志偉表示，Verint數據分析公司的技術優勢就在于完整的語音索引和聚類。Verint公司具有20多年的技術和經驗積累，可以在幾秒之內構建基于文件的索引、分析、查詢和相應，提供了簡單易用的索引和語音對照播放工具。其提供的語音分析系統，不僅能夠自動偵測情緒激動的來電，也能夠針對來電內容進行分析。
智能語音分析
完整語意索引和聚類
偵測情緒激動來電
克服建模難題
實際上，智能語音分析的過程不僅是一個全文轉錄及語義識別的過程，也是一個數據建模和數據分析的過程。在Verint解決方案中，通過設立產品和業務類別列表，就可以對代表每個業務類別的術語進行建模，并可以通過實踐不斷進行優化，從而也就解決了數據建模的問題(參見下圖)。
解決了數據建模問題，接下來就可以對歸類數據進行多維度分析。多維度數據分析給行業/企業用戶創造了巨大商業價值。根據介紹，某保險公司，借助數據分析發現，可以針對某年齡端用戶，提供針對性的保險金融服務。相比較以往，創新險種和服務，需要精算師結合大量的調查和經驗，反復驗證。如今，大數據分析部分代替了計算師的工作，為保險公司帶來的新的工作方式。在電信運營商市場，針對不同客戶群的各種套餐和定制服務，其種類之豐富，服務之靈活，很多都是建立在Call Center用戶數據分析的基礎上。
小結
顯而易見，Call Center數據洞察本身就能帶來巨大商業價值。除此之外，如果Call Center數據能夠與企業ERP、CRM、E-mail、Web以及社交媒體數據進行交叉、稽核分析，用于指導研發、生產、銷售等各業務部門的工作，這樣在企業內部就可以形成一個完整的閉環，比較大大提高企業的競爭實力。
對于大數據分析支撐系統而言，這就需要其能夠支持開放數據接口，對于Verint這樣的平臺而言，已經具備了這樣的分析能力。所以，對于用戶而言，當務之急還是能夠充分重視Call Center等用戶交互數據的價值，通過數據分析，改進企業業務流程，所謂大數據應用落地，不妨從Call Center音頻數據開始!很見效，也很簡單!盡快行動吧!
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