大數據後服

1. 大數據服務是信息安全服務嗎

不是。大數據主要是數據的磨沖脊判賀整理和統瞎滲計。網路信息安全指的是Web安全，也就是網頁安全，這方面考察的更多的是工具的熟練使用。

2. 大數據成為提升公共服務質量和效率的重要手段是從什麼視角看大數據的價值體現

大數據成為提升公共服務質量和效率的重要手段是從政府、民眾、企業視角看大數據的價值體現。

在各類公共服務之中，政府公共服務部門亟須搭建快速、精準、高效的數字化辦公流程和政務服務模式，為政府、民眾和企業提供快捷、精準、高效、方便的公共服務，實現政府從粗放式管理向精細化管理轉變、從單兵式管理向協作式管理轉變、從線下實體化管理向線上網路化管理轉變。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。

（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。

（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

3. 大數據伺服器跟普通伺服器有什麼區別

大數據用對cpu佔用比較大， 內存也比較大，要求快速，普通的也就是能支持一定的並發訪問量就可以了，

4. 大數據時代,客戶服務將如何被改變

大數據時代,客戶服務將如何被改變_數據分析師考試

最近，「大數據」已經取代了「雲技術」，成為了新技術的熱門話題，各類「大數據」的書籍層出不窮，文章更是琳琅滿目，彷彿你要是不和「大數據」扯上點關系，你就OUT了！筆者對這些文章也略有涉獵，但覺徒掛「大數據」虛名者多，而真知者寡。為了讓大家更容易理解大數據的內涵？請允許我先簡單地介紹一下大數據的定義和背景。

麥肯錫的報告是這樣定義的：大數據是指無法在一定時間內用傳統資料庫軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。（Big data refers to datasets whose size is beyond the ability oftypical database software tools to capture, store, manage, and analyze.）

大數據這個概念又是怎麼來的呢？2011 年5 月，EMC 舉辦了一次主題「雲計算相遇大數據」的大會，首次拋出了「大數據」（Big Data）概念；6 月，由EMC 贊助，IDC 編制的年度數字宇宙研究報告《從混沌中提取價值》 (Extracting Value from Chaos) 發布；緊接著，IBM、麥肯錫等眾多國外機構發布「大數據」相關研究報告，予以積極跟進。

從背景我們可以看到EMC（全球最大的外置存儲硬碟供應商）是推動「大數據」這個概念的主謀，他這么做，當然是想多賣點硬碟。這種軟廣告式炒作不但沒引起反感和吐槽，反而被社會各界認可與接收，也是跟其社會背景密不可分。由於近年數據產生成本急速下降，人類產生的數據量正在呈指數級增長，其中80%以上都是傳統資料庫無法處理的非結構化數據。這些數據到底有多大呢？根據IDC 的監測，全球在2010 年正式進入ZB 時代，預計到2020 年，全球將總共擁有35ZB 的數據量，如果把35ZB 的數據全部刻錄到容量為9GB 的光碟上，其疊加的高度相當於在地球與月球之間往返三次……在這么直觀的比喻面前，其他語言也要蒼白無力了！

也許你會說大數據這種現象不用說，我們早就看出來了，不就是數據大么，能給我們的社會帶來什麼實質性的影響啊，或者我怎麼沒看到它的應用？關於大數據的應用，我在這里就不贅述了，市面上各種「大數據」的書已經談了很多案例了。我只想說「剖析歷史可以洞察未來」，幾年前說「雲技術」還很遙遠的那些人，卻在將自己的文檔、照片、視頻上傳至「iCloud」，使用著「搜狗雲輸入法」，登陸Dropbox、Yelp、Zynga等網站（這些網站正託管於亞馬遜的"雲平台"）......那片飄在天上的「雲」早已不是「觸不可及」。

根據麥肯錫全球研究所的研究報告《Big data: The next frontier for innovation, competition, andproctivity》，大數據將給醫療服務、公共管理、定位服務、零售和製造各個行業帶來顯著的應用價值，例如，對美國的醫療服務業每年創造價值3000億美元，約0.7%的年增長率，對美國製造業最高可下降50%的產品研發和裝配成本。麥肯錫的這份報告詳致地闡明了大數據對各行各業的利好，推薦大家閱讀，我這里只談大數據對客戶服務領域的影響。

在雲時代，淘寶推出的一種極具「雲」特色的客戶服務模式——雲客服，雲客服把社會上喜歡幫助人且有能力幫助人的淘寶人聚集在一起，使客服人員在家裡或學校對客戶提供遠程服務，實現了「HO（Home Office，駐家辦公）」，並充分利用了客服人員的零散時間，不僅降低了成本，還提高了效率。當然，這個「雲」並不是真正意義上的雲技術，只是一種概念和噱頭。而在大數據時代，又將會給客戶服務帶來哪些商業價值呢？

我認為，大數據將對客戶服務帶來一次變革，給客戶服務帶來極大的想像空間和無限的發展前景。甚至可以使客服部門從原來的成本中心（高成本、低價值）轉型為利潤中心（提升品牌價值，創造收入）。在這里我舉三個例子跟大家探討一下，展望一下客戶服務的未來。

一、智能語音客服

目前，通信運營商等在客服領域比較先進的企業已經實現了智能文字客服，通過文字識別技術和智能匹配演算法對通過簡訊和網站文字客服提出的服務訴求智能匹配答案，不需人工判斷。要實現智能語音客服，也要通過識別和匹配這兩關。

我們先說說識別吧。早在Siri之前，就已經有很多語音識別工具問世，最早的基於電子計算機的語音識別系統是由AT&T貝爾實驗室開發的Audrey語音識別系統，它能夠識別10個英文數字，現在AT&T的語音系統 Watson已經可以實現在線德語和英語的實時口譯。以現在的技術，語音的識別依然比較困難，主要面臨的難點有2個：

1．演算法

演算法是軟體的核心，目前的語音識別演算法使用的語言模型仍是一種概率模型，還未發展成以語言學為基礎的文法模型，演算法不突破，效果無法取得突飛猛進的進展。演算法的優化不是一朝一夕的事情，需要慢慢不斷地進行，尤其語音這種非結構化數據（不便用資料庫二維邏輯表來表現的數據），但隨著大數據分析技術（用於非結構化數據的管理分析）的發展，也會對新演算法開發帶來福音。一些核心演算法如特徵提取、搜索演算法和自適應演算法也都在一步步改進，且隨著數據源的不斷豐富，演算法的識別效果也就越來越精準。

2．適應性

由於方言、語氣、環境和音色等因素的影響，限制了語音識別演算法的效果，這就需要語言識別系統具有一定的自適應性，不同口音、方言的識別都需要以一個龐大的語音資料庫為基礎，對這些非結構化數據的管理分析就更加指望大數據技術了。至於排除環境噪音、音色等因素，個人感覺要依賴半導體感測技術的進步，留待硬體領域的專家進一步探討。

接下來就說到匹配了。目前，匹配的演算法已經相對比較成熟了，也許和大數據技術沒有直接聯系，不過其准確性也有賴於數據源的豐富程度，同時要在不斷產生的「交互數據」中動態地調整匹配結果。

綜上所訴，隨著數據源越來越多，大數據技術的不斷進步，語音識別系統也在持續地完善之中，說到底，演算法依然是核心，而數據則是基礎，對於這類非結構化數據，也許傳統的資料庫技術Handle不住，但大數據技術卻大有可為。相信不久，語音識別的技術的突破不僅可以實現智能語音客服，還將變革人與物之間的交互方式。

二、語音文本轉換

因為這個功能的核心也是語音識別，所以大數據技術對的轉換准確度的保障支撐就不用再說了。之所以單列出來談呢，是因為其對客戶服務別有一番作用。

對於呼叫中心而言，客服人員與用戶的通話都是要錄音備份的，這些語音數據可真的不小哦，僅以廣東移動為例，廣東移動客服中心每年就要新增約60T的數據存儲，這個體量對於一般的企業來說已經是「大數據」了。據悉，這些數據是用磁帶來保存的，而且這些要保存幾十年不能銷毀，想想到時候光這些磁帶所佔用的房間租金就是不少錢啊，更何況是其他成本。而如果能將這些語音準確地轉換成文本之後，文本存儲所佔用的空間就小的多（一個移動硬碟都可以存儲一個圖書館的數據量了），存儲成本簡直就是直線下降，不僅實現了低成本高效，對自然環境也是一種利好。

有人會質疑這些錄音是為了便於追溯留證的，不是原始的錄音記錄，客戶不認賬怎麼辦？當然，我要聲明不是所有的錄音都要轉換成文本，對於客戶投訴或辦理業務的來電，仍然保留錄音記錄，一則便於企業對客服人員的服務態度（說話語氣什麼的還真要靠語言才能判斷）和質量進行抽檢，二則備份留證。而對於更多的咨詢或查詢類來電，通常不必留證，將這些語音轉成文本之後，不僅減少了存儲空間，這些文本數據還可用於後續的信息挖掘，用來改進服務或發現商機，畢竟文本的信息分析要比語音的容易得多。

三、客戶信息挖掘

在互聯網時代，除了用戶數、營業額等，數據已經被認為是未來的核心資源。我記得馬雲曾說過類似這樣的話「你知道全國哪個省份的女人胸圍最大么？你知道哪個城市的男人最喜歡用什麼牌子的衣服、香水么？你們都不知道，淘寶知道。」每年有多少企業關注《淘寶用戶行為報告》，以圖挖掘出一些數據來提升自己的銷量，從這里，數據的價值可見一斑。

而客服部門作為企業前端的客戶直接接觸窗口，每天都可以從客戶身上獲取大量的信息，甚至可以在客戶比較滿意的時候，主動獲取一些愛好、職業等信息，積少成多，某些時候，這些數據將為企業巨大的價值。當然，這些數據的錄入也不能僅靠人工，其中更涉及客戶視圖和標簽的問題，待下文再進行剖析思考。對客戶信息挖掘的應用，我在此舉兩個簡單的例子。比如，通過數據的挖掘，可以發現哪些用戶是高爾夫球愛好者，進行精準營銷，避免盲目營銷導致的客戶反感及投訴。再如，隨著定位技術成為了手機的標配，個人位置信息已經成了客戶服務領域待被開採的金礦，國外運營商已經開始分析這些個人位置信息的數據，並將洞察結果面向政企客戶提供，這些位置信息可以為企業的實體店、營業廳選址提供依據。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代,客戶服務將如何被改變的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

5. 大數據未來的發展前景怎麼樣

目前，我國大數據企業分布在產業鏈各個環節，包括大數據基礎的硬體、軟體支撐與大數據服務。行業龍頭企業均專注其重點布局領域，在各個方向擁有明顯的特有優勢。在區域分布方面，中國大數據企業較為集中，主要分布在京津冀與東部沿海地區。

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據、競爭層次、產業結構、應用領域分布、區域集中度、業務競爭力、五力模型分析等

1、中國大數據行業產業鏈各環節競爭情況

目前，我國的大數據產業尚處於初級建設階段，從其細分領域來看，大數據產業可劃分為大數據基礎支撐設施、應用軟體以及大數據服務三大子行業。中國大數據代表性企業分布在各個子行業，基礎支撐層主要代表廠商有同有科技與歐比特等;專門研發大數據相關軟體的代表性企業有常山北明、思特奇與四維圖新等;科創信息與神州泰岳等企業則專注於大數據服務。另外，行業的龍頭企業如美亞柏科與易華錄等，業務布局覆蓋整條大數據產業鏈。

更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。