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大数据时代与现有的呼叫中心的发展

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一:无限的可扩展性。
过去,呼叫中心系统的数据容量是有限的,'X'坐席人员在'Y'时间段内将创建'Z'数据,这就产生了’V’的数据容量。X和Y是可预测的,Z是静态的,因此V可以被精确计算出来,数据的存储和检索系统可以在此基础上构建。
在全新的托管呼叫中心中,系统几乎已具备无限可伸缩性,因此本质上是无法预知的。随着系统变量的增加,数据就变成了大数据”。
:具体的数据项目。
系统每次只能收集关键绩效指标——通话时长、扩展等待时长、单次通话等。新的行业发展趋势需要无限可扩展性,甚至定义新的指标,以及定制和扩展能力。
所有报表可以涵盖的时间段并没有改变,并且仍然是可设置的,可以跨越几分钟到几年的时间。
四:可以使用的工具。
大数据量的存储和检索速度十分关键。传统的数据库无法快速读写,因此用户纷纷转向其他产品。
为了明白数据爆炸的意义,需要正确的工具,而这些工具即将问世。为了加快提取结果的速度,很多工具都使用了数据汇总方法。
五:实时汇总。
这种方法中,实时数据被用于更新计数——例如现场连接、中断的呼叫等等——和其他指标——例如平均通话时间。总数可以被用于报表中,无需其他处理或数据交互,得到结果的速度也超过其他方法。这种方法还减少了对更加耗时的周期汇总的需求。
六:周期汇总。
使用这种方法,汇总工作可以同时在多个处理器上进行,或者在相同的服务器或分散的数据群集中进行。结果作为报表系统的输出结果被反馈回到主过程中,或写入数据库。因为这种方法是处理器密集型的,它不能被用于实时的大数据处理。
实时和周期处理相结合以后,不同级别的汇总是可能实现的,这取决于所需数据的要求,是每小时、每周、每月还是每年?由于分辨率降低,所需的细节水平也就降低,更高层次的汇总也是可能的。由于指标是可用的,快速加载时间就能保证。当然,没有完全相同的用户需求,所以汇总的水平必须是可根据需要定制的。
为了保持准确度,一定要谨慎行事。汇总一定要伴随单个交互事件的捕获,这样数据就不会丢失,并且能被进一步精确。

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