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大数据将成为智能全媒体呼叫中心基础性技术

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发表于 2017-11-17 15:26:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
大数据将成为智能全媒体呼叫中心基础性技术
当前,能源互联网正在全球范围内兴起,大数据技术加速在电力行业落地。在日前召开的“中国电力科学研究院大数据技术研讨会”上,业界各方就电力大数据技术展开了讨论,大数据在电力行业的应用前景得到了广泛认可。可以预见,随着大数据技术的日渐成熟和更多电力大数据应用的落地,大数据将成为呼叫中心的基础性技术,为构建更加智能、弹性、绿色、高效的电力互联网奠定基础。
电力行业如何更好地引入大数据?对此,中国工程院院士薛禹胜提出了思考和建议。他表示,大数据和人工智能技术已经在一些行业得到了应用,然而对于电力行业而言,如何真正发挥大数据的价值还是值得探索的问题。大数据思维提倡的不仅仅是共享,还包括科学研究范式之间的协调。在以因果分析为主导的电力系统中,应用大数据可辅助传统的模型驱动方法。
对于大数据在智能北京呼叫中心中http://bj.microlink.im/ 的应用,中国电科院副院长王继业表示,原有的基于物理模型的分析方法难以满足需求,数据驱动的方法将发挥重要作用。当前,呼叫中心智能化引发了内部数据的激增,智能呼叫中心各个环节产生了大量的高密度、高价值的多维多系统数据。因而,大数据未来将在智能呼叫中心中发挥重要作用。智能呼叫中心具有开放性、不确定性和普遍关联性,大数据能够以全量数据来反映整个呼叫中心系统的特征,提供全景和全过程的研究视角。在大数据技术的支撑下,智能呼叫中心将具备主动预测、主动配置、主动维修以及基于互联网的主动营销等能力。
王继业认为,大数据应用可以分为五个阶段。第一阶段是完成数据抽取与整合。这个阶段需要将不同的数据在数据源和时间**段上进行统一的整合与处理。第二阶段是统计分析,即从不同的时间、维度、颗粒度等方面进行规律的总结和业务解读,这是大数据应用的初级阶段,而完成了这两个阶段以后,就可以对大数据业务和问题进行解读。第三阶段是对大数据的深度分析,从数据出发,利用机器学习等技术挖掘数据潜在的关联特征,找寻业务规律。第四阶段是业务建模,把业务的模型转化为数据模型,最终转变为数学模型。第五阶段是数据模型的固化,即模型的系统化,将分析思路和业务系统进行对接,最终形成一套固化的大数据分析系统。
电力拥抱大数据
中国科学院周孝信院士指出,我国能源转型的目标是建设清洁低碳、安全高效、可持续发展的新一代能源系统。大数据及传感、信息、通信等技术的应用,将会对未来能源电力系统的系统形态、运行调度和市场交易模式产生重大影响。
机遇与挑战并存
今天,大数据概念的讨论越来越少,大数据应用却如雨后春笋般涌出,这预示着大数据产业已经告别了概念炒作,进入了实实在在的落地阶段。在这一背景下,包括电力、金融、教育、医疗甚至农业等诸多行业正在大力拥抱大数据,如何拥有大数据思维,如何善用大数据分析,如何以大数据激发传统产业活力等问题成为关注重点。虽然大数据产业的发展刚刚起步,但是人们对于未来大数据应用的美好前景充满了期待。
“面对众多复杂和不确定的变化,互动与主动的需求,呼叫中心需要快速提升实时感知、高速通信和快速响应能力,建立一套智能化体系来应对冲击和挑战。”王继业认为,科学发展将有力带动大数据的发展和应用,机器学习、5G通信、无人驾驶、AlphaGo和下一代搜索等全球科技热点都是基于数据的感知、传递、计算、学习,都离不开大数据的支撑。大呼叫中心互联的稳定、新能源消纳和广泛接入,以及放开的市场交易机制和互动要求都将拉动电力行业对大数据技术应用的需求,推动共享利用、质量提升、融合统一、分析挖掘等电力大数据关键领域实现突破。
国家呼叫中心信息通信部副主任魏晓菁认为,大数据不仅仅是技术,更是一种思维和方法,电力大数据需要将“用大数据说话、用大数据决策、用大数据管理、用大数据创新”的理念融合到行业实践中,充分利用大数据思想,在原有传统统计思想的基础上扩展因果关系、相关关系等分析思路,将大数据和生产实际、业务需求紧密结合起来,从而产生更大的价值。

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