整天說大數(shù)據(jù)，多大算大？
這么大的數(shù)據(jù)，怎么管？
語塞，心塞，喝酒吃飯...
后來想了一項，這看似門外的問法其實涉及到了一個嚴肅的技術(shù)討論問題，那就是DataGovernance，又叫做數(shù)據(jù)治理。第一次我在接觸這個詞的時候努力試圖把它與DataManagement數(shù)據(jù)管理分開，以宏觀(政府)和微觀(企業(yè))想映射。
數(shù)據(jù)就是二十一世紀的石油，所以“DataLake數(shù)據(jù)湖”產(chǎn)生了。對于企業(yè)來說，掌握數(shù)據(jù)就掌握了更多的可能。聯(lián)絡(luò)中心則是日以繼夜地生產(chǎn)大量數(shù)據(jù)的后方根據(jù)地，以一個100坐席規(guī)模的多媒體聯(lián)絡(luò)中心，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也是驚人的：如通話數(shù)據(jù)、錄音數(shù)據(jù)、坐席數(shù)據(jù)、工單數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)等，如果是一個外呼的營銷型聯(lián)絡(luò)中心或者工單派發(fā)型的服務(wù)聯(lián)絡(luò)中心，再配合CRM所產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，日積月累，存儲空間會以T比特級別直線上升。
經(jīng)常業(yè)務(wù)部門要一個數(shù)據(jù)ETL做匹配篩選，或者來一份CDR詳單對一下明細，數(shù)據(jù)庫管理員DBA的內(nèi)心深處其實是奔潰的，就好比:
hmm，來點干貨吧：
聯(lián)絡(luò)中心本質(zhì)上是一種綜合的信息處理系統(tǒng)，包括了多方的參與者，因此數(shù)據(jù)的生成可以從多個維度來進行剖析。從宏觀來說可以從業(yè)務(wù)流、知識流、信息流、數(shù)據(jù)流這四個層次去觀察。
- 業(yè)務(wù)流根據(jù)不同企業(yè)對聯(lián)絡(luò)中心的任務(wù)定義通過不同分工完成，各個崗位和組織之間的協(xié)作構(gòu)成業(yè)務(wù)流，典型的就是一個電話訂單受理的流程，客戶來電下單，CSR在線受理后，提交工單，流轉(zhuǎn)到財務(wù)、審核、生產(chǎn)、物流形成一個線性的流程。站在這個維度，聯(lián)絡(luò)中心可以將觸角延伸到后臺處理，以一個“流程360度視圖”數(shù)據(jù)的方式來綜合提高運營效率。
- 知識流則是在不同的崗位和組織之間進行業(yè)務(wù)活動時候，知識也在不斷的遷移。比如新產(chǎn)品的對應(yīng)的營銷話術(shù)，投訴工單的聚類和歸集輸出等等。
- 信息流的直接表現(xiàn)形式就是ERP/BPM或者CRM軟件，讓各種知識流在不同的IT信息系統(tǒng)中傳遞。
- 信息流最終具象成數(shù)據(jù)，要么短暫使用，要么持久化在數(shù)據(jù)庫中，形成數(shù)據(jù)湖，等待后期數(shù)據(jù)挖掘。
如果只有數(shù)據(jù)一直在存而不做數(shù)據(jù)挖掘分析，那就會形成數(shù)據(jù)“沼澤”，因此數(shù)據(jù)治理的第一步就應(yīng)該是頂層設(shè)計，也就是數(shù)據(jù)分層。抽象地理解，聯(lián)絡(luò)中心的數(shù)據(jù)大致可以分為：
- 元數(shù)據(jù)：描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)MetaData
- 參考數(shù)據(jù)：如知識庫等包含通用不變的數(shù)據(jù)（網(wǎng)點、利率、等常見知識)
- 組織結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)：坐席、崗位和后臺流程部門等
- 業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)：用戶信息、理財產(chǎn)品、工單表格等
- 業(yè)務(wù)活動數(shù)據(jù)：交互記錄、活動數(shù)據(jù)、合同信息等
- 業(yè)務(wù)審計數(shù)據(jù)：操作記錄、審批記錄、質(zhì)檢記錄等
從聯(lián)絡(luò)中心層面來說，多種媒體渠道（語音、聊天、APP），各種工具軟件（知識庫、錄音）和應(yīng)用程序（機器人）越來越復雜，相互依存度逐年增加，相應(yīng)的追蹤整個客戶鏈條各組件之間數(shù)據(jù)流動、了解數(shù)據(jù)元素含義和上下文的需求越來越強烈。比如一個客戶在APP上通過聊天機器人對話轉(zhuǎn)到人工，坐席后又主動致電客戶，后續(xù)質(zhì)檢人員在追蹤此條對話需要對應(yīng)地抽取聊天記錄和通話錄音兩種數(shù)據(jù)，甚至還有后續(xù)客戶短信滿足度回放的結(jié)果。
從總量上來看，聯(lián)絡(luò)中心的元數(shù)據(jù)越來越多，光現(xiàn)有的數(shù)據(jù)模型中就包含了成千上萬的表，同時還有更多的模型等著上線，同時隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，企業(yè)需要處理的數(shù)據(jù)類型越來越多，需要明確元數(shù)據(jù)管理策略和元數(shù)據(jù)集成體系結(jié)構(gòu)，依托成熟的方法論和工具實現(xiàn)元數(shù)據(jù)管理，并有步驟的提升其元數(shù)據(jù)管理成熟度。
為了實現(xiàn)大數(shù)據(jù)治理，構(gòu)建智慧的分析洞察Insight，僅僅是分析聯(lián)絡(luò)中心自身的數(shù)據(jù)，很難建立完整且一致的元數(shù)據(jù)管理策略，聯(lián)絡(luò)中心需要實現(xiàn)貫穿整個企業(yè)的元數(shù)據(jù)集成。該策略不僅僅針對某個數(shù)據(jù)倉庫項目、業(yè)務(wù)分析項目、某個大數(shù)據(jù)項目或某個應(yīng)用單獨制定一個管理策略，而是針對整個企業(yè)構(gòu)建完整的管理策略。
通俗的話說，就是聯(lián)絡(luò)中心在自身的元數(shù)據(jù)整理好、數(shù)倉建設(shè)好后，以ETL標準件方式主動融入業(yè)務(wù)部門的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，形成更有力的數(shù)據(jù)治理。
其實后來想得清楚一些了，這就是道與術(shù)的區(qū)別，抖音一個機靈：《黃帝內(nèi)經(jīng)》之素問·四氣調(diào)神大論中提出到：“是故圣人不治已病治未病，不治已亂治未亂，此之謂也。呃～大概也就是這個意思。
