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Práticas recomendadas de data lake do Amazon Connect

Data de publicação: 13 de maio de 2021

Resumo

O atendimento ao cliente é um componente indispensável da reputação da marca e do sucesso comercial. As centrais de atendimento são vitais para permitir uma interação bidirecional entre atendente e cliente e essenciais para oferecer uma experiência superior de atendimento ao cliente. Ao passo que uma experiência ruim pode levar à rotatividade de clientes. As organizações investem em centrais de atendimento omnicanal para obter vantagem competitiva no aprimoramento da experiência do cliente.

Atualmente, as organizações estão desenvolvendo estratégias de data lake para aproveitar a inteligência proveniente de dados diversos e crescentes. O rápido crescimento do volume de dados cria desafios para o gerenciamento de dados e a capacidade de armazenamento. Pesquisas indicam um aumento de 9% no crescimento da receita orgânica para organizações que implementaram um data lake.

Para aproveitar ao máximo os benefícios da análise avançada, as organizações precisam de uma plataforma robusta e de uma solução econômica para administrar uma central de atendimento próspera. A Amazon Web Services (AWS) fornece aos clientes um conjunto abrangente de serviços e uma plataforma escalável para garantir a alta disponibilidade, segurança e resiliência de um data lake na nuvem.

Este whitepaper descreve as práticas recomendadas para arquitetar um data lake de central de atendimento com o Amazon Connect.

Você dispõe do Well-Architected?

O AWS Well-Architected Framework ajuda você a entender os prós e os contras das decisões tomadas ao criar sistemas na AWS. Ao utilizar o Framework, você conhecerá as práticas recomendadas de arquitetura para criar e operar sistemas confiáveis, seguros, eficientes e econômicos na nuvem.

Na Lente de Machine Learning, nós nos concentramos em como projetar, implantar e arquitetar workloads de machine learning na Nuvem AWS. Essa lente complementa as práticas recomendadas descritas no Well-Architected Framework.

Introdução

As centrais de atendimento on-premises tradicionais geralmente envolvem vários sistemas proprietários, o que resulta em fontes de dados díspares com dados em diversos formatos. Os desafios na padronização e consolidação das informações retardam a descoberta de novos insights de negócios ou de possíveis problemas operacionais.

A figura a seguir mostra a arquitetura de uma central de atendimento on-premises tradicional.

Arquitetura de central de atendimento on-premises

Os dados desempenham um papel crucial na promoção do sucesso de uma central de atendimento. O gerenciamento de silos de dados é ineficaz e pode gerar uma experiência insatisfatória para o cliente. Os clientes esperam uma experiência descomplicada quando se conectam com uma central de atendimento. Ter uma solução simplificada de data lake ajuda os atendentes a oferecer uma experiência personalizada aos clientes. A figura a seguir mostra uma abordagem estratégica para simplificar os dados complexos das centrais de atendimento tradicionais em ambientes de infraestrutura, licenciamento e manutenção no Amazon Connect.

Uma abordagem estratégica para simplificar os dados complexos das centrais de atendimento tradicionais no Amazon Connect

Um data lake é um repositório centralizado, organizado e seguro que armazena e controla todos os seus dados estruturados e não estruturados em seus formatos nativos ou transformados para análise. AWSfornece a amplitude e a profundidade dos serviços para criar uma solução de data lake segura, escalável, abrangente e econômica. Você pode usar os AWS serviços para ingerir, armazenar, encontrar, processar e analisar dados de uma ampla variedade de fontes.

Este whitepaper fornece as melhores práticas de arquitetura para funções de tecnologia, como diretores de tecnologia (CTOs), arquitetos, desenvolvedores e profissionais de operações ao criar um data lake de contact center com o Amazon Connect.