深挖讯飞AI营销业务下，Flink实时数据分析的探索实践

本文整理自科大讯飞中级大数据工程师汪李之在 Flink Forward Asia 2021 的分享。文章主要内容包含，讯飞AI营销业务面临的挑战、Flink在讯飞AI营销业务的架构演进、利用Flink构建实时数据分析平台、Flink在讯飞AI营销业务的应用场景、Flink在讯飞AI营销业务的落地成果等五个方面。相信本文能够给广大读者带来启发，并为他们的工作提供帮助。

讯飞AI营销业务面临的挑战

讯飞AI营销业务主要包括智能外呼、智能质检、线索管理、客户画像、精准营销等多个场景。这些场景对实时数据分析提出了很高的要求。具体来说，讯飞AI营销业务面临的挑战主要有以下几个方面：

• 数据量大、种类多： 讯飞AI营销业务每天产生的数据量高达数百亿条，涉及语音、文本、图片、视频等多种数据类型。
• 数据实时性要求高： 讯飞AI营销业务需要对数据进行实时分析，以支持智能外呼、智能质检等场景的应用。
• 分析需求复杂： 讯飞AI营销业务涉及的分析需求非常复杂，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据建模等。
• 系统稳定性要求高： 讯飞AI营销业务需要7*24小时不间断运行，对系统的稳定性提出了很高的要求。

Flink在讯飞AI营销业务的架构演进

为了应对讯飞AI营销业务面临的挑战，科大讯飞构建了基于Flink的实时数据分析平台。该平台的架构演进经历了三个阶段：

• 第一阶段： 使用Flink独立部署，主要用于数据清洗和数据转换。
• 第二阶段： 将Flink与Hadoop生态系统集成，支持数据存储、数据分析和数据可视化。
• 第三阶段： 构建了统一的实时数据分析平台，将Flink与其他组件集成，支持数据采集、数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等功能。

利用Flink构建实时数据分析平台

科大讯飞利用Flink构建了实时数据分析平台，该平台具有以下几个特点：

• 高吞吐量： 平台能够处理每秒数亿条数据。
• 低延迟： 平台能够在毫秒级内对数据进行处理。
• 高可靠性： 平台能够7*24小时不间断运行。
• 易于扩展： 平台能够根据业务需求进行弹性扩展。
• 支持多种数据源： 平台能够支持多种数据源，包括Kafka、HDFS、MySQL等。
• 支持多种分析算法： 平台能够支持多种分析算法，包括机器学习算法、统计算法等。
• 支持多种数据可视化工具： 平台能够支持多种数据可视化工具，包括Tableau、Power BI等。

Flink在讯飞AI营销业务的应用场景

Flink在讯飞AI营销业务中得到了广泛的应用，主要包括以下几个场景：

• 智能外呼： Flink用于分析客户的历史通话记录、通话时长、通话结果等数据，帮助销售人员识别潜在客户并进行智能外呼。
• 智能质检： Flink用于分析客服人员的通话记录、文本记录等数据，帮助质检人员发现客服人员在通话过程中的问题并进行改进。
• 线索管理： Flink用于分析客户的浏览记录、点击记录、购买记录等数据，帮助营销人员识别潜在客户并进行线索管理。
• 客户画像： Flink用于分析客户的性别、年龄、地区、兴趣爱好等数据，帮助营销人员建立客户画像并进行精准营销。
• 精准营销： Flink用于分析客户的购买记录、浏览记录、点击记录等数据，帮助营销人员识别客户的需求并进行精准营销。

Flink在讯飞AI营销业务的落地成果

Flink在讯飞AI营销业务的落地取得了显著的成果，主要包括以下几个方面：

• 提升了营销效率： Flink帮助讯飞AI营销业务提升了营销效率，使营销人员能够在更短的时间内识别潜在客户并进行营销。
• 提高了营销精准度： Flink帮助讯飞AI营销业务提高了营销精准度，使营销人员能够将营销资源集中在最有可能购买产品的客户身上。
• 降低了营销成本： Flink帮助讯飞AI营销业务降低了营销成本，使营销人员能够在更低的成本下获得更多的客户。
• 提升了客户满意度： Flink帮助讯飞AI营销业务提升了客户满意度，使客户能够获得更优质的服务。

结语

Flink在讯飞AI营销业务的实践证明，Flink是一种非常适合于实时数据分析的开源框架。Flink能够帮助企业应对大数据、高并发、低延迟等挑战，并构建出稳定可靠的实时数据分析平台。