Müşterilerin ihtiyaçlarını en iyi şekilde karşılamak için kuruluşların sosyal medyadan müşterileri hakkında içgörüler ayıklamaları gerekir. Bu makalede haber ve sosyal medya verilerini analiz etmek için bir çözüm sunulur. Çözüm, geliştiricilere birkaç saat içinde Azure'da bir sosyal medya izleme platformu oluşturmak ve dağıtmak için gereken kaynakları sağlayan Azure Sosyal Medya Analizi Çözüm Hızlandırıcısı'nı genişletir. Bu platform sosyal medya ve web sitesi verilerini toplar ve verileri iş karar alma sürecini destekleyen bir biçimde sunar.
Apache®, Apache Spark ve alev logosu, Apache Software Foundation'ın Birleşik Devletler ve/veya diğer ülkelerdeki kayıtlı ticari markaları veya ticari markalarıdır. Bu işaretlerin kullanılması Apache Software Foundation tarafından onaylanmamaktadır.
Mimari
Bu mimarinin bir Visio dosyasını indirin.
Veri akışı
Azure Synapse Analytics işlem hatları dış verileri alır ve bu verileri Azure Data Lake'te depolar. Bir işlem hattı, haber API'lerinden veri alır. Diğer işlem hattı Twitter API'sinden veri alır.
Azure Synapse Analytics'teki Apache Spark havuzları, verileri işlemek ve zenginleştirmek için kullanılır.
Spark havuzları aşağıdaki hizmetleri kullanır:
- Adlandırılmış varlık tanıma (NER), anahtar ifade ayıklama ve yaklaşım analizi için AI Dili
- Metni çevirmek için Azure AI Translator
- verileri coğrafi koordinatlara bağlamak için Azure Haritalar
Zenginleştirilmiş veriler Data Lake'te depolanır.
Azure Synapse Analytics'teki sunucusuz SQL havuzu zenginleştirilmiş verileri Power BI'ın kullanımına sağlar.
Power BI Desktop panoları veriler hakkında içgörüler sağlar.
Önceki adıma alternatif olarak, Azure Uygulaması Service web uygulamalarına eklenen Power BI panoları, web ve mobil uygulama kullanıcılarına veriler hakkında içgörüler sağlar.
5-7. adımlara alternatif olarak zenginleştirilmiş veriler, Azure Machine Learning'de özel bir makine öğrenmesi modelini eğitmek için kullanılır.
Model bir Machine Learning uç noktasına dağıtılır.
Yönetilen çevrimiçi uç nokta, örneğin bir mobil uygulamada (A) çevrimiçi, gerçek zamanlı çıkarım için kullanılır. Alternatif olarak, çevrimdışı model çıkarım (B) için bir toplu iş uç noktası kullanılır.
Bileşenler
Azure Synapse Analytics , veri ambarları ve büyük veri sistemleri arasında içgörü elde etme süresini hızlandıran tümleşik bir analiz hizmetidir.
Azure AI Dili , yapay zeka işlevselliği sağlayan bulut tabanlı hizmetlerden oluşur. Yapay zeka veya veri bilimi becerilerine sahip olmasa bile uygulamalarda bilişsel zeka oluşturmak için REST API'leri ve istemci kitaplığı SDK'larını kullanabilirsiniz. Şu özellikler mevcuttur:
- Yapılandırılmamış metindeki kişileri, yerleri, kuruluşları ve miktarları tanımlamak ve kategorilere ayırmak için adlandırılmış varlık tanıma (NER ).
- Bir gönderideki veya makaledeki önemli konuşma noktalarını tanımlamak için anahtar ifade ayıklama .
- Pozitif, negatif, nötr ve karma yaklaşım içeriğini algılayarak gönderilerin yaklaşımı hakkında içgörü sağlamaya yönelik yaklaşım analizi .
Translator , 100'den fazla dilde metni anında veya toplu olarak çevirmenize yardımcı olur. Bu hizmet, makine çevirisindeki en son yenilikleri kullanır. Translator, çağrı merkezleri için çeviri, çok dilli konuşma aracıları ve uygulama içi iletişim gibi çok çeşitli kullanım örneklerini destekler. Translator'ın desteklediği diller için bkz . Çeviri.
Azure Haritalar, konum tabanlı verileri web ve mobil çözümlere eklemenize yardımcı olan bir jeo-uzamsal hizmetler paketidir. İçgörüler oluşturmak, veri odaklı kararlar almak, güvenliği artırmak ve müşteri deneyimlerini geliştirmek için konum ve harita verilerini kullanabilirsiniz. Bu çözüm, haberleri ve gönderileri coğrafi koordinatlara bağlamak için Azure Haritalar kullanır.
Data Lake , yüksek performanslı analiz iş yükleri için yüksek düzeyde ölçeklenebilir bir veri gölüdür.
App Service web uygulamaları oluşturmak, dağıtmak ve ölçeklendirmek için bir çerçeve sağlar. Web Apps özelliği, web uygulamalarını, REST API'leri ve mobil arka uçları barındırmaya yönelik bir hizmettir.
Machine Learning, makine öğrenmesi modellerini eğitmek, dağıtmak, otomatikleştirmek, yönetmek ve izlemek için kullanabileceğiniz bulut tabanlı bir ortamdır.
Power BI , analiz hizmetleri ve uygulamalarından oluşan bir koleksiyondur. İlişkili olmayan veri kaynaklarına bağlanmak ve bunları görüntülemek için Power BI'ı kullanabilirsiniz.
Alternatifler
Aşağıdaki diyagramda gösterildiği gibi Machine Learning ve özel makine öğrenmesi modellerini ortadan kaldırarak bu çözümü basitleştirebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bu makalenin devamında yer alan Bu senaryoya dağıtma bölümüne bakın.
Bu mimarinin bir Visio dosyasını indirin.
Senaryo ayrıntıları
Pazarlama kampanyaları, teslim ettiğiniz iletiden daha fazlasıdır. Bu iletiyi ne zaman ve nasıl teslim ettiğiniz de aynı şekilde önemlidir. Veri odaklı, analitik bir yaklaşım olmadığında kampanyalar, fırsatları kaçırabilir ya da ilgi görmeyebilir. Bu kampanyalar genellikle sosyal medya analizini temel alır ve bu da dünyanın dört bir yanındaki şirketler ve kuruluşlar için giderek daha önemli hale gelmiştir. Sosyal medya analizi, ürünler ve hizmetler hakkında anında geri bildirim almak, müşteri memnuniyetini artırmak, rekabete ayak uydurmak ve daha fazlası için müşterilerle etkileşimleri geliştirmek için kullanabileceğiniz güçlü bir araçtır. Şirketler genellikle sosyal medya konuşmalarını izlemek için verimli ve uygun yöntemlere sahip değildir. Sonuç olarak, stratejilerini ve planlarını bilgilendirmek için bu içgörüleri kullanma fırsatlarını kaçırırlar.
Bu makalenin çözümü, sosyal medya ve haber analizi uygulamalarının geniş bir yelpazesinden yararlanır. Kaynakları el ile dağıtmak yerine çözümü dağıtarak pazara çıkış sürenizi kısaltabilirsiniz. Aşağıdakileri de yapabilirsiniz:
- Belirli bir konuyla ilgili haberleri ve Twitter gönderilerini ayıklayın.
- Ayıklanan metni tercih ettiğiniz dile çevirin.
- Haberlerden ve gönderilerden önemli noktaları ve varlıkları ayıklayın.
- Konu hakkındaki yaklaşımı tanımlayın.
Örneğin, Satya Nadella hakkındaki en son tartışmaları görmek için bir sorguya adını girersiniz. Çözüm daha sonra haber API'lerine ve Twitter API'sine erişerek web'den onun hakkında bilgi sağlar.
Olası kullanım örnekleri
Müşterilerinizle ilgili bilgileri sosyal medyadan ayıklayarak müşteri deneyimlerini geliştirebilir, müşteri memnuniyetini artırabilir, yeni müşteri adayları elde edebilir ve müşteri değişim sıklığının önüne geçebilirsiniz. Sosyal medya analizinin bu uygulamaları üç ana alana ayrılır:
Marka durumunu ölçme:
- Sosyal medyada yeni ürün veya hizmetler için müşteri tepkilerini ve geri bildirimlerini yakalama
- Yeni bir ürün veya hizmet için sosyal medya etkileşimleriyle ilgili yaklaşımı analiz etme
- Bir marka hakkındaki yaklaşımı yakalamak ve genel algının pozitif mi yoksa negatif mi olduğunu belirlemek
Müşteri ilişkileri oluşturma ve sürdürme:
- Müşteri endişelerini hızla tanımlama
- Etiketsiz marka bahsetmelerini dinleme
Pazarlama yatırımlarını iyileştirme:
- Kampanya analizi için sosyal medyadan içgörü ayıklama
- Hedeflenen pazarlama iyileştirmesi yapma
- Yeni müşteri adayları ve etmenler bularak daha geniş bir hedef kitleye ulaşma
Pazarlama, her kuruluşun ayrılmaz bir parçasıdır. Sonuç olarak, bu sosyal medya analiz çözümünü çeşitli sektörlerdeki bu kullanım örnekleri için kullanabilirsiniz:
- Retail
- Finance
- Manufacturing
- Sağlık
- Kamu
- Enerji
- Telekomünikasyon
- Otomotiv
- Kar Amacı Gütmeyen
- Oyun
- Medya ve eğlence
- Konaklama ve restoranlar da dahil olmak üzere seyahat
- Gayrimenkuller dahil olmak üzere tesisler
- Spor
Dikkat edilmesi gereken noktalar
Bu önemli noktalar, bir iş yükünün kalitesini artırmak için kullanılabilecek bir dizi yol gösteren ilke olan Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve'nin yapı taşlarını uygular. Daha fazla bilgi için bkz . Microsoft Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve.
Güvenilirlik
Güvenilirlik, uygulamanızın müşterilerinize sağladığınız taahhütleri karşılayabilmesini sağlar. Daha fazla bilgi için bkz . Güvenilirlik sütununa genel bakış.
- Azure kaynaklarının durumunu izlemek için Azure İzleyici ve Application Insights'ı kullanın.
- Bu çözümü uygulamadan önce aşağıdaki dayanıklılık konularını gözden geçirin:
- Azure'da dayanıklılık hakkında daha fazla bilgi için bkz . Güvenilir Azure uygulamaları tasarlama.
- Çeşitli Azure bileşenlerinin kullanılabilirlik garantileri için aşağıdaki hizmet düzeyi sözleşmelerine (SLA' lar) bakın:
Güvenlik
Güvenlik, kasıtlı saldırılara ve değerli verilerinizin ve sistemlerinizin kötüye kullanılmasına karşı güvence sağlar. Daha fazla bilgi için bkz . Güvenlik sütununa genel bakış.
Maliyet iyileştirme
Maliyet iyileştirmesi, gereksiz giderleri azaltmanın ve operasyonel verimlilikleri iyileştirmenin yollarını aramaktır. Daha fazla bilgi için bkz . Maliyet iyileştirme sütununa genel bakış.
Bu çözümün maliyetini tahmin etmek için Azure fiyatlandırma hesaplayıcısını kullanın.
Operasyonel mükemmellik
Operasyonel mükemmellik, bir uygulamayı dağıtan ve üretimde çalışır durumda tutan operasyon süreçlerini kapsar. Daha fazla bilgi için bkz . Operasyonel mükemmellik sütununa genel bakış.
Performans verimliliği
Performans verimliliği, kullanıcılar tarafından anlamlı bir şekilde yerleştirilen talepleri karşılamak amacıyla iş yükünüzü ölçeklendirme becerisidir. Daha fazla bilgi için bkz . Performans verimliliği sütununa genel bakış.
- Spark havuzu ölçeklendirme ve düğüm boyutları hakkında bilgi için bkz . Azure Synapse Analytics'te Apache Spark havuzu yapılandırmaları.
- Machine Learning eğitim işlem hatlarının ölçeğini, veri boyutuna ve diğer yapılandırma parametrelerine göre artırıp azaltabilirsiniz.
- Sunucusuz SQL havuzları isteğe bağlı olarak kullanılabilir. Ölçeği artırmayı, azaltmayı, daraltmayı veya genişletmeyi gerektirmez.
- Azure Synapse Analytics, öncüllerine göre önemli performans geliştirmeleri sunan Apache Spark 3.1.2'yi destekler.
Bu senaryoyu dağıtın
Bu çözümü dağıtmak ve örnek bir sosyal medya analizi senaryosu çalıştırmak için Başlarken'deki dağıtım kılavuzuna bakın. Bu kılavuz, Alternatifler'dekimimari diyagramının gösterdiği Sosyal Medya Analizi Çözüm Hızlandırıcısı kaynaklarını ayarlamanıza yardımcı olur. Dağıtım şu bileşenleri içermez: Machine Learning, yönetilen uç noktalar ve App Service web uygulaması.
Önkoşullar
- Çözüm hızlandırıcısını kullanmak için bir Azure aboneliğine erişmeniz gerekir.
- Azure Synapse Analytics, Azure AI hizmetleri, Azure Haritalar ve Power BI hakkında temel bilgiler yararlı olabilir ancak gerekli değildir.
- Bir haber API'si hesabı gereklidir.
- Twitter API'sine yükseltilmiş erişim özelliklerine sahip bir Twitter geliştirici hesabı gereklidir.
Katkıda Bulunanlar
Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunan tarafından yazılmıştır.
Asıl yazar:
- Christina Skarpathiotaki | Yapay Zeka Özel Bulut Çözümü Mimarı
Sonraki adımlar
- Azure Synapse Analytics nedir?
- Azure Machine Learning belgeleri
- Azure yapay zeka hizmetleri nelerdir?
- Yapay Zeka Dili belgeleri
- Azure AI hizmetleri Translator nedir?
- Azure Haritalar nedir?
- Power BI nedir?
- Öğretici: Azure Synapse Analytics'te Azure AI hizmetleriyle yaklaşım analizi
- Öğretici: Azure AI hizmetleriyle Metin Analizi