麦肯锡的报告是这样定义的：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。(Big data refers to datasets whose size is beyond the ability oftypical database software tools to capture, store, manage, and analyze.)

     我认为，大数据将对客户服务带来一次变革，给客户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景。甚至可以使客服部门从原来的成本中心(高成本、低价值)转型为利润中心(提升品牌价值，创造收入)。在这里我举三个例子跟大家探讨一下，展望一下客户服务的未来。

由于方言、语气、环境和音色等因素的影响，限制了语音识别算法的效果，这就需要语言识别系统具有一定的自适应性，不同口音、方言的识别都需要以一个庞大的语音数据库为基础，对这些非结构化数据的管理分析就更加指望大数据技术了。至于排除环境噪音、音色等因素，个人感觉要依赖半导体传感技术的进步，留待硬件领域的专家进一步探讨。

综上所诉，随着数据源越来越多，大数据技术的不断进步，语音识别系统也在持续地完善之中，说到底，算法依然是核心，而数据则是基础，对于这类非结构化数据，也许传统的数据库技术Handle不住，但大数据技术却大有可为。相信不久，语音识别的技术的突破不仅可以实现智能语音客服，还将变革人与物之间的交互方式。

     对于呼叫中心而言，客服人员与用户的通话都是要录音备份的，这些语音数据可真的不小哦，仅以广东移动为例，广东移动客服中心每年就要新增约60T的数据存储，这个体量对于一般的企业来说已经是“大数据”了。据悉，这些数据是用磁带来保存的，而且这些要保存几十年不能销毁，想想到时候光这些磁带所占用的房间租金就是不少钱啊，更何况是其他成本。而如果能将这些语音准确地转换成文本之后，文本存储所占用的空间就小的多(一个移动硬盘都可以存储一个图书馆的数据量了)，存储成本简直就是直线下降，不仅实现了低成本高效，对自然环境也是一种利好。

     有人会质疑这些录音是为了便于追溯留证的，不是原始的录音记录，客户不认账怎么办?当然，我要声明不是所有的录音都要转换成文本，对于客户投诉或办理业务的来电，仍然保留录音记录，一则便于企业对客服人员的服务态度(说话语气什么的还真要靠语言才能判断)和质量进行抽检，二则备份留证。而对于更多的咨询或查询类来电，通常不必留证，将这些语音转成文本之后，不仅减少了存储空间，这些文本数据还可用于后续的信息挖掘，用来改进服务或发现商机，毕竟文本的信息分析要比语音的容易得多。