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Stimmungsanalyse von Verbraucherrezensionen für CPG
Veröffentlichungsdatum: 13. Mai 2021 () Verlauf des Diagramms
Diese Architektur zeigt, wie Erkenntnisse aus Kundenrezensionen nahezu in Echtzeit gewonnen werden können. Mit einer serverlosen, ereignisgesteuerten Architektur können Konsumgüterunternehmen (CPG) die Stimmung analysieren, Schlüsselbegriffe extrahieren und Entitäten anhand von Bewertungen aus verschiedenen Quellen identifizieren.
Stimmungsanalyse von Kundenrezensionen für Konsumgüter
Die folgenden Schritte beschreiben die Architektur:
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Bewertungsdaten werden AWS über die Aufnahme-Pipeline aus verschiedenen Quellen wie E-Commerce, Produktwebsites und Webhooks in sozialen Netzwerken aufgenommen.
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Ein Amazon Kinesis Data Firehose-Lieferstream lädt die Bewertungen in einen Amazon Simple Storage Service-Bucket.
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Amazon nimmt Daten aus SaaS-Anwendungen (wieSalesforce, MarketoSlack, undServiceNow) AppFlow sicher in Amazon S3 auf.
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Ein Amazon S3-Ereignis ruft eine AWS Lambda Funktion zur Analyse der Rohbewertungen auf. Die Funktion verwendet Amazon Translate für die Sprachübersetzung und Amazon Comprehend für die Stimmungsanalyse, die Extraktion von Schlüsselphrasen und die Extraktion von Entitäten.
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Der AWS Glue-Datenkatalog enthält eine logische Datenbank, die Tabellen für die Daten in Amazon S3 organisiert.
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Amazon Athena verwendet diese Tabellendefinitionen, um die in Amazon S3 gespeicherten Daten abzufragen und die Informationen an ein Amazon Quick Sight-Dashboard zurückzugeben.
Weitere Informationen
Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
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| Änderung | Beschreibung | Datum |
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Erste Veröffentlichung | Das Referenzarchitekturdiagramm wurde zuerst veröffentlicht. | 13. Mai 2021 |
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