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Analyse du sentiment des consommateurs pour CPG
Date de publication : 13 mai 2021 (Historique du diagramme)
Cette architecture montre comment obtenir des informations à partir des avis des consommateurs en temps quasi réel. Grâce à une architecture événementielle sans serveur, les entreprises de biens de consommation emballés (CPG) peuvent analyser les sentiments, extraire des phrases clés et identifier des entités à partir d'avis provenant de sources multiples.
Analyse du sentiment des consommateurs pour CPG
Les étapes suivantes décrivent l'architecture :
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Les données d'évaluation sont ingérées AWS via le pipeline d'ingestion à partir de plusieurs sources telles que le commerce électronique, les sites Web de produits et les webhooks sur les réseaux sociaux.
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Un flux de diffusion Amazon Kinesis Data Firehose charge les avis dans un bucket Amazon Simple Storage Service.
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Amazon ingère AppFlow en toute sécurité les données provenant d'applications SaaS (telles que Salesforce MarketoSlack,, etServiceNow) dans Amazon S3.
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Un événement Amazon S3 invoque une AWS Lambda fonction pour analyser les avis bruts. La fonction utilise Amazon Translate pour la traduction linguistique et Amazon Comprehend pour l'analyse des sentiments, l'extraction de phrases clés et l'extraction d'entités.
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Le catalogue de données AWS Glue contient une base de données logique qui organise les tables des données dans Amazon S3.
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Amazon Athena utilise ces définitions de tables pour interroger les données stockées dans Amazon S3 et renvoyer les informations vers un tableau de bord Amazon Quick Sight.
Suggestions de lecture
Pour plus d'informations, consultez les ressources suivantes :
Historique du diagramme
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| Modification | Description | Date |
|---|---|---|
Publication initiale | Schéma d'architecture de référence publié pour la première fois. | 13 mai 2021 |
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