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Analisi del sentiment delle recensioni dei consumatori per i prodotti di consumo
Data di pubblicazione: 13 maggio 2021 () Storia del diagramma
Questa architettura mostra come ottenere informazioni dettagliate dalle recensioni dei consumatori quasi in tempo reale. Con un'architettura serverless basata sugli eventi, le aziende di beni di consumo confezionati (CPG) possono analizzare il sentiment, estrarre frasi chiave e identificare le entità dalle recensioni provenienti da più fonti.
Analisi del sentiment delle recensioni dei consumatori per i prodotti di consumo
I passaggi seguenti descrivono l'architettura:
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I dati delle recensioni vengono inseriti AWS attraverso la pipeline di inserimento da diverse fonti, come e-commerce, siti Web di prodotti e webhook sui social media.
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Un flusso di distribuzione di Amazon Kinesis Data Firehose carica le recensioni in un bucket Amazon Simple Storage Service. https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html
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Amazon inserisce AppFlow in modo sicuro i dati dalle applicazioni SaaS (comeSalesforce, MarketoSlack, e) in Amazon S3. ServiceNow
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Un evento Amazon S3 richiama una AWS Lambda funzione per analizzare le recensioni non elaborate. La funzione utilizza Amazon Translate per la traduzione linguistica e Amazon Comprehend per l'analisi del sentiment, l'estrazione di frasi chiave e l'estrazione di entità.
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L'AWS Glue Data Catalog contiene un database logico che organizza le tabelle per i dati in Amazon S3.
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Amazon Athena utilizza queste definizioni di tabella per interrogare i dati archiviati in Amazon S3 e restituire le informazioni a una dashboard Amazon Quick Sight.
Approfondimenti
Per ulteriori informazioni, consulta le seguenti risorse:
Storia del diagramma
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| Modifica | Descrizione | Data |
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Pubblicazione iniziale | Diagramma dell'architettura di riferimento pubblicato per la prima volta. | 13 maggio 2021 |
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