हडूप और महूट का उपयोग करके तकनीकी सहायता अनुरोधों को वर्गीकृत करने के लिए एक बड़े डेटा पद्धति

संक्षेप तकनीकी सहायता कॉल केंद्रों को दैनिक आधार पर कई हजार ग्राहक प्रश्न प्राप्त होते हैं। पारंपरिक रूप से, ऐसी संस्थाएँ सीमित संग्रहण क्षमता के कारण ग्राहक पूछताछ से संबंधित डेटा को अपेक्षाकृत कम समय में हटा देती हैं। हालाँकि, हाल के वर्षों में, इस जानकारी को बनाए रखने और विश्लेषण करने का महत्व स्पष्ट हो गया है, जिससे कॉल केंद्रों को ग्राहक पैटर्न पहचानने, पहले कॉल समाधान को बेहतर बनाने और दैनिक समापन दरों को अधिकतम करने में सक्षम बनाया जा रहा है। यह पेपर एक प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (PoC) एंड-टू-एंड समाधान का प्रस्ताव करता है जो हडूप प्रोग्रामिंग मॉडल, विस्तारित पारिस्थितिकी तंत्र और महूट बिग डेटा एनालिटिक्स पुस्तकालय का उपयोग करता है ताकि बड़े तकनीकी सहायता डेटा सेट के लिए समान समर्थन कॉल को वर्गीकृत किया जा सके। प्रस्तावित समाधान को एक वर्चुअल मशीन तकनीकी समर्थन डेटा सेट पर मूल्यांकित किया गया है।