“大数据”早在13年除就成为了热门话题，呼叫中心也由人工热线电话到交互式自动语音应答的转变，目前大数据的兴起为呼叫中心提供了广阔的发展空间。

呼叫中心的数据类型：结构化的数据可分为运营数据、支撑数据以及客户信息数据，非结构化和半结构化的数据包括电话录音、工单信息和客户意见建议收集等内容，不同的数据应运用不同的分析思路和分析方法；

对于结构化数据的分析方法：是在原有传统数据分析和数据挖掘的基础上，运用更丰富的数据可视化软件，将呼叫中心的运营过程更清晰地呈现出来，帮助管理者快速聚焦问题并找出解决方案，而对于非结构化和半结构化的数据，则需要突破固有的思路，关注新技术应用的发展，挖掘出信息宝藏，创造性地运用于流程设计中。

呼叫中心应该成为企业的大数据分析应用中心，通过话务员录音、客户邮件、聊天记录和社交媒体等渠道获取信息，从而对这些非结构数据进行有效分析，获得全面的客户真实情况，并从这些数据中准确分析出用户的行为和想法。同时，呼叫中心的客服系统与公司技术、CRM系统等平台信息系统有效集成，进行信息共享。一方面，在现有呼叫中心格局和业务基础上，将其建成为多媒体中心，通过电话、互联网、传真、电子邮件及自助服务等方式进行互动。另一方面，呼叫中心的各类信息汇集后，还可给公司领导在技术、市场、经营、财务提供分析数据，以及公司层面的重大事项提供决策参考。

管理模式、架构的规范化

呼叫中心的核心控制部分建在公司的中心，将完成对具有分公司座席资源的统一分配，呼叫的统一管理及系统的维护与管理。外地呼叫进入系统后，ACD系统寻找最合适的座席进行分配，如座席与接入地在同一网段（如从分部接入点进入系统的呼叫由分部本地座席处理时），则系统直接在本地建立语音通道，而不占用从分部到中心的网络带宽资源。通过设在中心的中心控制平台，系统管理人员可完成对全系统座席资源的配置，对座席技能、权限和密码进行管理，可完成ACD路由算法的修改与定义，可随时观察到全系统呼叫排队、等候情况和座席上班情况（如上班人数、忙/闲状况等），还可打印全系统各座席组、各队列的统计分析报表。

简言之，大数据应用于呼叫中心，一是延伸了服务边际；二是提升了运维效率；三是提高了营销服务品质。

呼叫中心是与通讯密切相关的，原来传统的呼叫中心正在被互联网解决方案所替代，呼叫中心在大数据时代，务必需要与统一通信与协作结合在一起，才有可能真正提高大数据的价值。