统一通信(UC)分析的见解和优势

统一通信（UC）分析结合机器学习，提供有关企业通信渠道、平台和工具的数据驱动洞察。企业通常可能不会分析通信平台，从而错过其提供的丰富信息。

UC 分析基于实时和历史数据集，提取特征、解读模式并预测趋势。这些洞察使企业能够监控、评估和优化 UC 和协作。UC 分析提供以下类型的洞察。

UC 分析类型

1. 连接分析

大型企业每天都会同时进行数千次内部和外部通话，并组织视频会议。UC 系统必须平稳运行才能保持最佳的音频和视频质量。UC 分析功能可以监控企业中通话、会议和终端的性能。

洞察涵盖性能指标，例如延迟、抖动、数据包丢失、带宽利用率、回声、失真、通话质量、分辨率、帧速率以及其他各种测量指标。这些洞察可帮助企业实施切实可行的商业智能，例如故障排除和优化资源分配以改善连接性。

2. 实时监控

UC 分析从企业集团库存、邮件联系人、邮箱使用模式、通话详情记录、视频会议活动、非活跃用户、文件共享和会议摘要等数据中获取洞察。简而言之，UC 分析能够提供有关UC 系统健康状况和性能的可行洞察。

企业使用 UC 分析来监控实时通话，追踪正在使用的编解码器，并评估其质量和效率。这些洞察有助于确定最佳编解码器性能并执行多编解码器转码。

3. 安全洞察

UC 分析功能提供关于用户通话行为、访问控制、异常通话模式、登录位置和可疑活动（例如重复登录失败、频繁更新密码、过度文件共享、添加分机、多次快速通话、消息泛滥和Zoombombing欺诈）的洞察。部分 UC 分析平台集成了警报功能。

UC 分析可以处理历史数据，以审计日志来检测威胁。UC 分析中的数据丢失防护匹配功能可以识别包含业务敏感信息的渠道。因此，UC 分析可以防止数据泄露并遵守法规合规性。企业能够在 UC 出现问题时快速采取应对措施。

4. 迁移信息

UC 分析可以为计划在不同供应商之间从一个 UC 平台迁移到另一个 UC 平台的企业提供宝贵的见解。迁移前，企业可以创建清单和报告，为迁移做好准备。

迁移后，UC 分析可以提供平台比较、用户活动和采用情况等洞察。因此，企业可以利用商业智能来选择要迁移到云端或进行平台迁移的 UC 平台。

UC 分析的优势

显然，UC 分析工具能够提供有关通信数据和平台的宝贵见解。除了全面有效的见解之外，UC 分析还提供其他功能和优势。

1. 大数据处理

UC 分析独立于以供应商为中心的方法。强大的功能使组织能够从单一供应商 UC 服务的大量复杂数据中提取有意义的信息。例如，高级搜索功能有助于提取历史通话数据。

对于多供应商产品，UC 分析会整合并分析来自不同 UC 平台（包括传统设备）的未分发数据片段。UC 分析通过将来自多家供应商的洞察整合到一个仪表板中，从而促进跨平台协作。

2. 提高员工采用率

UC 分析记录并分析员工使用 UC 工具时的行为，例如用户使用特定应用的百分比、平均使用时长以及打开应用程序的频率。UC 分析可以分析团队协作模式，包括用户偏好的工具和渠道。因此，UC 分析可以识别未充分利用 UC 工具可用关键功能的用户。

企业可以利用这些数据来确定沟通背后的常见原因，提高员工生产力和同事透明度，并提供有针对性的支持和培训。简而言之，UC 分析可以提高本地或远程员工的采用率和参与度，从而增强不同 UC 平台和工具的整体用户体验。

3. 提升客户体验

UC 分析可以帮助企业研究员工和客户的行为。它可以帮助企业了解客户资料并制定个性化的客户体验策略。主要包括通话记录、响应时间、解决率和通话期间的客户评分等数据，可以识别服务限制。

UC 分析可以提供有关安装支持工单的信息。在办公时间之外，UC 分析可以向企业报告联络中心 VoIP 机器人的性能。此外，UC 分析平台可以与 CRM 软件集成。

4. 主动分析

UC 分析依赖于主动方法来评估 UC 系统的健康状况。主动方法旨在预防事件发生，而不是修复事件。实时监控可以预防潜在问题。通过分析历史数据和实时数据来检测故障。然而，UC 分析使企业能够更快地执行故障排除，从而最大限度地减少 UC 停机时间。

5. 优化预算

UC 分析提供数据驱动的洞察，以减少不必要的 UC 支出。例如，报告可以显示每个 UC 平台或工具上的用户数量。企业可以识别频繁使用的 UC 平台或工具中需要改进的地方。可以将较低的预算分配给不常用的 UC 工具和未使用的付费功能。UC 分析可以确定系统容量，从而更好地分配资源和规划。

机器学习在 UC 分析中的作用

机器学习是一种全局预测方法。机器学习模型是分析的基础——实际上，是统一通信 (UC) 分析的基础。这些模型可以帮助管理人员预测 UC 需求，从而设计和优化 UC 基础设施。本节介绍机器学习在 UC 分析中的作用。

1. 预测报告

分析报告是由交互式数据可视化支持的结构化洞察。这些报告每日、每周、每月甚至每年生成。机器学习模型生成这些报告，以提供有意义的洞察、可操作的步骤和预测。UC 分析平台生成长篇报告和仪表板，并以易于理解和呈现的格式排列在不同部分下，即使是非 IT 专业人员也能理解。

2. 预测性维护

基于历史数据，机器学习可以估算何时进行 UC 维护。机器学习模型使用由 UC 硬件和软件端点生成的复杂数据。基于云的机器学习平台使用特征工程来训练、优化和验证 UC 数据。非结构化数据被转化为有意义的洞察，从而实现及时维护、预测故障并防止 UC 停机。

3. 异常检测

当实时数据与历史数据出现较大偏差时，统一通信 (UC) 平台就会出现异常。异常检测在机器学习中非常普遍。它依赖于一些人工智能算法，例如深度统计和神经方法，来检测问题。安全和监管洞察有助于机器学习和人工智能模型在异常数据模式和威胁升级之前检测到它们。

4. 减少手动工作量

在每份分析报告的末尾，机器学习和人工智能模型都会生成可操作的步骤。纠正措施可以帮助 UC 管理员和经理更快地排除故障。UC 分析会定期向管理员和相关专业人员发送自动警报、通知和更新。自动故障排除可减少手动工作量并提高 UC 系统效率。

5. 行为分析

先进的机器学习和人工智能模型可以提取面部特征，从而判断视频会议中的情绪。在语音通话中，这些模型可以评估语气、音量以及某些关键词的使用情况，从而衡量情绪。将技术数据与语音和面部分析相结合，可以促进员工的幸福感和协作。因此，统一通信分析可以优化员工队伍，并最终带来收入增长。

6. 商业智能

记录和分析员工与客户或机器人与客户之间的互动可以挖掘隐藏的销售数据。例如，UC 分析可以提供最常讨论的产品和服务列表、通话高峰时段、最繁忙的日子等等。这些数据对于决策者预测市场表现和提高投资回报率至关重要。

UC分析的未来

UC 分析通常分为面向系统的 UC 分析和面向最终用户的 UC 分析。面向系统的 UC 分析涵盖 UC 平台的使用方式和使用者，以了解使用趋势并指导培训工作。面向最终用户的 UC 分析是一种面向业务的分析，它利用大数据分析来提高员工生产力并降低成本。

面向最终用户的统一通信 (UC) 分析在商业领域正蓬勃发展。据 Gartner 预测，2026 年全球统一通信 (UC) 支出将达到 535 亿美元。未来，UC 分析很可能通过机器学习和 AI 模型实现规模化。较新的 UC 分析平台可以依赖数字孪生、物联网设备和因果人工智能系统等热门技术。