Comment construire un système de surveillance des mentions de marque alimenté par l'IdO avec analyse de sentiment

Créez une application de pointe alimentée par l'IdO qui surveille les mentions de marque sur plusieurs canaux et effectue une analyse de sentiment en temps réel. Ce projet combine la gestion des appareils IdO, le streaming de données et le traitement avancé du langage naturel pour fournir aux entreprises des informations exploitables sur la perception de leur marque.

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Résumé Simple

Construisez un puissant système de surveillance des mentions de marque alimenté par l'IdO avec analyse de sentiment intégrée pour suivre et analyser les mentions de marque sur diverses plateformes en temps réel.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

Développer une plateforme IdO évolutive pour la surveillance des mentions de marque
Mettre en œuvre une analyse de sentiment en temps réel sur les données collectées
Fournir des interfaces conviviales pour la gestion des appareils et la visualisation des données

Public cible :

Équipes marketing
Responsables de marque
Analystes des médias sociaux

Caractéristiques clés :

Enregistrement et gestion des appareils
Collecte de données en temps réel
Moteur d'analyse de sentiment
Alertes personnalisables
Tableau de bord interactif
Analyse des données historiques
Authentification et autorisation des utilisateurs
Intégration API pour les services externes

Exigences des utilisateurs :

Configuration et installation faciles des appareils
Tableau de bord intuitif pour la visualisation des données
Seuils d'alerte personnalisables
Capacités d'exportation pour les rapports et les données
Conception adaptative aux mobiles pour un accès nomade

Flux Utilisateur

Enregistrement de l'appareil : L'utilisateur se connecte → Accède à la gestion des appareils → Clique sur "Ajouter un nouvel appareil" → Saisit les détails de l'appareil → Reçoit une confirmation et des instructions de connexion
Paramétrage des alertes : L'utilisateur accède au tableau de bord → Sélectionne "Configuration des alertes" → Définit les paramètres (par ex. seuil de sentiment, volume des mentions) → Choisit la méthode de notification → Enregistre les paramètres d'alerte
Analyse des données : L'utilisateur se connecte → Visualise le tableau de bord principal → Sélectionne la plage de dates et les sources de données → Interagit avec les visualisations → Approfondit les mentions spécifiques → Exporte le rapport

Spécifications Techniques

Configurer l'environnement de production sur un fournisseur de cloud (par ex. AWS, Google Cloud)
Configurer un équilibreur de charge pour les services back-end
Mettre en place des instances de base de données gérées pour MongoDB et InfluxDB
Déployer le courtier MQTT avec clustering pour une haute disponibilité
Utiliser l'orchestration de conteneurs (par ex. Kubernetes) pour les microservices
Mettre en place un pipeline CI/CD à l'aide de GitHub Actions ou Jenkins
Configurer la surveillance et la journalisation (par ex. pile ELK, Prometheus)
Configurer des sauvegardes automatiques pour les bases de données
Mettre en place un réseau de diffusion de contenu (CDN) pour la livraison d'actifs statiques
Configurer des certificats SSL pour une communication sécurisée

Points de Terminaison API

POST /api/auth/register
POST /api/auth/login
GET /api/devices
POST /api/devices
GET /api/data
POST /api/alerts
GET /api/alerts
PUT /api/controls

Schéma de Base de Données

Utilisateurs :

id : ObjectId
nom d'utilisateur : Chaîne de caractères
email : Chaîne de caractères
mot de passe : Chaîne de caractères (haché)
createdAt : DateTime

Appareils :

id : ObjectId
userId : ObjectId (ref : Utilisateurs)
nom : Chaîne de caractères
type : Chaîne de caractères
statut : Chaîne de caractères
dernièreConnexion : DateTime

Données :

horodatage : DateTime
deviceId : ObjectId (ref : Appareils)
mention : Chaîne de caractères
source : Chaîne de caractères
sentiment : Float

Alertes :

id : ObjectId
userId : ObjectId (ref : Utilisateurs)
type : Chaîne de caractères
seuil : Float
méthodeDeNotification : Chaîne de caractères

Structure de Fichiers

/
├── client/
│   ├── src/
│   │   ├── components/
│   │   ├── pages/
│   │   ├── redux/
│   │   ├── utils/
│   │   ├── styles/
│   │   └── App.js
│   ├── public/
│   │   └── assets/
│   └── package.json
├── server/
│   ├── src/
│   │   ├── controllers/
│   │   ├── models/
│   │   ├── routes/
│   │   ├── services/
│   │   ├── utils/
│   │   └── app.js
│   └── package.json
├── iot-sdk/
│   ├── src/
│   └── package.json
├── docker-compose.yml
└── README.md

Plan de Mise en Œuvre

Configuration du projet (1 semaine)
- Initialiser le référentiel et la structure du projet
- Configurer l'environnement de développement
- Configurer Docker pour le développement local
Développement back-end (3 semaines)
- Mettre en œuvre l'authentification des utilisateurs
- Développer l'API de gestion des appareils
- Configurer le courtier MQTT et InfluxDB
- Créer le pipeline d'ingestion des données
Intégration de l'analyse de sentiment (2 semaines)
- Rechercher et sélectionner la bibliothèque NLP
- Implémenter le service d'analyse de sentiment
- Intégrer avec le pipeline de données
Développement front-end (3 semaines)
- Créer des mises en page adaptatives
- Mettre en œuvre l'interface utilisateur de gestion des appareils
- Développer des composants de visualisation des données
- Construire l'interface de configuration des alertes
Développement du SDK IdO (2 semaines)
- Concevoir l'architecture du SDK
- Mettre en œuvre la communication MQTT
- Créer une simulation d'appareil pour les tests
Intégration et tests (2 semaines)
- Intégrer tous les composants
- Effectuer des tests unitaires et d'intégration
- Mener des tests d'acceptation utilisateur
Optimisation et sécurité (1 semaine)
- Optimiser les performances
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité
- Effectuer un audit de sécurité
Documentation et préparation du déploiement (1 semaine)
- Rédiger la documentation pour les utilisateurs et les développeurs
- Préparer les scripts et les configurations de déploiement

Justification de la Conception

React choisi pour son architecture à base de composants et son vaste écosystème
Node.js sélectionné pour son E/S non bloquante, adapté aux applications en temps réel
Protocole MQTT utilisé pour sa nature légère, idéal pour les appareils IdO
InfluxDB choisi pour le stockage et l'interrogation efficaces des données de série chronologique
Architecture microservices adoptée pour la mise à l'échelle et une maintenance plus facile
L'analyse de sentiment est implémentée côté serveur pour réduire le traitement côté client
La conception adaptative aux mobiles assure l'accessibilité sur tous les appareils
Docker utilisé pour des environnements de développement et de déploiement cohérents