По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Какое будущее ждет нас в контакт центрах с точки зрения кастомер сервис (клиентского сервиса)? Как компании создают новые пространства для коммуникации со своими потребителями? Будем говорить про чат боты - будущее клиентского сервиса.
На цифрах, кейсах, исследованиях, в том числе социальных, постараюсь рассказать о том, почему в контакт центрах будущего, живых операторов будет меньше, а VoIP (классические телефоны) и CTI (интеграция компьютерных приложений и телефонии) отойдет на второй план.
Посмотреть доклад
Чат - боты это определенно хайповая история, несмотря на то, что сам хайп сейчас немного поугас. Компании абсолютно разного уровня внедряют чат - ботов: от больших банков, где чат бот органично вписывается в ИТ экосистему и помогает сократить косты на операторов и снизить их загрузку на рутинные операции до маленьких компаний, e-commerce или туристических фирм, где смысл чат - бота скорее сводится к тому, чтобы показать уровень технологичности на ряду с более "аналоговыми" конкурентами.
Посмотрим на крупных игроков IT рынка, которые уже бороздят просторы ML/AI в поиске способа доставить счастье своим пользователям, среди них как Zero UI решения, которые вовсе не имеют привычного интерфейса, так и уже вполне рабочие чат боты:
Алиса - умный помощник от Яндекс. Это мозги, которые живут почти во многих приложениях Яндекса и в хардварных устройствах. Кстати, по данным Яндекса, в приложении поиска доля голосовых запросов на октябрь 2018 года была 20%.
Помимо пользовательских сценариев, Алиса сможет решать конкретные бизнес задачи по клиентскому обслуживанию клиентов вашего контакт центра, как автоматизированном режиме, так и в режиме диалога с оператором. Это реализуется с помощью платформы Яндекс.Диалоги - легкий способ связать жителя экосистемы Яндекса с вашим бизнесом, так сказать, не отходя от кассы. Кстати, количество активных пользователей алисы в месяц (MAU) 35 млн. - подумайте, сколько из них ваших потенциальных или текущих клиентов.
Про Amazon и их разработки. Вы наверное слышали про виртуальный ассистент Alexa. Внутри алексы используются алгоритмы Amazon Lex
А так как Amazon научился монетизировать свои технологии как никто другой, то они продают Amazon Lex в видео фреймворка (интерфейса) для создания приложений - как голосовых так и текстовых, в которых используются алгоритмы понимания естественных языков (NLU), и распознавания речи ASR. О первых я расскажу подробнее в конце статьи.
Фреймворк, как заявляют ребята с Амазона, в контексте контакт центров классно подходит для рутинных операций - смена пароля, баланс, встреча с представителем компании и некоторые другие.
Бот помощник Олег от банка Тинькоф. Бот помогает управлять кредиткой или дебетовой картой или заказать финансовые документы, снижая нагрузку на живых операторов и помогает закрыть пользовательские сценарии, купить билеты в кино и забронировать столик в ресторане.
Тут можно отметить 2 самых очевидных пункта, которые дает бот:
Ретеншн (вовлеченность) пользователей. Экосистема с элементами фана повышает вовлеченность к бренду и втягивает пользователей в экосистему. Билеты в кино, скидки, столики, переводы, а еще и голосом с ботом, который может ответить что то смешное или даже грубое, что насмешит друзей и спровоцирует цепочку рассылки диалога друзьям. Из этого вытекает следующий пункт:
Виральность - распространяемость контента. На старте бот Тинькоф отвечал пользователям весьма неоднозначно. Например, на старте, попросив "сотку" у банка вы рисковали получить неплохую ответочку:
Этот ответ массово распространился по социальным сетям. Это и есть та самая виральность.
Вообще много мнений и обсуждений, касаемо чат ботов: начиная от того, что рынок еще не готов и сама технология бесполезна, заканчивая тем, что люди не любят общаться с чат ботами. Если два первых барьера мы с вами обсудили, то про второй я хочу поговорить немного подробнее.
Блок про поколение Z - почему он в соц. сетях и не любит голос
Впервые в истории, в 2011 в UK заметили, что объем телефонных звонков упал на 10%. При более детальном анализе было обнаружено, что максимально влияющая на падение показателя когорта пользователей - это люди 16 - 24 лет, которые предпочитают текстовую коммуникацию.
К обеспокоенности провайдеров, масла в огонь подлил государственный медиарегулятор Ofcom (управление по коммуникациям), отчитавшись - 96% британцев в возрасте 16 - 24 используют текстовые сообщения каждый день.
Итак, кто эта группа - 16 -24? Условно говоря, это люди рожденные после 1995 по 2012 года, и поздние Z - рожденные после 2000.
Частично, тенденции к цифровизации и ухода в онлайн начали проявляться и у Миллениалов или, как принято их называть Поколение Y. Это люди рожденные с 1981 и до 1996 года.
Несколько факторов, которые характеризуют поколение Z:
Поколение Z очень целеустремленны. как пишут в исследованиях, это, "most success oriented". Взросление в процессе рецессии, войны, террористических атак, трудные времена на территории РФ. Зачастую, им приходилось наблюдать за борьбой родителей в трудные времена. Масла в огонь подливали миллениалы, полностью зацикленные на карьере.
Настроение на успех на выходе дает следующий пункт, пусть и сомнительный - многозадачность.
Многозадачность. Поколение Z чувствует себя спокойнее, выполняя несколько задач одновременно. Запостить фотографию в инстаграм, написать друзьям, почитать новости на медузе, сделать фильтра в снэпчате, погонять слова в скаенге. Мы не говорим об эффективности подобных активностей (которая по моему мнению, околонулевая), мы говорим про сам посыл.
Тут и возникает важный нюанс - в контексте решения многозадачности, Z, решая свои вопросы с компанией, у которой они берут услугу, предпочтут отправить сообщение в бот в телеграмме или в приложении и ждать ответа, чем висеть на телефоне, холде, ждать ответа оператора и просто говорить голосом.
Но это не главная причина. Важнейшей является то, что поколение Z нативно вросло в digital.
Нативно в digital. Z находятся в цифровом пространстве полностью. Мессаджинг (текстинг), мемы, фотографии, лайки, обсуждения, снэпчаты - среда, в которой они существуют. И в ней, телефонному звонку, да и голосовой коммуникации в целом остается все меньше и меньше места.
Соответственно, Z ожидают, что диджитал будет окружать их везде - решить проблемы с банком, заказать услугу, купить товар или еду, путешествия и прочее. Не давая им возможности обратиться в диджитал, мы рискуем потерять эту аудиторию.
Существует множество других характеристик, которые прямо или косвенно влияют на стремление Z к цифре:
Конфиденциальность - Z очень ценят свою конфиденциальность. Представьте Z, который едет в полном автобусе, звонит в контакт центр, где его просят назвать кодовое слово? Кажется, он будет слегка сконфужен
Z легко принимают новое
Вот такие они, эти ребята в гучи, суприм и кроссовках на высокой платформе. Давайте закрепим и посмотрим, что об этом думают большие компании.
Пруфы того, что это важно
В феврале 2018 года в Токио консалтинговая компания Гартнер отчиталась - к 2020 году 25% всех клиентских итераций будут происходить через VCA (virtual customer assistant), если переводить дословно - виртуальных клиентских помощников, или чат ботов, в контексте моего доклада и контакт - центра.
Джин Альварез, вице - президент в Гартнер отчитался, что более чем половина крупного энтерпрайза уже начали инвестировать и исследовать виртуальных помощников, в разрезе решения стандартных вопросов с последующей эскалацией сложных на агента. Вот цитата Джина (Gene Alvarez):
"As more customers engage on digital channels, VCAs are being implemented for handling customer requests on websites, mobile apps, consumer messaging apps and social networks"
Перевод:
С погружением клиентов в цифровые каналы коммуникации, все больше VCA (виртуальные клиентские помощники) внедряются для обработки клиентских запросов на сайтах, мобильных приложениях, мессенджерах и соц. сетях"
Это важно, так как мы обсудили ранее, для подрастающего платежеспособного поколения Z - цифровые каналы это нативные вещи.
Помимо прочего, важная цифра: организации, использующие VCA, в среднем, смогли сократить количество звонков, операторских чатов и писем на 70% и срезали косты на телефонию в среднем на 33%. В отчете так же было отмечено увеличение общего уровня удовлетворенности клиентов. Я не стану добавлять это в статью, так как Гартнер поленился рассказать, какие метрики для этого они посчитали и как измерили.
Дальше. Ребята из Juniper Research еще в 2017 году говорили, что чат - боты - гейм чейнджер для банков и здравоохранения.
Джунипер прогнозирует, что количество клиентских взаимодействий с чат-ботами в здравоохранении увеличится с 12% до 75% к 2022 году, а в банковском секторе достигнет 90% к этому времени.
Автор исследования Лоурен Фои (Lauren Foye) объясняет:
"We believe that healthcare and banking providers using bots can expect average time savings of just over 4 minutes per enquiry, equating to average cost savings in the range of $0.50-$0.70 per interaction. As Artificial Intelligence advances, reducing reliance on human representatives undoubtedly spells job losses."
Перевод:
Мы считаем, что банки и компании в области здравоохранения, используя чат- боты могут сэкономить более 4 минут на один клиентский запрос. Это примерно 50 - 70 центов за одну итерацию.
4 минуты на обращении что примерно ровняется $0.5 - $0.7. Лоурен пугает нас тем, что развитие AI (искусственного интеллекта) так или иначе приведет к потере работы многими людьми. Спасибо Лоурен, тебя это тоже коснется.
Кстати, про искусственный интеллект. А точнее про одно из его направлений NLP (Natural Language Processing), или говоря по русски, обработку естественного языка.
Про natural language processing (NLP). Обработка естественного языка
Кратко пробежимся по технологии, которая драйвит эту отрасль. NLP - обработка естественного языка. Это направление породила одна проблема: компьютеры прекрасно справляются со структурированными данными, таблицами, приведенными к единообразию датасетами, но мы с вами общаемся не методами структурами, а словами. Тут и появилась идея научить машины понимать живой человеческий язык.
В рамках решения этой задачи, как и в любой другой задаче машинного обучения, принято разбивать задачу на последовательность подзадач. Это называется пайплайн, он же конвейер процессов, которые необходимо выполнить. Давайте попробуем кратко разобраться на примере текста, взятого из википедии про Лондон:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Тут есть несколько сегментов полезной информации про Лондон, где он находится и кем основан.
1. Дробим на предложения
Первый этап пайплайна - дробим текст на предложения. Самое простое - по знакам препинания. Но современные алгоритмы используют более хитрые способы. Вот что у нас получилось:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom.
Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia.
It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Три отдельных смысловых блока. Отлично.
2. Токенизация
Оно же выделение слов. Так как мы уже разбили текст на предложения, берем первое и дробим - алгоритм прост - разбиение по пробелам или знакам препинания
"London", "is", "the", "capital", "and", "most", "populous", "city", "of", "England", "and", "the", "United", "Kingdom", "."
3. Части речи
Теперь смотрим на каждое слово отдельно и понимаем, что это - существительное, глагол, прилагательное или еще что то. Готовые фреймоврки обучены на на миллионах слов и учитывают слова стоящие рядом, для повышения точности определения.
Получаем:
London - имя собственное
is - глагол
the - артикль
capital - существительное
and - союз
most - наречие
populous - прилагательное
4. Лемматизация
Лемматизация (англ. lemmatization) - приведение словоформы к ее первоначальной словарной форме (лемме). По факту, это отсечение окончаний и использование основой формы.
Например, в русском языке словарной формой считается:
существительные - именительный падеж, единственное число (руками - рука)
глаголы - инфинитивная форма (искали - искать)
прилагательные - единственное число, именительный падеж, мужской род (телекоммуникационными - телекоммуникационный)
В NLP лемматизация обычно выполняется простым поиском форм в таблице. Вот что мы получаем:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
5. Стоп слова
В нашем примере мы рассматриваем англоязычный фрагмент текста. Поэтому, из него нужно убрать слова, которые создают избыточный шум - артикли, например "and", "the", "a". Обычно, это делается по готовым таблицам.
Снова смотрим на наше предложение:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
6. Парсинг зависимостей
Следующим шагом нам важно понять взаимосвязь слов в предложении. Нужно понять, кто является родителем для каждого из токенов (слов) и установить тип взаимосвязи: субъект предложения, свойство, логическая связь, определение и так далее.
В результате мы получаем уже почти готовое дерево связей. Логическим продолжением этого шага является группировка токенов по признакам взаимосвязи.
Было:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
Стало:
London
is
the capital
and
most populous city
7. Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Двигаясь по пайплайну мы подходим к самому интересному, на мой взгляд, шагу - распознавание смысла слов. Вы уже заметили, что в нашем предложении встречаются географические сущности, такие как "London", "England" и "United Kingdom". На этом этапе пайплайна мы пониманием что это географический объект и определяем это, наполняя наш текст смыслом. NER алгоритмы хорошо работают с такими объектами как:
имена людей;
названия компаний;
географические обозначения (и физические, и политические);
продукты;
даты и время;
денежные суммы;
события.
Тут важно отметить, что хорошая NER система это не только словари. Они так же просматривают контекст предложения и окружение каждого конкретного токена. Адекватный NER должен уметь отличить американскую актрису Дакоту Фаннинг от штата Дакота на севере США
8. Разрешение кореференции
Если быть кратким, то это решение вопроса с местоимениями, которые во всем тексте означают тот или иной объект. Вернемся к нашему изначальному тексту, который мы разбивали на предложения
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Обратите внимание на "It was founded by the Romans, who named it Londinium." Это было основано римлянами. Это? Что это?
Вот и задача для для алгоритмов связать, что Это в данном контексте - это = Лондон.
9. Итог. Полный пайплайн NLP
Итак, подытожим. Чтобы получать смыслы из речи человека текст проходит мощную обработку в конвейере NLP. Помимо прочего, NLP можно юзать и в голосовых технологиях, преобразуя речь в текст в рамках ASR механизмов и снова пропуская через пайплайн NLP.
Суммарно, чтобы читать между строк и получать смысла информация перемалывается через эти 9 шагов (где то их может быть меньше, а где то в другом порядке, например):
Дробим на предложения
Токенизация
Части речи
Лемматизация
Стоп слова
Парсинг зависимостей
Группировка токенов (существительных)
Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Разрешение кореференции
Кто делает?
Продуктов много. Есть как тривиальные инструменты создания блок - схем (статичных алгоритмов обработки запросов), так и интерфейсы с продвинутым NLP, о котором мы поговорили ранее, есть энтерпрайзные решения, есть и решения для SMB. Не делая рекламы, поговорим про бесплатные решения. Rasa.com
RASA.com
Ребята дают бесплатный фреймворк для быстрого старта. Есть энтерпрайз коммерческие тарифы, которые дадут SLA и не комьюнити бэйзд гарантии. У ребят 0.5 млн загрузок по миру, 3.5 активных участников комьюнити.
Схематично парни из раса.ком обозначили принципы работы их чат бота как на картинке:
Можно попробовать абсолютно бесплатно, дав плечо фреймворку в свои данные.
Итоги
С развитием машинного обучения цифровое будущее становится все ближе и ближе. На руку прогрессу и развитию роботизации в клиентском сервисе играют поколенческие факторы, общие характеристики нового поколения, тренды и даже политическая обстановка. Будьте первыми, будьте актуальными, будьте технологичными и свежими.
В этой заключительной статье о перераспределении маршрутов мы проверим работу Route redistribution с помощью IPv6 и увидим небольшое отличие в настройке routes redistributed IPv6 от routes redistributed IPv4.
Предыдущие статьи из цикла:
Часть 1. Перераспределение маршрутов (Route redistribution)
Часть 2. Фильтрация маршрутов с помощью карт маршрутов
Часть 3. Перераспределение маршрутов между автономными системами (AS)
Перераспределение подключенных сетей
Во-первых, рассмотрим маршрутизатор, выполняющий маршрутизацию, предположим, что используется протокол OSPF. Кроме того, предположим, что маршрутизатор имеет несколько интерфейсов, которые участвуют в маршрутизации OSPF. Представьте, что на этом же маршрутизаторе мы запускаем другой протокол маршрутизации (скажем, EIGRP), и мы делаем взаимное перераспределение маршрутов.
Вот что удивительно. Если мы делаем перераспределение маршрута на этом маршрутизаторе, сети IPv4, связанные с интерфейсами этого маршрутизатора, участвующими в OSPF в нашем примере, будут перераспределены в EIGRP. Однако сети IPv6, будут вести себя по-другому. В частности, в сетях IPv6 мы должны ввести дополнительный параметр в нашу конфигурацию перераспределения маршрутов, явно указывая, что мы хотим перераспределить подключенные сети. В противном случае эти маршруты IPv6, связанные с непосредственно с подключенными интерфейсами, не перераспределяются.
Логика такого поведения вытекает из понимания того, что для перераспределения маршрута данный маршрут должен появиться в таблице IP-маршрутизации маршрутизатора. Конечно, когда посмотрим таблицу IP-маршрутизации маршрутизатора и увидим непосредственно подключенные сети, эти сети отображаются как подключенные сети, а не сети, которые были изучены с помощью определенного протокола маршрутизации.
В то время как route redistribution для IPv4 понимает, что сеть напрямую подключена, но участвует в процессе маршрутизации и поэтому будет перераспределена, route redistribution для IPv6 не делает такого предположения. В частности, если мы перераспределяем сети IPv6 из одного протокола маршрутизации в другой, эти сети должны отображаться в таблице маршрутизации IPv6 маршрутизатора вместе с указанием, что они были изучены с помощью перераспределяемого протокола маршрутизации. Конечно, мы можем добавить дополнительный параметр к нашей команде redistribute, чтобы заставить эти непосредственно подключенные сети IPv6 (участвующие в распространяемом протоколе) также быть перераспределенными. Эта настройка будет продемонстрирована немного позже.
Перераспределение в OSPF
В прошлой статье мы обсуждали потенциальную проблему, с которой вы можете столкнуться при распространении в OSPF (в зависимости от вашей версии Cisco IOS). Проблема была связана с подсетями. В частности, по умолчанию в более старых версиях Cisco IOS OSPF только перераспределяет классовые сети в OSPF, если мы не добавим параметр subnets к команде redistribute. Добавление этого параметра позволило перераспределить сети в OSPF, даже если у них не было классовой маски. Пожалуйста, имейте в виду, что последние версии Cisco IOS автоматически добавляют параметр подсети, не требуя от вас ручного ввода.
Однако параметр подсети в IPv6 route redistribution отсутствует. Причина в том, что IPv6 не имеет понятия о подсетях.
Пример route redistribution IPv6
Чтобы продемонстрировать перераспределение маршрутов IPv6, рассмотрим следующую топологию:
Протоколы маршрутизации OSPFv3 и EIGRP для IPv6 уже были настроены на всех маршрутизаторах. Теперь давайте перейдем к маршрутизатору CENTR и настроим взаимное route redistribution между этими двумя автономными системами. Убедимся в этом, проверив таблицу маршрутизации IPv6 маршрутизатора CENTR.
Приведенные выше выходные данные показывают, что мы изучили две сети IPv6 через OSPF, две сети IPv6 через EIGRP, а CENTR напрямую подключен к двум сетям IPv6. Далее, давайте настроим взаимное перераспределение маршрутов между OSPFv3 и EIGRP для IPv6.
CENTR # conf term
Enter configuration commands, one per line. End with CNTL/Z.
CENTR (config)# ipv6 router eigrp 1
CENTR (config-rtr) # redistribute ospf 1 metric 1000000 2 255 1 1500?
include-connected Include connected
match Redistribution of OSPF routes
route-map Route map reference
cr
CENTR (config-rtr) #redistribute ospf 1 metric 1000000 2 255 1 1500 include-connected
CENTR (config-rtr) #exit
CENTR (config) # ipv6 router ospf 1
CENTR (config-rtr) #redistribute eigrp 1?
include-connected Include connected
metric Metric f or redistributed routes
metric-type OSPF/IS-IS exterior metric type for redistributed routes
nssa-only Limit redistributed routes to NSSA areas
route-map Route map reference
tag Set tag for routes redistributed into OSPF
cr
CENTR (config-rtr) #redistribute eigrp 1 include-connected
CENTR (config-rtr) #end
CENTR#
Обратите внимание, что конфигурация взаимного перераспределения маршрутов, используемая для маршрутов IPv6, почти идентична нашей предыдущей конфигурации для перераспределения маршрутов IPv4. Однако для обеих команд перераспределения был указан параметр include-connected. Это позволило маршрутизатору CENTR перераспределить сеть 2003::/64 (непосредственно подключенную к интерфейсу Gig0/1 маршрутизатора CENTR и участвующую в OSPF) в EIGRP. Это также позволило маршрутизатору CENTR перераспределить сеть 2004::/64 (непосредственно подключенную к интерфейсу Gig0/2 маршрутизатора CENTR и участвующую в EIGRP) в OSPF.
Чтобы убедиться, что наша конфигурация рабочая, давайте перейдем на оба маршрутизатора OFF1 и OFF2, убедившись, что каждый из них знает, как достичь всех шести сетей IPv6 в нашей топологии.
Вышеприведенные выходные данные подтверждают, что маршрутизаторы OFF1 и OFF2 знают о своих трех непосредственно связанных маршрутах и трех маршрутах, перераспределенных в процессе маршрутизации. Итак, как мы видим, что когда речь заходит о routes redistributed IPv6, то не так уж много нового нужно узнать по сравнению с routes redistributed IPv4.
Не все любят управлять MySQL через Linux. Management Studio – говорили они. CLI – говорим мы. Бро, эта статья про то, как дать права доступа (permissions) учетным записям в Linux – среде.
Логинимся
Подключаемся к своему серверу по SSH. В командной строке вводим:
mysql -u root -p
Хоп – и мы уже в режиме управления MySQL:
mysql>
Вообще, эта статья про права доступа. Но на всякий случай вот тебе синтаксис команды, которая позволит создать нового пользователя с паролем в MySQL:
CREATE USER 'логин'@'localhost' IDENTIFIED BY 'пароль';
А теперь права
Друже, синтаксис команды, которая даст нужные тебе права крайне простой. Вот он:
GRANT права ON база_данных.таблица TO 'логин'@'localhost';
Разберемся слева на право:
права - могут быть следующие:
ALL – дает полный доступ к базе данных. Кстати, если база данных не определена в команде, то даст полный доступ ко всему в MySQL (ох не надо так);
CREATE – позволяет пользователю создавать базы данных и таблицы;
DELETE – дает право пользователю удалять строки из таблиц;
DROP – дает право удалять базы данных и таблица целиком (ну, так тоже не надо);
EXECUTE – дает право пользователю выполнять хранимые процедуры;
GRANT OPTION – с этой опцией юзер сможет давать права (или удалять) другим пользователям;
INSERT – дает право хранить молчанию и все что он скажет будет.. Ладно, это просто право на добавление новых строк в таблицу;
SELECT – самое распространенное право – парсить (извлекать) данные из SQL для чтения;
SHOW DATABASES - этому пользователю можно будет смотреть на список баз данных;
UPDATE – дает право пользователю изменять текущие строки в таблице;
база_данных собственно, база данных, внутри которой живет ваша таблица;
таблица - сама таблица. Табличка, table, le tableau;
логин - имя пользователя вашего юзверя;
Все просто. Пробежимся по примерам.
Пример №1
Давайте дадим права юзеру example, с помощью которых он сможет создавать любые БД и таблицы:
GRANT CREATE ON *.* TO 'example'@'localhost';
Использование звездочки (*) – это как маска, под которое попадает все.
Пример №2
Дадим пользователю example права на удаление любых таблиц в заранее обозначенной базе данных, которая называется easybro
GRANT DROP ON easybro.* TO 'example'@'localhost';
Как видишь, мы юзаем команду DROP. Кстати, лучшая практика после внесения изменения сделать небольшую перезагрузку прав командой:
FLUSH PRIVILEGES;
Как посмотреть права определенного пользователя в MySQL
Посмотреть права очень просто. Опять же, на примере нашего юзера example:
SHOW GRANTS FOR 'example'@'localhost';