Социальные данные
Понимание уникальных проблем и потенциала
Эта статья является первой из серии, посвященной социальным сетям, анализу настроений и уникальной вселенной социальных данных. В одних случаях это зарождающаяся концентрация, а в других - созревающая. Как и многие другие усилия в области аналитики, это место, где старые стратегии встречаются с новыми, позволяя технологиям с потенциалом выполнить некоторые старые обещания.
В Corsair мы следуем аналитическому процессу (TAP). Имея это в виду, наша первая остановка в этой истории будет сосредоточена на уникальной природе информации (я), которая ее подпитывает. Как это часто бывает, мы также обсудим некоторые из проблем обработки (P), которые возникают из-за этой уникальности. В следующих статьях мы начнем развивать организацию (O), (D) принятие решений и (S) повествование, которые завершены - это сказки.
Проблемы неструктурированных данных
Прошли те времена, когда неструктурированные данные просто смешивались с медиа и социальными сетями. Сегодня неструктурированные данные включают в себя такие вещи, как записи обслуживания клиентов, данные о медицинских пациентах, обмен текстовыми сообщениями и многое другое.
Собственно, эти вещи всегда были включены. Более того, технология сбора всего этого наконец-то созрела. Так бывает часто. Новые методы часто вызывают ажиотаж еще до того, как технология, делающая их практичными, полностью развита. В первую очередь нужно разработать методы сбора. Позже разрабатываются более зрелые инструменты для отслеживания и создания инсайтов.
Все данные требуют структуры для создания ценности. Это «форма» в «информации». неструктурированные данные требуют, чтобы аналитик создал эту структуру. Это полдела, если не больше. Обычно это делается с помощью таких концепций, как анализ текста, но более ощутимо описывается такими концепциями, как пометка, анализ распределения и разработка правил.
В наши дни многие из этих задач передаются алгоритмам машинного обучения. Обладая более высокой вычислительной мощностью, эти алгоритмы способны обрабатывать гораздо большие объемы данных, чем их человеческие аналоги. Но, в отличие от людей, машины борются с контекстом.
Ценность обратной связи в реальном времени и / или в потоковом режиме
Здесь есть что разобрать. Действительно ли какие-либо данные «в реальном времени»? Что представляет собой поток данных по сравнению с потоком данных или каким-либо другим вариантом? Все это не слишком важно для социальных данных. Большинство социальных платформ предоставляют данные «почти в реальном времени» через поток данных или поток данных. По сравнению с другими источниками данных эти системы имеют несколько отличных значений.
Давность - эти данные обеспечивают одни из самых высоких уровней давности. Будь то мгновенное или пакетное обновление за 20 минут, аналитики могут отслеживать изменения в своей аудитории, клиентской базе или целевом рынке быстрее, чем на большинстве других платформ.
Частота - хотя и не абсолютный, но почти непрерывный характер потоковой передачи данных создает дополнительную ценность. Изменения можно не только отслеживать с большей актуальностью, но и с большей точностью, когда данные собираются чаще. Потоковые данные часто связаны с предупреждениями и другими автоматическими функциями с большей надежностью, чем журналы пакетной обработки или другие источники.
Связь - очень часто люди более открыты в социальных сетях, чем через другие средства обратной связи, такие как формы или опросы. Не все честны, но в целом отзывы больше связаны с реальными настроениями клиентов.
Статистика на основе местоположения
Наконец, многие социальные сети являются синонимами мобильных устройств, о которых больше не упоминается. Но у мобильной среды есть два сильных преимущества. Во-первых, это создает большую частоту. Мы уже рассмотрели это. Во-вторых, он включает данные о местоположении. Факт, который был в моде десять лет назад, задолго до того, как методы и технологии фактически эволюционировали для его использования.
Это одновременно вызов и невероятная возможность. Местоположение - это ценная информация, но для ее сбора и использования требуются продуманные решения. Если вы обещаете рекламу с географической привязкой, вам нужно иметь обширный набор материалов, чтобы охватить все, где могут быть ваши пользователи. То же самое верно и в отношении рекомендаций, обзоров, направлений или любой другой ценности, которую вы надеетесь предоставить.
Каждый аспект социальных данных создает как проблемы, так и потенциал
Неструктурированные данные позволяют свободно развивать понимание, но они должны быть структурированы, чтобы использовать их наилучшим образом. Данные в реальном времени обеспечивают самую быструю обратную связь, но работать с ними дорого, и они могут быть сложными. Данные на основе местоположения обеспечивают непревзойденный уровень понимания, но клиенты ожидают взамен выгоды.
Эти факторы будут сильно влиять на ценность, создаваемую социальными данными. Они управляют разработанными аналитическими техниками. И они, вероятно, будут пересмотрены, когда мы будем работать над остальными статьями этой серии. Спасибо за чтение и следите за обновлениями!
Следующий -
- Поведение в Интернете - понимание и принятие решений
- Инфлюенсеры и группы - понимание сетевого эффекта
- Социальное слушание - чтобы понять отношение
