大数据的概念并不新鲜，但随着互联网和电子商务的兴起，它现在呈现出一个新的维度。网络上生成的数据很大程度上促进了大数据的发展。社交网络与此有很大关系……
社区管理培训
今天收集的数据量呈指数级增长。作为证明，存储数据的增长速度是全球经济的四倍。因此，即使这意味着存储这些数据，您也不妨使用它。经过充分分析，它们被证明对于指导您的数字战略非常有用，尤其是在社交网络上。
社交大数据，或者社交网络如何生成海量数据
通常根据三个标准来定义大数据：
数据量呈指数级增长
存储数据的多样性；
数据同步速度快。
应用于社交网络，这个定义就具 电话数据 有其全部含义。以Facebook为例，每天产生的数据不少于500TB。 Jay Parikh 披露的这个数字可以追溯到 2012 年。Facebook 的数据有多种形式（行为数据、出版物、评论、照片等），并且实时更新。当时，当用户数量几乎只有一半时，Facebook 已经代表：
我们可以使用所有数据吗？
正如我们所看到的，数据可以采取多种形式。而且，它们并不都按原样可用。在大数据中，必须区分两种类型的数据：
结构化数据：这些数据响应 款多功能终端是任何餐厅提升 分类和组织的逻辑；
非结构化数据：它来自社交网络上发布的照片、视频甚至文本。
数据营销– Julien Hirth
目前来看，非结构化数据还不是全部可用，除非您拥有使用文本挖掘、机器学习、图形学习等技术的专用分析解决方案。因此，目前我们必须关注结构化数据。
社交大数据教会我们什么？
在社交网络上，以及更普遍的互联网上，每个互联 AU 手机号码 网用户都会留下他们的访问痕迹。这称为数字足迹。在社交网络上，结构化数据包括：
声明性数据（名字、姓氏、年龄、性别等）；
与社交网络使用相关的行为数据（连接习惯、互动、参与度等）。
研究互联网用户随处留下的“痕迹”可以让我们了解他们的个性和喜好。因此，可以了解互联网用户喜欢或不喜欢什么，并预测他们会喜欢什么。借助对社交大数据的深入分析，社交网络上的公司可以在最合适的时间瞄准合适的人，为他们提供改进的个性化服务。
如何利用现有数据？
完善客户知识
社交媒体提供了有关每个用户的丰富信息。从简单的人口统计和地理数据到行为数据，它们可以帮助识别您的客户和对您的品牌感兴趣的人。这样，您就可以根据客户的个人资料按重要性顺序对客户进行“分类”。通过将您的客户数据库与社交网络的数据进行交叉，您将能够根据客户的忠诚度、承诺、影响力和购买习惯对客户进行细分（PGM 和 RFM 细分）。拥有360° 客户视野非常重要。
