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情況是這樣的，所有的公司都希望從互聯網上得到大量的用戶數據，現在好了，互聯網終于進入了社交網絡時代，網上的用戶數據簡直呈幾何裂變式增長。但是各公司們在欣喜之余才發現，他們根本不能從社交媒體產生的海量用戶信息中作數據整理了。因為社交媒體產生的數據都是非結構化的，呈多維度的，也沒有現成的分析工具能去成體系的整理這些碎片化用戶數據，退一步說，這些海量的數據，就是光儲存起來都是一項無比燒錢的活。

但是通過抽絲剝繭的思考，和科學規律的總結，我們還是有機會面對社交化媒體數據大爆炸的。只要能把這些海量的社交媒體用戶數據整理好，這些數據將是一個無與倫比的大寶藏。

　　1.像一個交響樂團那樣去整理社交媒體數據!

對于社交媒體所產生的數據規模，靠個人的力量是無法分析的。分析海量的社會媒體數據，需要依靠一個訓練有素的數據分析團隊。而這個分析團隊所做的工作，絕對不能是簡單的個體分析結果簡單累加。分析團隊必須很好的整合，明確的分工，就像一個交響樂團那樣，有一個熟練的指揮，然后各部門互相之間能和諧的配合。而“樂團”的指揮，必須要熟悉公司的流程，能深刻理解各種社交媒體數據的模式和意義。隨著數據分析越來越重要，并且難度越來越大，相信以后許多公司都需要專業的CDO(Chief data Officer)。

　　2.建立一個健壯的分析體系

現在的用戶數據基本上都是在社交媒體交互時產生的，特別是對于企業在收集社交媒體用戶數據時，需多維度的考慮問題，因為用戶現在不只會在電腦上和企業產品產生交互，還有可能在不同的移動設備上產生交互，從而產生不同類型的用戶數據。在這個社交數據洪流中，小打小鬧是沒用的，你必須建立一個健壯的分析體系，你必須懂得付出才有回報這回事。例如Organic就在印度建立了自己的數據分析分部，以此來加強自己的數據分析體系。(阿三人多拿錢少，還會英語，是科技公司建立大規模生產的首選之地。)

　　3.請重視數據庫管理!

社會化媒體接收到的數據和以前收集的靜態的、結構性性數據已經不一樣了。數據庫管理工作已經越來越難，它要求管理數據庫的人員能把數據轉換成可分析的形式，并且能夠理解數據及其影響。社交化媒體數據庫管理數據人員，必須要能理解行為數據，把動態的，沒有結構性的，多維度的社交媒體數據給結構化，方便公司在查看數據時，能夠進行數據化結構分析。數據管理能否把數據結構化，直接關系著企業能否把社交媒體用戶數據用于企業營銷，而這直接關系著企業的盈利問題!