社交媒體和大數據將如何釋放我們的知識

隨著這一發展--隨著世界變得越來越社會化--那些比同齡人更了解正在發生的事情的人將獲得競爭優勢，他們可以將競爭優勢與他們的商業成果和其他有用的追求直接聯系起來。長期以來，社交網絡和企業社交軟件一直受到兩種因素的驅動：用戶與共享信息之間的聯系。

就像Facebook一樣，通過分析人們如何行為來實現個性化和更好的用戶體驗，同樣的現象發生在企業2.0方面，最近以JiveSoftware的上個月收購近端實驗室為例。

雖然在社交環境中深入了解和語境互動是什么新鮮事，但這樣做的挑戰一直在推動現有技術的界限。跨社會商業頻譜的組織----消費者和工作場所----現在才開始了解大量的智能，這些信息可以通過在參與社交媒體的人之間的開放式對話中尋找數百萬對話來獲得。盡管有一些有趣的隱私、法律和監管問題，即使是在內部社交網絡中，也不可能由于其潛在價值而延遲越來越多地采用這種能力。

在較短的時間內，分析和挖掘社交網絡中的數據的能力使得能夠插入社交媒體網絡并利用他們內部的知識的一系列有趣和有用的應用。然而，做得很好，已經證明是不平凡的，例如制作非常大和不透明的內容類型的分析感覺，例如高清晰度視頻，或者感測成千上萬非結構化自然語言消息之間的連接。這些技術中的每一個都要求能夠以在快速上升的指數窗口內有效的方式處理龐大規模、復雜性、速度和計算需求的技術。從這個角度來看，您可以開始看到傳統方法對大數據的挑戰，在大的幾何增長下，這往往很快就會崩潰。

也許更重要的是，在討論大數據的地方，人們之間的社交媒體互動的關鍵是它留下了知識，讓其他人找到并重新使用。這可以是開始對話的原始內容或隨后的評論、討論、評級、排名、重發等。之后，這些對話將保留在網絡上，通常用于數字永恒，并形成一個寶貴的社會、文化和商業的歷史和知識寶庫，帶回生命，分享，從無限中吸取。當然，其中一些不是本身有價值的（對社交媒體的信噪比有很大的影響）。此外，尋找一個人在浩瀚的海洋中尋找什么是一項艱巨的任務。因此，將小麥與谷殼分離是一個大數據，而分析也是可能的。

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但更深的問題并不僅僅是在銀河的社交媒體中找到寶貴的掘金。相反，它知道你能夠知道什么，或者甚至有可能知道社交媒體成為主要的通信形式（也許現在是主要的形式）。)去年，在碎片整理的時候，我說這是能夠在Haystack中找到一個特定的針的區別，而不是辨別Haystack本身的形狀的能力。社會分析正是為了幫助我們意識到我們的活動流和社會新聞的源源不斷的流動。

雖然社交網絡很快會包含人類的溝通和互動的可見和，但衍生出越來越被稱為社會商業情報的挑戰是兩個方面的挑戰。首先，大數據與以前的方法分開，因為它采用了新的思維方式來思考真實的海量數據的捕獲、存儲和處理，精確是當今社交媒體生態系統發出的那種。這包括支持技術，通常從新興的技術（如數據挖掘網格或MapReduce基礎架構）開始（請參見我對一個示例、Hadoop、此處的探索）以及在設計中通常令人驚訝的非確定性和非線性的軟件體系結構。有關快速示例，請參閱本關于LinkedIn對社交網絡中數據規模的挑戰和反直覺解決方案的討論。實際上，這意味著，在大多數組織今天處理數據方面存在著明顯的世代和技術分歧，以及他們將來需要做的非常不同的事情。

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第二個問題可追溯到"您管理的是您所測量的內容。"在社交媒體的大數據世界中的古老格言，這意味著他們分析了你所知道的要分析的內容。然而，我經常從社交媒體的業務用戶那里聽到的事情之一是，他們會喜歡"現貨趨勢"、"知道在發生什么事之前會發生什么事"、"開始談話，看看它在哪兒。"情緒分析、知識挖掘、聚合對話成為趨勢，當您知道您正在尋找什么（并且您擁有能夠具備的技術）時，這些都是可能的。)它也有幫助--如果你使用的工具足夠聰明，足以告訴你要知道什么，但是你不知道要問什么。

現在，大數據仍然是技術和技術的一個專門的利基，在處理和理解大量數據時，這些技術和技術從根本上做出了新的假設。雖然消費者社交網絡在他們為自己構建的定制平臺中使用了長的數據技術，但是企業社交網絡現在正從道路起步以趕上。大數據現在正在進入主流IT領域。隨著這個發展，隨著世界繼續成為越來越多的社會競爭優勢，人們會了解那些比同齡人更好地發生的事情，并可以直接將其與他們的業務成果和其他有用的追求聯系起來。

然而，現在，在這里，社交媒體和大數據的不斷增長的交集很可能導致：

對于另一個很好的指標，大數據代表了IT中的下一件大事之一，我敦促您閱讀MarkGomes概述，在大數據空間尋找最新的M&A活動。同時，從事商業社交媒體的人的戰略路線圖現在應該包括大數據和社會商業情報，作為收獲全ROI的關鍵組成部分。