सोशल मीडिया डेटा संकलन आणि प्रीप्रोसेसिंग व्यवस्थापन माहिती प्रणालींमध्ये महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते, संस्थांना सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्मवरून मौल्यवान अंतर्दृष्टी एकत्रित करण्यास, विश्लेषण करण्यास आणि वापरण्यास सक्षम करते. हा विषय क्लस्टर डेटा संकलन आणि प्रीप्रोसेसिंगची गुंतागुंतीची प्रक्रिया आणि व्यवस्थापन माहिती प्रणालीमधील सोशल मीडिया विश्लेषणासह त्याची सुसंगतता शोधतो.
सोशल मीडिया डेटा कलेक्शन स्ट्रॅटेजीज
सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्मवरून डेटा संकलित करण्यासाठी संस्था विविध धोरणांचा वापर करतात. यामध्ये Facebook, Twitter, LinkedIn आणि Instagram सारख्या सोशल मीडिया नेटवर्कद्वारे प्रदान केलेल्या APIs चा समावेश आहे. हे API व्यवसायांना वापरकर्ता परस्परसंवाद, पोस्ट, टिप्पण्या आणि प्लॅटफॉर्मवरील इतर संबंधित क्रियाकलापांशी संबंधित डेटामध्ये प्रवेश करण्याची परवानगी देतात.
वेब स्क्रॅपिंग
वेब स्क्रॅपिंग ही सोशल मीडिया डेटा गोळा करण्यासाठी वापरली जाणारी आणखी एक सामान्य पद्धत आहे. यात स्वयंचलित बॉट्स किंवा वेब क्रॉलर्स वापरून वेबसाइटवरून माहिती काढणे समाविष्ट आहे. हे तंत्र संस्थांना पुढील विश्लेषण आणि प्रक्रियेसाठी सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्म, मंच आणि ब्लॉगवरून सार्वजनिकपणे उपलब्ध डेटा गोळा करण्यास सक्षम करते.
व्यवस्थापन माहिती प्रणालींमध्ये डेटा प्रीप्रोसेसिंग
एकदा डेटा संकलित केल्यावर, त्याची गुणवत्ता आणि विश्लेषणासाठी प्रासंगिकता सुनिश्चित करण्यासाठी ते प्रीप्रोसेसिंग टप्प्यातून जाते. व्यवस्थापन माहिती प्रणालींमध्ये, डेटा प्रीप्रोसेसिंगमध्ये डेटा क्लीनिंग, इंटिग्रेशन, ट्रान्सफॉर्मेशन आणि रिडक्शन यासह अनेक प्रमुख पायऱ्यांचा समावेश होतो.
डेटा साफ करणे
गोळा केलेल्या सोशल मीडिया डेटामधील त्रुटी आणि विसंगती ओळखणे आणि दुरुस्त करणे हे डेटा क्लीनिंगचे उद्दिष्ट आहे. या प्रक्रियेमध्ये डुप्लिकेट नोंदी काढून टाकणे, अयोग्यता दुरुस्त करणे आणि एकूण डेटा गुणवत्ता वाढविण्यासाठी गहाळ किंवा अप्रासंगिक माहिती हाताळणे समाविष्ट आहे.
डेटा एकत्रीकरण
डेटा एकत्रीकरणामध्ये एकाधिक स्त्रोतांकडील डेटा एकत्रित स्वरूपात एकत्रित करणे समाविष्ट आहे. सोशल मीडिया डेटासाठी, यामध्ये विविध सामाजिक चॅनेलवर सर्वसमावेशक अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी विविध प्लॅटफॉर्मवरील डेटा विलीन करणे समाविष्ट असू शकते.
डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन
डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन म्हणजे विश्लेषणासाठी योग्य असलेल्या प्रमाणित स्वरूपात डेटा रूपांतरित करण्याच्या प्रक्रियेचा संदर्भ. या चरणात डेटा सामान्य करणे, नवीन व्हेरिएबल्स तयार करणे किंवा प्रभावी विश्लेषण आणि व्याख्या सुलभ करण्यासाठी माहिती एकत्रित करणे समाविष्ट असू शकते.
डेटा कपात
डेटा रिडक्शनचा उद्देश डेटाचा अर्थपूर्ण गुणधर्म राखून त्याचे प्रमाण कमी करणे आहे. गंभीर माहितीचा त्याग न करता डेटासेट सुव्यवस्थित करण्यासाठी आयाम कमी करणे आणि वैशिष्ट्यांची निवड यासारखी तंत्रे लागू केली जातात.
सोशल मीडिया विश्लेषणासह सुसंगतता
प्रीप्रोसेस केलेला सोशल मीडिया डेटा व्यवस्थापन माहिती प्रणालीमधील अर्थपूर्ण विश्लेषणासाठी पाया म्हणून काम करतो. प्रगत विश्लेषण साधनांसह प्रीप्रोसेस्ड डेटा एकत्रित करून, संस्था त्यांच्या सोशल मीडिया परस्परसंवादातून कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी, भावना विश्लेषण, ट्रेंड ओळख आणि ग्राहक वर्तन नमुने मिळवू शकतात.
व्यवस्थापन माहिती प्रणाली मध्ये सोशल मीडिया विश्लेषण
व्यवस्थापन माहिती प्रणालीमधील सोशल मीडिया विश्लेषणामध्ये सोशल मीडिया डेटामधून मौल्यवान अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी मजकूर खाण, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि मशीन लर्निंग यासारख्या विविध तंत्रांचा वापर समाविष्ट असतो. या अंतर्दृष्टी संस्थांमधील माहितीपूर्ण निर्णय, विपणन धोरणे आणि ग्राहक प्रतिबद्धता उपक्रमांमध्ये योगदान देतात.
निष्कर्ष
शेवटी, सोशल मीडिया डेटाचे प्रभावी संकलन आणि प्रीप्रोसेसिंग हे व्यवस्थापन माहिती प्रणालीचे अविभाज्य घटक आहेत. ही प्रक्रिया मजबूत सोशल मीडिया विश्लेषणासाठी पाया घालते, संस्थांना धोरणात्मक निर्णय घेण्यासाठी आणि व्यवसाय कार्यप्रदर्शन वाढविण्यासाठी सामाजिक डेटाच्या सामर्थ्याचा लाभ घेण्यास सक्षम करते.