సోషల్ మీడియా డేటా సేకరణ మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్ మేనేజ్మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్లలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి, సోషల్ మీడియా ప్లాట్ఫారమ్ల నుండి విలువైన అంతర్దృష్టులను సేకరించడానికి, విశ్లేషించడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది. ఈ టాపిక్ క్లస్టర్ డేటా సేకరణ మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్ యొక్క క్లిష్టమైన ప్రక్రియను మరియు మేనేజ్మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్లలో సోషల్ మీడియా అనలిటిక్స్తో దాని అనుకూలతను అన్వేషిస్తుంది.
సోషల్ మీడియా డేటా సేకరణ వ్యూహాలు
సోషల్ మీడియా ప్లాట్ఫారమ్ల నుండి డేటాను సేకరించడానికి సంస్థలు వివిధ వ్యూహాలను ఉపయోగిస్తాయి. Facebook, Twitter, LinkedIn మరియు Instagram వంటి సోషల్ మీడియా నెట్వర్క్ల ద్వారా అందించబడిన APIలను పరపతి పొందడం ఇందులో ఉంది. ప్లాట్ఫారమ్లలో వినియోగదారు పరస్పర చర్యలు, పోస్ట్లు, వ్యాఖ్యలు మరియు ఇతర సంబంధిత కార్యకలాపాలకు సంబంధించిన డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి ఈ APIలు వ్యాపారాలను అనుమతిస్తాయి.
వెబ్ స్క్రాపింగ్
వెబ్ స్క్రాపింగ్ అనేది సోషల్ మీడియా డేటాను సేకరించడానికి ఉపయోగించే మరొక సాధారణ పద్ధతి. స్వయంచాలక బాట్లు లేదా వెబ్ క్రాలర్లను ఉపయోగించి వెబ్సైట్ల నుండి సమాచారాన్ని సేకరించడం ఇందులో ఉంటుంది. ఈ సాంకేతికత తదుపరి విశ్లేషణ మరియు ప్రాసెసింగ్ కోసం సోషల్ మీడియా ప్లాట్ఫారమ్లు, ఫోరమ్లు మరియు బ్లాగ్ల నుండి పబ్లిక్గా అందుబాటులో ఉన్న డేటాను సేకరించడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది.
మేనేజ్మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్లో డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్
డేటా సేకరించిన తర్వాత, దాని నాణ్యత మరియు విశ్లేషణ కోసం ఔచిత్యాన్ని నిర్ధారించడానికి ఇది ప్రీప్రాసెసింగ్ దశకు లోనవుతుంది. మేనేజ్మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్లలో, డేటా ప్రీప్రాసెసింగ్లో డేటా క్లీనింగ్, ఇంటిగ్రేషన్, ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మరియు రిడక్షన్ వంటి అనేక కీలక దశలు ఉంటాయి.
డేటా క్లీనింగ్
సేకరించిన సోషల్ మీడియా డేటాలో లోపాలు మరియు అసమానతలను గుర్తించడం మరియు సరిదిద్దడం డేటా క్లీనింగ్ లక్ష్యం. ఈ ప్రక్రియలో డూప్లికేట్ ఎంట్రీలను తీసివేయడం, సరికాని తప్పులను సరిచేయడం మరియు మొత్తం డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి తప్పిపోయిన లేదా అసంబద్ధమైన సమాచారాన్ని నిర్వహించడం వంటివి ఉంటాయి.
డేటా ఇంటిగ్రేషన్
డేటా ఇంటిగ్రేషన్ అనేది బహుళ మూలాల నుండి డేటాను ఏకీకృత ఆకృతిలో కలపడం. సోషల్ మీడియా డేటా కోసం, వివిధ సామాజిక ఛానెల్లలో సమగ్ర అంతర్దృష్టులను పొందడానికి వివిధ ప్లాట్ఫారమ్ల నుండి డేటాను విలీనం చేయడం ఇందులో ఉండవచ్చు.
డేటా ట్రాన్స్ఫర్మేషన్
డేటా పరివర్తన అనేది డేటాను విశ్లేషణకు అనువైన ప్రామాణిక ఆకృతిలోకి మార్చే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. ఈ దశలో డేటాను సాధారణీకరించడం, కొత్త వేరియబుల్స్ సృష్టించడం లేదా సమర్థవంతమైన విశ్లేషణ మరియు వివరణను సులభతరం చేయడానికి సమాచారాన్ని సమగ్రపరచడం వంటివి ఉండవచ్చు.
డేటా తగ్గింపు
డేటా తగ్గింపు దాని అర్ధవంతమైన లక్షణాలను నిలుపుకుంటూ డేటా వాల్యూమ్ను తగ్గించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. క్లిష్టమైన సమాచారాన్ని త్యాగం చేయకుండా డేటాసెట్ను క్రమబద్ధీకరించడానికి డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు మరియు ఫీచర్ ఎంపిక వంటి సాంకేతికతలు వర్తించబడతాయి.
సోషల్ మీడియా అనలిటిక్స్తో అనుకూలత
ముందుగా ప్రాసెస్ చేయబడిన సోషల్ మీడియా డేటా మేనేజ్మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్లలో అర్ధవంతమైన విశ్లేషణలకు పునాదిగా పనిచేస్తుంది. అడ్వాన్స్డ్ అనలిటిక్స్ టూల్స్తో ప్రీప్రాసెస్డ్ డేటాను ఇంటిగ్రేట్ చేయడం ద్వారా, సంస్థలు తమ సోషల్ మీడియా ఇంటరాక్షన్ల నుండి చర్య తీసుకోగల అంతర్దృష్టులు, సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, ట్రెండ్ ఐడెంటిఫికేషన్ మరియు కస్టమర్ ప్రవర్తన నమూనాలను పొందవచ్చు.
మేనేజ్మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్లో సోషల్ మీడియా అనలిటిక్స్
మేనేజ్మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్లోని సోషల్ మీడియా అనలిటిక్స్లో సోషల్ మీడియా డేటా నుండి విలువైన అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు టెక్స్ట్ మైనింగ్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ వంటి వివిధ టెక్నిక్ల అప్లికేషన్ ఉంటుంది. ఈ అంతర్దృష్టులు సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయం తీసుకోవడం, మార్కెటింగ్ వ్యూహాలు మరియు సంస్థలలో కస్టమర్ ఎంగేజ్మెంట్ కార్యక్రమాలకు దోహదం చేస్తాయి.
ముగింపు
ముగింపులో, సోషల్ మీడియా డేటా యొక్క ప్రభావవంతమైన సేకరణ మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్ నిర్వహణ సమాచార వ్యవస్థలలో అంతర్భాగాలు. ఈ ప్రక్రియ బలమైన సోషల్ మీడియా అనలిటిక్స్కు పునాది వేస్తుంది, వ్యూహాత్మక నిర్ణయం తీసుకోవడానికి మరియు వ్యాపార పనితీరును మెరుగుపరచడానికి సామాజిక డేటా యొక్క శక్తిని ప్రభావితం చేయడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది.