Unternehmen in Social Media – 3/4: The Rise of Big Data – BEST OF HR | B E R U F E B I L D E R . D E

Unternehmen in Social Media – 3/4: The Rise of Big Data



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Big Data ist in aller Munde. Die Rede ist von enormen Mengen an Daten, die im Internet oder in anderen Netzwerken produziert werden, sich in Datenbanken ansammeln und dort zur Verfügung stehen.

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Wie funktioniert Big Data

Mehr als 4,2 Milliarden Webseiten existieren im World Wide Web. Jede einzelne häuft mal mehr, mal weniger Informationen – und damit Daten – an.

Vor allem Social-Media-Plattformen, Foren und Blogs laden den Nutzer dazu ein, sich auszutauschen, Meinungen kundzutun, Produkte oder Unternehmen zu bewerten, Fotos oder Videos zu teilen und damit Daten zu erzeugen und das Social Web weiter wachsen zu lassen.

Die Ära des sozialen Austauschs…online

Alleine die Möglichkeit des sozialen Online-Austausches scheint die Nutzer darin zu beflügeln, zu interagieren, zu teilen und die so aufkommenden Daten exponentiell in die Höhe zu treiben. Vor allem alltägliche Themen wie Shopping, Reise, Bildung und Gesundheit speisen das Social Web.

Im Durchschnitt verbringt jeder Internetnutzer 2,5 Stunden täglich auf Social-Media-Plattformen. Die Daten, die er dabei produziert, machen nicht nur immer größer werdende Server zur Datenverarbeitung und –speicherung nötig, sondern geben Informationen über ihn preis.

Dazu gehören seine Vorlieben, Ängste, Erlebnisse und Wünsche. Damit lernen die Plattformen ihn besser kennen, zudem beeinflussen diese Beiträge auch die Entscheidungen anderer Nutzer.

Lasst die Daten sprechen

Facebook, als weltweit größte Online-Community, sammelt mehr Daten über ihre API, als irgendein anderes soziales Netzwerk. 2,7 Milliarden Mal wird der „Gefällt mir“-Button pro Tag auf der Plattform gedrückt. Pro Minute werden 2,5 Millionen Inhalte erstellt.

Mit jedem Klick, Post und Kommentar nehmen die Informationen über die Nutzer zu, verdichten sich und verraten mehr.

Welche Daten sammeln HR-Plattformen?

Doch auch HR-Plattformen wie z.B. LinkedIn sammeln große Datenmengen über ihre User. So haben 22 Prozent der LinkedIn-Nutzer zwischen 500-999 Verbindungen zu anderen Personen im Netzwerk.

Eine Verbindung zu 301-499 Personen weisen 19 Prozent auf. Diese „Professional Data“ hilft LinkedIn z.B ihren „Economic Graph“ zu erstellen.

Die Zukunft voraussagen mit Big Data?

Nach Definition von LinkedIn handelt es sich hierbei um „Digital mapping of the global economy to connect talent with opportunity at massive scale“. Auch hier gelingt die Erkenntnis erst dank des gewaltigen Datenaufkommens – “massive scale“ eben.

Google kann zwar aufgrund der Suchanfragen die Entwicklung der Arbeitslosigkeit prognostizieren. Aber Facebook weiß vorher, wer sich verlieben wird.

Aber welche Sprache sprechen sie?

„Die Ausweitung der Kommunikation im digitalen Raum […], ruft nach neuen Analysemethoden und –werkzeugen“, meint Prof. Dr. Dr. Thomas Schildhauer vom Institut für Internet und Gesellschaft der Humboldt Universität in Berlin.

Denn natürlich existiert eine herausragende Datendichte im Social Web, aber es handelt sich um meist unstrukturierte Informationen. Um tatsächlich das Optimum aus Social Big Data zu generieren, gilt es zielgerichtet zu monitoren und zu analysieren.

Professionelles Social-Media-Monitoring

Bereits seit Anfang des Jahrtausends existieren professionelle Social-Media-Beratungen und Monitoring-Anbieter, die Tools und Zeit in eine fundierte Analyse investieren.

Erfreulich ist, dass sich im Laufe der Zeit das Bewusstsein von Unternehmen für die Wichtigkeit und das Potential von sozialen Daten aus dem Internet deutlich geschärft hat.

Die Komplexität der Analysen hat zugenommen

Jedoch hat auch die Komplexität der Analysen und des Monitorings extrem zugenommen. Die produzierten Datenmengen auf Foren, Blogs und Plattformen nehmen stetig zu. So auch die Spezialisierung der einzelnen Kanäle.

Ich würde jedem Unternehmen empfehlen, ein professionelles und abgestimmtes Social Media Listening zu nutzen, in dem die automatische Identifikation mit einer analytischen Interpretation verbunden wird. Google-Alerts reichen für den Profi-Bereich nicht mehr aus.

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