大公司有关消费者的数据已经达到200T，在社交网络流行的背景下（Facebook、Twitter、Foursquare、Pinterest、Instagram）社会化媒体数据更是如洪水般泛滥，数据大爆炸已到达失控的地步。

如何处理这些数据？如何存储？如何行动？如何分析利用？交易数据、个人信息等结构化数据还好说 ，这些传统的分析工具尚能够应付。但社会化媒体数据基本上是 非结构化的数据，所以很难分析。也没有标记系统让我们通过分析工具来利用社会化媒体数据。单靠个人是无法分析这种规模的数据的。

新的形势需 要靠训练有素的团队来利用社会化媒体数据。这个团队应该像一支管弦乐队一样。要有一个指挥来制定社会化媒体计划，这名指挥应该熟悉公司的各种流程。但是这 位指挥如何才能够知道何时改变策略、何时作出相应行动，何时解除行动，如何确定Facebook上面的“like”对于品牌的意义是什么？如果在社会化媒 体网站上面请消费者帮助开发新产品，是不是有手段能够真正分析其提供的信息并概括出有助于推进研发的要点？还是说这一系列的问题最终都没有答案—就像大多 数的数据一样，只是被存了起来却没有被好好利用。

过去大部分数据都是结构化的，所以可以分析和利用。但社会化媒体数据完全不同，用户跟品牌的交互是在自己的社会化媒体模式驱动下进行的。社会化媒体属于一种独立的营销领域，甚至跟网站都不一样，属于一种在兴奋作用下的口碑传播。

此 外，现在消费者跟品牌的交互方式越来越多是通过移动社会化媒体，在本地化的层次上进行的，这又给数据增加了一个维度。有多少公司在消费者从“喜欢”你的品 牌转向利用品牌创建的app观看品牌电视广告然后拿起电话给客户服务致电时跟踪过消费者并分析其行为呢？这就是消费者跟品牌的交互方式，这么多的步骤往往 几分钟之内就完成了。

但是，即便消费者已经无缝地转移到这个移动社会化媒体世界里，Organic还是处于有针对性地部署员工的早期阶段， 更不用说分析社会化媒体数据了。现在Organic专门雇人跟踪Facebook的内容，并且把他们的1-800外包给了印度。对于来自社会化媒体的数据 洪流以及这些数据如何与其他的客户跟品牌公司接触点相关联，我们需要有一个健壮的系统来进行分析（Organic已经为此开发了Connection Index）。

如果希望让这些数据物尽其用，就得不断地给营销队伍增加技术人员。数据库管理需要一个能干的人手才能把所有的数据都转化为能 够分析的形式。还有，能够理解数据及其影响的统计分析人员也不可或缺。要有熟练掌握行为数据的人。从社会化媒体接收到的数据跟此前采集的静态的、事务性数 据是很不一样的。社会化媒体数据是非结构化的、流动的、移动化的，而且往往是相互矛盾的。此外，还需要雇用懂得如何对这些数据进行标记的人，把它们结构化 以便统计分析人员和数据库专家能够加以研究，再让营销人员将其转化为可行动的品牌战略。

这项任务不能够扔给传统上负责社会化媒体的营销人 员。仅仅得出一个结论说YouTube上有了1000万的展示量已经不够了。这只能够反映有人在唠叨你的品牌。很快CFO就会要求说社会化媒体渠道也要有 ROI（投资回报率）。如果你没有完成销售目标，财务不会关心有没有人在YouTube上看你的视频或者把你添加到自己的Pinterest板墙上。没有 收入，絮叨就只是絮叨而已。

为了满足这些ROI的要求，需要把社会化媒体转化为可以指导行动的数据，否则的话，最终就只会伤害品牌而非帮助 品牌。营销活动的圣杯一直都是创造出有实用价值的感情投入。社会化媒体有能力将消费者与品牌以比最好的口口相传还要好的效果联系到一起。但是我们还是需要 知道那些感情是不是被转化成了利润。