企业如何应用基于大数据的互联网舆情监测系统收集商业情报？

从刚兴起的互联网到现今高速5G移动互联网时代，物联网、社交平台、SNS手机应用程序Apps等技术和应用逐渐兴起，全球范围内网民生产的数据量迅猛增长，一个大规模生产、分享和应用的数据时代——大数据（BigData）时代正在开启。

在大数据的背景下，虽然人们的生活方式和生产方式发生了变化，但获取信息和数据的方式更加多样化和及时。但也使得网络舆情环境更加复杂，对于企业来说，大大提高了网络舆情管理的难度。比如企业如何有效处理大量数据，市场部主管如何有选择地传播积极的信息，公司舆情监测负责人如何有效分散舆情话语权，是管理层在大数据背景下要面临的挑战，使得传统的网络舆情监测系统无法满足实际要求，迫切需要开发更先进、更科学的网络舆情监测系统。

在互联网上，数据具有无限传播的特点，但网民的关注度有限。据Alphainfo硕智库小编在舆情监测行业多年的了解，网络舆情监测系统基于大数据有下列的要项∶

通过基于大数据的网络舆情监测系统，可以将互联网上的大量信息数据汇总到数据库中，构建全文索引，评估汇总数据信息的威胁程度，划分威胁等级，然后绘制图表直观清晰地呈现。在网络上，通过先进的Scrapy爬虫框架，对舆情数据进行分秒评估，并具有数据备份、存储和迁移的功能。数据管理系统采用企业级版本，以便更好地管理数据库。网络上的大数据一旦发布，就能快速、准确地通过该系统进行检索。与此同时，它集成了专业可视化工具，可以自动形成图表，清晰直观地显示各种数据。

另外，功能模块的系统功能包括数据信息采集模块等以下功能：首先是建立网络舆情关键词库，循环搜索关键词库中的每一个关键词，消除无关数据，保留有效数据，通过自定义收集网络舆情相关信息。另一方面，在收集企业信息时，需要获得企业发送内容的时间和信息。接著，网络爬虫的重点是在一定时间内获取网络用户的信息，并结构化地存储收集结果。在收集过程中，收集的开始时间和停止时间可以独立定义。

总结来说，大数据分析和情报分析都是基于数据挖掘，即从数据中提取情报的过程。对于复杂丰富的信息数据，只有对企业有价值的信息进行整理、集中和提取，才能最大限度地发挥其价值。集成、处理、管理和分析可以通过分类、数据聚类、众包、数据集成和集成技术进行。