大数据时代的主要特征是信息数据的海量性。大数据时代，要善于利用大数据，掌握主动，提高网络舆情的管理水平。

   1.构筑大数据网络。现在主流舆情的分析建立在一个个分散的、遍布网络各处的舆情信息据点上，并对整体舆情做出结论性总结。这样对舆情做出的研判预警，无论时效性还是准确性都打了折扣。提升舆情研判的效率和准确性，需要打通这些分散的舆情数据信息据点之间的交互分享壁垒。

    数据信息处理是舆情管理的关键环节。目前我国信息化应用水平参差不齐，政府和企业不同的部门之间都存在“信息孤岛”问题：信息系统分散，每个系统都有自己独立的数据库、应用软件和用户界面，阻碍了数据的互通互联。作为资讯提供者，舆情服务机构需要把握大数据在政府部门及企业管理领域发展的方向，整合政府和企业的数据资产，完善决策流程。

   2.构建专业舆情应对体系。升级网络舆情监测系统。理想的舆情监测系统能对与客户相关联的数据过滤、分析和挖掘，对客户相关信息自动发现、趋势分析、专题追踪，自动预警，自动分类。但目前我国舆情监测系统存在舆    情数据采集不全、舆情信息抓取有疏漏、冗余信息过多等问题，舆情监测多采用技术加人工的模式。针对这一短板，有必要对网络舆情监测系统进行升级换代。

    建立专业的舆情分析服务人才队伍。在“数据爆炸”时代，掌握数据抓取能力与舆情解读能力，通过“加工”实现数据“增值”，将是未来舆情分析的必备技能。目前，很多舆情服务机构没有专门的数据管理部门和专业的分析团队，分析人员对信息的鉴别力、掌控力仍有待提高。舆情分析服务人才的队伍建立，有赖于统筹高校、科研单位、媒体机构和政府部门的力量。从舆情采集、数据挖掘、信息分析等细分领域制定培养体系，实现媒体机构与高校、科研单位资源对接、合作互联。

    构筑舆情信息数据处理整合体，形成舆情行业各分支领域间信息数据的交流互动模式。舆情服务与研究对象广泛，处理分析跨行业、跨地区的信息数据不可避免。分布在网络上的数据库及其所属单位等相当于网络上的一个单元。通过技术手段将这些单元互联，由庞大的信息数据处理交互中心作出信息调配，数据处理整合体发挥其“司令官”和“交通警察”的职能，调动指挥信息数据的流动方向，同时维护数据交流的秩序和安全。

    3.更新舆情引导思想。大数据的核心和目标在于预测。对预测目标的关注，使关注的目光由“为什么会出现”（因果性）的疑问转向对舆情信息间“是什么关系”（相关性）的探求，通过舆情信息间的相关关系预测舆情走向、开展舆情引导。利用数据建模建立预测模型，对舆情状况进行预判，并做出应对措施，防范于未然。如，中国证监会建立的大数据分析中心对所有上市公司的股票交易信息进行实时监测，如果某个基金账户有“老鼠仓”的嫌疑，稽查人员就会通过专门的信息分析系统对交易信息进行运算筛选。上述尝试与实践，为大数据时代的舆情服务行业树立了行业发展标杆，舆情行业在以预测为特征的大数据时代将越发展现出它迷人的一面。

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