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知识管理工具的分类

2012-07-24 09:38:27

    从企业中知识的生命周期来看,知识处理可以分为知识的生成、知识的编码和知识的转移。相应的,在本文中将知识管理工具分为三类:生成、编码和转移工具。

    1.知识产生

    无须多言,知识的创造对于一个企业来说是极端重要的,它是企业具有长久生命力的保证。知识的生成包括产生新的想法,发现新的商业模式,发明新的生产流程以及对原有知识的重新合成。企业内部的知识产生有多种模式,如知识的获取、综合、创新等。不同方式的知识产生模式有不同的工具对其进行支持。

    (1)知识获取新的知识不会突然的产生,创新总是需要在前人的知识基础上进行,组织或个人实现创新的第一步是要获取大量的相关知识。最具代表性的知识获取工具就是搜索引擎。

    Internet和其它技术的产生,将人类获取知识的能力带到了一个崭新的阶段。但人们也逐渐发现自己被淹没在信息的海洋中,显得无所适从。虽然搜索引擎不能直接给人们带来知识,但是它们却提供了知识的存放位置,如果忽略搜索质量因素,象Yahoo这样的搜索引擎的确使人们十分方便的获取各种知识。最近的技术发展已经使网络搜索引擎具有了初步的智能,它能够根据用户输入的关键字,实现模糊搜索,并且能够根据用户对各条搜索结果的使用频率,自动更新搜索结果。

    Internet上的搜索引擎是企业获取外部知识的重要工具,现在已经有不少成熟的软件支持企业内部知识的获取。Lotus Notes R5提供的搜索器,能够在Notes文档中实现高效率地全文检索,并且能够实现检索条件地任意组合,使用户能够迅速地查找需要地资料。Lotus Notes R5提供的搜索器还整合了Internet搜索引擎和专家搜索器,使用户在Notes的环境下也能方便的获取其它资源。

    除了搜索工具,另外一种常用于知识获取的工具是数据挖掘技术。数据挖掘,也可以称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD),是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。数据挖掘运用选定的知识发现算法,从数据中提取出用户所需要的知识,这些知识可以用一种特定的方式表示或使用一些常用的表示方式。

    数据挖掘主要实现以下四种功能:

    数据总结。其目的是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。

    数据分类。其目的是学会一个分类函数或分类模型(也称作分类器),该模型能把数据库的数据项映射到给定类别中的某一个。

    数据聚类。是把一组个体按照相似性归成若干类别,即"物以类聚"。它的目的是使属于同一类别的个体之间的距离尽可能地小,而不同类别的个体间的距离尽可能地大。

    关联规则。关联规则是形式如下的一种规则,"在购买面包和黄油的顾客中,有90%的人同时也买了牛奶"(面包+黄油

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