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    在知识管理中大数据的应用实践

    时间:2022-10-07 11:55:04 来源:雅意学习网 本文已影响 雅意学习网手机站

    卓子航

    摘要:信息时代背景下,各领域行业开始探索对大数据技术的融合与应用。而知识管理作为数据与信息集成的学科领域,促进大数据与知识管理的融合,可以在促进管理效率显著优化的同时,实现以智能化的形式来提升知识管理水平。本文从大数据概念与特点的分析入手,在此基础上具体阐明大数据在知识管理中的具体应用。

    关键词:大数据;知识管理;特点;应用

    基于计算机、互联网等技术的持续创新与升级,大数据技术应势而生并被广泛应用于各行业领域中。同时在大数据技术全面渗透的背景下,各类型数据呈现出海量增长的态势。而对于知识管理的开展,传统管理形式与手段难以适应大数据技术的融合发展。正因此,探讨大数据技术在现代知识管理中的应用实践,对于推动知识管理创新、转型发展有着重要影响。

    一、大数据概念与特点分析

    所谓大数据,通常是指海量数据的集成,相较于以往小规模数据而言,大数据呈现出以量变发展为质变的状态,并非单纯的数据量增长[1]。同时大数据的形成自带诸多新特征、性質,其传统思想观念的树立难以做到对大数据的有效利用和管理。通常情况,以往软件工具的应用难以做到对海量规模大数据的及时有效管理、整合、采集以及处理等。分析大数据存在的特点,可概括为价值、海量、多样、高速。

    二、大数据下知识管理关键技术应用

    (一)云计算

    知识管理中大数据应用离不开对云计算技术的集成与融合,且二者呈现出相辅相成的状态,大数据价值与作用的实现依托于云计算工具,而云计算技术功能的体现需要以大数据为计算对象。企业在构建完善知识管理系统中,基于云计算的应用可实现系统计算能力强化,并在优化存储空间、弹性拓展的同时,以更低的成本来提升大数据利用价值。实现通过云计算技术来缩短大型企业与中小微企业在知识管理系统构建方面的差距。另外,针对部分多类型异构数据企业而言,云计算应用成为提升企业数据处理效率的关键手段。

    (二)数据挖掘

    以往企业知识管理系统针对复杂、冗余数据的处理,需要以人工发掘为数据知识发现的主要手段。而在大数据应用背景下,企业在海量、繁杂的数据中可通过数据挖掘技术实现高价值知识的深度挖掘,进一步提升知识库系统构建的价值性、合理性。同时,数据挖掘技术应用也是实现智能化知识库系统构建的关键基础。在智能化知识库系统运行期间,能够借助数据挖掘来减少企业在知识管理流程中的人力成本投入。另外,知识库系统构建过程中,人工智能、机器学习等方面的运行均需以数据挖掘技术的应用为基础,实现对智能学习、分析知识库的有效构建。

    (三)可视化

    可视化技术被广泛应用于我国各领域中,且近几年在知识管理领域中可视化技术应用取得一定成果。在现阶段知识管理系统构建中,可视化技术发挥着至关重要作用,能够实现对企业所需知识的有效转化与传播。首先,知识表现可依托于可视化技术进行形式丰富;其次,知识传递、表现期间可借助可视化技术进行理解难度的简化,以便于在企业内进行知识的广泛性、全面性传播;最后,实现利用可视化技术进行知识的总结性表达,有助于管理人员进行知识库系统的全面管控。

    三、大数据技术在知识管理中的应用实践

    (一)知识管理系统智能化建设

    以往知识管理系统的建设与运行仍需以人工控制为主,而将大数据技术应用于知识管理中,可实现对知识库的自动化、智能化构建,并依托于人工逻辑、模糊控制等技术实现对知识的智能化组织与生产。以谷歌公司为例,继“知识图谱”后公布“知识库”技术,运行期间对于互联网信息可利用相关算法实现自动化信息采集,对于其中相关数据信息通过机器学习来达到知识转变的目的[2]。截止到目前,谷歌公司的知识库系统所采集的事实事件超过16亿件,而其中“可信的事实”事件则占据其中19%以上。得益于大数据技术的普及,促使现阶段中大型企业纷纷跨入知识库构建的行列,实现对知识管理的优化。依托于大数据技术进行知识管理系统的智能化构建,做到在企业知识管理流程中进行人力资源的解放,以帮助企业将更多人才投入到高级知识生产与应用中。

    (二)知识管理全周期

    以往企业运营管理的关注重点通常是PLM、PDM系统的构建与优化,尽管其系统构建能够维持企业的正常运行管理,且在企业设计优化、生产控制等方面发挥出一定作用,但是该系统构建缺乏对数据质量的控制与管理[3]。再加上部分企业管理对大数据的认知仅停留于海量数据的层面,使得知识管理期间数据的整合、采集、处理以及分析开展无法满足实际需求。尽管数据管理在短期内难以帮助企业获取显著的经济效益,但是立足于长远发展角度,随着企业对数据管理的持续优化与完善,未来势必会以海量数据为支撑促进企业效益获取的增大。

    (三)知识管理组织结构体系完善

    传统知识管理系统的应用已经难以适应大数据技术的发展需求,较低的信息处理效率影响到企业正常运营管理,甚至因无法有效多样性、繁杂性的数据信息影响到企业效益获取。鉴于此,企业需在明确知识管理实际需求的基础上,结合大数据技术来促进知识管理结构体系的完善[4]。首先,在完善构建知识管理结构体系过程中,提高对于学习模块的优化、完善力度,以此为企业员工学习发展创造良好空间,并为员工高效知识共享提供平台。其次,知识管理结构体系的优化涉及到对知识主管的针对性设置,通过对客户分析、客户交流的优化处理来提升知识管理价值体现。最后,依托于完善知识管理系统的构建来提升数据管理的影响力,做到在知识管理期间配置专业技术人员,通过对知识管理结构体系的持续完善与优化来促进企业效益获取。

    结束语

    综上所述,传统知识管理难以支撑企业的长久化、持续化发展,唯有积极主动融合大数据技术,才能发挥出知识管理在企业效益获取、运营管理中的最大作用。为此,需在明确当前知识管理现状的基础上,借助大数据技术进行知识管理的全面优化,实现提高企业经济效益发展中知识管理的服务质量。

    参考文献

    [1] 左欣蕊, 马众. 大数据时代下的知识管理方法探究[J]. 中国管理信息化, 2016, 19(009):198-198.

    [2] 段思绮. 大数据在知识管理中的应用分析[J]. 中国管理信息化, 2019, 022(002):185-186.

    [3] 杨峻一. 在知识管理中大数据的应用探究[J]. 电脑知识与技术, 2020, v.16(04):271-272.

    [4] 叶英平, 陈海涛, 陈皓. 大数据时代知识管理过程,技术工具,模型与对策[J]. 图书情报工作, 2019(5):5-13.

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