Управление знаниями

Для начала рассмотрим что такое управление знаниями, его составные части и методы. УЗ – это установленный формальный порядок работы с информационными ресурсами для облегчения доступа к знаниям и повторного их использования с помощью современных информационных технологий. При этом знания классифицируются и распределяются по категориям в соответствии с предопределенной, но развивающейся онтологией структурированных и полуструктурированных баз данных и баз знаний. Основная цель УЗ– сделать знания доступными и повторно используемыми. Для применения систем УЗ используются разнообразные технологии: базы и хранилища данных, системы групповой поддержки, браузеры и системы поиска, корпоративные сети и Internet, экспертные системы и системы баз знаний, интеллектуальные системы. В системах искусственного интеллекта базы знаний генерируются для экспертов и систем, основанных на знаниях, в которых компьютеры используют правила вывода для получения ответов на вопросы пользователя. Хотя приобретение знаний для получения компьютерных заключений все еще остается важным вопросом, большинство современных разработок УЗ обеспечивают знания в удобной для восприятия форме, или поставляют ПО для обработки этих знаний.

Хранилища данных

Во многих компаниях одним из первых инструментариев УЗ были хранилища данных, которые работают по принципу центрального склада. Хранилища данных отличаются от традиционных БД тем, что они проектируются для поддержки процессов принятия решений, а не просто для эффективного сбора и обработки данных. Как правило хранилище содержит многолетние версии обычной БД, физически размещаемые в той же самой базе. Данные в хранилище не обновляются на основании отдельных запросов пользователей. Вместо этого вся база данных периодически обновляется целиком. Хранилища данных могут быть очень внушительных размеров. Когда все данные содержаться в едином хранилище, изучение связей между отдельными элементами данных может быть более плодотворным, а результатом анализа становятся новые знания. Хранилища знаний

Если хранилища данных содержат в основном количественные данные, то хранилища знаний ориентированы в большей степени на качественные данные. УЗ-системы генерируют знания из широкого диапазона баз данных, хранилищ данных, рабочих процессов, статей новостей, внешних баз, Web-страниц. Таким образом, хранилища знаний подобны виртуальным складам, где знания распределены по большому количеству серверов.

Базы данных и базы знаний

Знания можно извлекать из рабочих процессов, обзоров новостей и широкого диапазона других источников. Знания, приходящие из рабочих процессов, базируются на рабочих материалах, предложениях и т. п. Базы данных для обучения. Обучающие БД могут использоваться для поддержки операций или генерации информации о бизнесе в целом. Обычно первый тип знаний бывает легче собрать хотя бы из-за того что, если знания архивируются, то мало кто из служащих захочет, чтобы его имя было связано с возникающими в корпорации проблемами. Базы знаний оптимальных решений. Обычно подобные знания накапливаются в процессе использования различных тестов при поиске эффективных путей решения задач. После того как организация получила знания о наилучшем решении, доступ к ним может быть открыт для сотрудников корпорации. Например, компания Huges Electronics, входящая в состав General Motors, ведет базу данных лучших проектов реконструкции предприятий. Когда подобная информация доступна в простой базе данных, можно надеяться, что она будет востребована кем-то еще в организации.