32. Интеллектуальный анализ данных (Data Mining) и знаний (Knowledge Мining). Управление и анализ больших объемов данных (Big data). Системы бизнес-аналитики (Business Intelligence, bi).

Интеллектуальный анализ данных (ИАД) – общий термин для обозначения анализа данных с активным использованием математических методов и алгоритмов (методы оптимизации, генетические алгоритмы, распознавание образов, статистические методы, Data Mining и т.д.), использующих результаты применения методов визуального представления данных.

В общем случае процесс ИАД состоит из трех стадий:

1. выявление закономерностей (свободный поиск);

2. использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогнозирование);

3. анализ исключений для выявления и толкования аномалий в найденных закономерностях.

Методы выявления и использования формализованных закономерностей, требующие извлечения информации из первичных данных и преобразования ее в некоторые формальные конструкции, вид которых зависит от конкретного метода.

Data Mining (DM)– это технология обнаружения в «сырых» данных ранее неизвестных нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Алгоритмы, используемые в Data Mining, требуют большого количества вычислений, что ранее являлось сдерживающим фактором широкого практического применения этих методов, однако рост производительности современных процессоров снял остроту этой проблемы.

Под «управлением знаниями» (Knowledge Management) обычно понимают систематическое приобретение, синтез, обмен и использование опыта для достижения успеха в бизнесе или в управлении компанией.

Системы бизнес-интеллекта (Business Intelligence, BI) - класс информационных систем, которые позволяют преобразовать разрозненные и необработанные данные операционной деятельности предприятия в структурированную информацию и знания, используемые для принятия управленческих решений.

33. Управление знаниями. Системы управления знаниями.

Под «управлением знаниями» обычно понимают систематическое приобретение, синтез, обмен и использование опыта для достижения успеха в бизнесе или в управлении компанией. Обычно выделяют 2 типа знаний – явные и неявные. Явные знания – знания, представлен. в компании в виде должностных инструкций, регламентов и положений о деятельности подразделений, корпоративные учебные пособия и др. Управление такими знаниями осущ-тся с использованием след. технологий:

1. корпоративные архивы и таксономия

2.создание систем обеспечения разграничен. доступа персонала компании к необход. знаниям

3. навигация в системе формальных знаний

4. поиск необход. формальн. знаний

Неявные знания – знания, носителем которых является человек (продукт личного опыта), их нельзя увидеть, сложно задокументировать, передавать их можно только посредством личного и непосредствен. общения.

Для извлечения неявных знаний можно использовать различные методы извлечения знаний:

• экспертные интервью, проводимое инженером по знаниям с целью формализации знаний, обучающее интервью - заполнение анкет и форм отчёта знаний - формализация экспертных дискуссий - наблюдение.

В управлении знаниями организации выделяются основные задачи (функции):

-Приобретение, усвоение, передача знаний (обучение персонала).

• Получение или создание собственными силами новых знаний.

• Оценка (учет, мониторинг) знаний и процессов их производства

• Включение новых знаний в состав объектов интеллект. собственности, нематериальных активов

-Защита знаний (обеспечение информационной безопасности).