大数据在知识管理中的应用论文.doc

大数据在知识管理中的应用论文 摘要：大数据作为一项包容性较强的全新概念对各行业领域以及学科均有着十分重要的影响知识管理是一项同信息与数据紧密相连的学科与行业对于大数据的兴起相对较为敏感如何于大数据背景下对知识管理进行全新的定位与认识针对增强知识管理所占据的学科地位与学科能力均具有非常关键的作用 关键词：大数据；知识管理；知识管理系统 大数据的全面兴起是计算机科学发展与进步的主要产物计算机科学的发展与进步使人们可以实现对于具体实物的全面详细描画因此产生的庞大数据孕育出大数据向相关概念以及基于大数据而出现的各项数据技术大数据背景下的知识管理具有同之前存在差异的较多新特性并成为知识管理完成改革创新的必要基础同时也成为嫁接大数据技术而产生的知识管理革命 一、大数据概述 大数据并非单纯形式的数量的提高而是由量变演化到质变大数据已然彰显出多种全新特点因此要求人们运用全新视角与思维重新认识并运用大数据通常而言大数据是指所涵盖的数据量规模庞大无法采用普通软件工具对信息与数据进行有效处理大数据特点主要涵盖大量、高速、多样、价值四大特点面对庞大的数据大数据同样要求较高的处理速度甚至要求进行实时分析大数据价值密度相对较低不过通过数据挖掘技术处理之后所形成的数据价值得以提高所形成的外部效应同小数据时代存在较大差异 二、大数据背景下知识管理主要技术 （一）云计算 云计算为同大数据共同衍生而出的概念云计算的主要计算对象则为大数据云计算给企业知识管理系统内部的大数据提供相应的存储空间以及计算能力从而推动中小型企业能够同大型企业同样运用大数据技术完成对知识管理系统的建立并使其良好运行云计算拥有较为多样的计算模式计算资源十分巨大能够为异构系统众多的各个行业类型企业提供科学合理的处理方式 （二）可视化 数据同信息实现可视化且技术逐渐成熟并步入快速发展阶段可视化成为加速知识传播同转化的关键方法因此可视化技术成为知识管理系统十分必要的技术基础可视化技术能够使知识的表现形式更为丰富并减小知识的难度便于吸收理解加速知识于组织内部的高效传播便于对知识库内的知识采取有效掌控推动知识的发展与更新 （三）数据挖掘 面对冗杂的数据信息传统形式的知识管理系统单纯借助人工进行知识的发掘大数据背景下数据挖掘技术的进步使得人们能够使用该项技术从冗杂的数据信息之中挖掘具有重要价值的知识进而推动知识库的发展建设 三、大数据与知识管理的应用 （一）知识管理系统更加智能化 传统形式的知识管理系统无论是知识库的构建还是拓展方面一定程度上需要借助人的智慧与力量对于大数据背景下知识管理系统而言不但可以取代人工自行构建知识库还同人工一样具备智慧进行智能化思考与逻辑推理同时生产并组织知识知识管理系统的系统化智能化发展将人类从知识管理的初始起步阶段进行改革创新发展进而更加专注于对高层级高级别知识的系统化生产与有效应用这将成为大数据背景下知识管理系统针对传统形式的知识管理系统的改革与创新 （二）知识管理系统运行速率提高 随着科学技术的不断提升知识管理系统所具备的处理与更新速率得到质的提升不过大数据背景下对知识管理系统所具备的处理与更新速率有了更为严格要求并且同之前知识管理系统采用的逻辑负荷以及提速方法存在较大差异务必按照全新的大数据技术对全部业务流程进行重新安排首先知识管理处理数据与信息数量快速提高因此知识管理系统自身运行速率需同步提高方可使知识管理系统能够得到及时更新并具备流畅处理能力其次针对企业运行而言知识管理担任的角色需要具备及时性知识管理既包括收集整理隐形知识的慢节奏目的尤其是现代企业之间竞争较为激烈要求企业具备较强的知识更新速率同时要求知识管理系统拥有较高的运行速率最后计算机同互联网技术尤其是大数据处理技术的不断发展为知识管理系统自身运行速率的提升奠定技术基础促进企业有效开展大数据规划战略现代企业所具备的智能化程度不断提升企业生产运营的全过程均可以被知识管理系统详细收录从而形成庞大的数据在此过程内数据与信息的收集整理速率为以上时期的最高阶段企业的全部信息数据均会被有效收集整理到数据库数据总量与流量相对更加庞大 （三）知识管理面对的数据与信息更为多样化 传统形式的知识管理系统管理的信息同数据格式多为结构化数据针对企业数据而言非结构化数据与半结构形式的数据占比较大结构化数据占比相对较小占比较小的结构化数据尽管价值相对较大不过基于价值总量而言非结构化数据与半结构形式的数据占据的价值总量同样十分重要随着大数据技术的进步与发展企业的数据库以及知识管理系统能力与水平不断提高对复杂多样格式不同的数据同信息能够做到高效处理不但涵盖传统形式的文章还有快速发展的图像与视频等形式的数据同信息 （四）知识管理系统价值总量提升与价值密度减小 同传统形式的知识管理系统相比较大数据背景下的知识管理系统所具有的价值密度出现减小的情况一方面是由于知识管理系统内部数据同信息总量不断提升另一方面是由于大数据背景下知识管理系统大多数数据同信息均为系统自动进行收集整理同传统形式的人工操作相比较而言价值密度势必减小不过价值密度的减小并非表示大数据的应用导致知识管理系统的整体价值出现降低知识管理类系统虽具备的价值密度减小的同时航天的数据与信息总量呈现出几何级数形式的快速提高庞大的数据所蕴含的价值总量十分巨大大大超过价值密度减小所造成负面影响 （五）知识管理系统处理分析的数据与信息总量提高 知识管理主要是构建于对信息同数据的收集整理分析前期下不论何种形式的知识管理系统均为最基本的数据同信息共同组建而成之后则为对知识的转化以及抽取的全部过程知识管理开始兴起初期所分析处理的数据同信息总量还不是十分巨大在初代知识管理时期企业知识管理主要为办公业务有关的自动化管理通常为邮件或是文档数据库为主要基础核心重点则为文档管理在初代时期即使针对规模巨大的企业而言其存储的文档总量同如今相比还算不上数量庞大一方面是由于当时的存储能力以及数据生产水平相对有限使得企业生产、收集与存储数据与信息的能力受到约束限制当时的生产还处于较为落后的水平无法完全实现电子化无法采用如今种类各异的各种类型传感器对企业整体运行采取实时监控因此无法积累庞大的数据信息量除此之外当时的数据存储水平与技术还不是十分先进数据存储付出的代价相对较高使得企业存储庞大的信息数据受到一定约束限制另一方面当时的数据处理水平与技术还存在一定的不足企业存储的庞大信息数据并不能及时高效的获得有效的分析处理导致企业失去对存储庞大信息数据的主观意愿21世纪以来不论是数据的生产还是信息数据的存储与分析处理技术均获得快速提升互联网科学与计算机发展形势十分迅猛知识企业没有足够的能力对产生的巨大任务进行有效处理IDC发布有关德国存储实际情况的分析调查有关报告针对德国众多企业的抽样调查并对未来企业数据信息总量的快速增长进行分析预测企业数据信息总量的提升并不是企业内部知识管理系统的功能拓展就可以有效解决的量变势必导致质变企业数据信息总量的提升已然给企业数据管理以全新特点采用之前企业知识管理的有关概念与技术不能有效处理庞大的数据信息总量企业务必通过全新的知识管理理念以及先进技术有效处理所面对的庞大数据信息企业务必通过全新的知识管理理念以及先进技术对企业的知识管理系统进行创新以此有效处理解决大数据所面对的全新挑战 结论 大数据作为同知识管理紧密相连的重要概念知识管理唯有紧密围绕大数据并运用大数据进行改革创新方可在大数据背景下寻找立足之处需要对知识管理的业务步骤以及学科原理进行全新的认识与定位还需有效运用大数据所涵盖的各项实用技术使知识管理能够从内涵方面以及实践方面成为大树背景下的佼佼者 参考文献： 1赵蓉英,魏绪秋.聚识成智:大数据环境下的知识管理框架模型J.情报理论与实践,40(09):2023. 2王琛.大数据背景下知识管