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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)知識管理中的應(yīng)用

2007-01-01 00:00:00鄭志新
商場現(xiàn)代化 2007年3期

[摘要] 隨著知識經(jīng)濟(jì)的到來,知識作為一種重要的經(jīng)濟(jì)資源可以提升企業(yè)的競爭力,知識管理作為一種經(jīng)營戰(zhàn)略模式越來越受到企業(yè)的重視。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)庫和信息決策領(lǐng)域的一個(gè)理論前沿,是知識發(fā)現(xiàn)的核心部分,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從企業(yè)海量的數(shù)據(jù)和信息中挖掘出有效的知識,幫助企業(yè)實(shí)施科學(xué)有效的知識管理,從而提升企業(yè)的核心競爭力,促進(jìn)企業(yè)科學(xué)、快速與持續(xù)發(fā)展。

[關(guān)鍵詞] 數(shù)據(jù)挖掘知識管理知識知識管理系統(tǒng)

近年來,知識管理飛速發(fā)展,學(xué)者對知識管理的研究越來越深入,知識管理在企業(yè)中的實(shí)踐也越來越廣泛。企業(yè)可以廣泛搜集到組織所掌握的技術(shù)訣竅、業(yè)務(wù)資料和長期實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)等數(shù)據(jù)資料。但如何對這些數(shù)據(jù)資料進(jìn)行科學(xué)地分析、處理,從而發(fā)掘出對管理和決策有價(jià)值的信息和知識,卻是企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地解決這一問題,并且被廣泛應(yīng)用于企業(yè)知識管理中。企業(yè)要在激烈的市場競爭中獲勝,必須對組織中的知識進(jìn)行整理或收集,形成企業(yè)的核心競爭能力的知識資本,從而提高企業(yè)的市場競爭力。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的常用方法

數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢或模式的過程,這個(gè)過程的目標(biāo)是通過對大量數(shù)據(jù)的分類從而發(fā)現(xiàn)新的信息。數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)指的是從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價(jià)值的信息和知識的過程。

企業(yè)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一般過程為:問題定義、發(fā)現(xiàn)信息、制訂實(shí)施計(jì)劃、采取行動及監(jiān)測效果等步驟。數(shù)據(jù)挖掘過程中常采用以下幾種方法:

1.分類(有指導(dǎo)的學(xué)習(xí))。數(shù)據(jù)挖掘中的分類(或有指導(dǎo)的學(xué)習(xí))方法在商務(wù)領(lǐng)域普遍存在。人們可以對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組,一旦數(shù)據(jù)被分類,就可以概括這些不同組的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)分類的基本技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、決策樹、貝葉斯信任網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)分析等方法。

2.聚類研究(無指導(dǎo)的學(xué)習(xí))。聚類是一種對具有共同趨勢和模式的數(shù)據(jù)元組進(jìn)行分組的方法。聚類又稱分段,是將數(shù)據(jù)集劃分成若干個(gè)不同組的過程。聚類技術(shù)試圖找出數(shù)據(jù)集中共性和差異,并將具有共性的元組聚合在相應(yīng)的類或段中。

3.可視化。可視化即以圖形方式表示數(shù)據(jù),以圖形方式表示的數(shù)據(jù)易于理解。可視化技術(shù)可以很容易地表示例外情況,例外是其值不在期望范圍的數(shù)據(jù)。

4.關(guān)聯(lián)(貨籃子)分析。關(guān)聯(lián)(或貨籃子,簡稱MB)分析可以發(fā)現(xiàn)給定數(shù)據(jù)集中的頻繁模式,常被用作從產(chǎn)品目錄或零售商店的銷售數(shù)據(jù)(無論是有形銷售還是在線銷售)中導(dǎo)出產(chǎn)品和關(guān)聯(lián)的商用信息。

5.Web頁挖掘。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,web上的信息無比豐富,web頁挖掘可以對web頁上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提煉出有價(jià)值的信息。

6.異常性分析。從繁多的數(shù)據(jù)中挖掘出與其他數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)。

二、企業(yè)中數(shù)據(jù)、知識、信息、知識管理和信息管理的關(guān)系

企業(yè)中數(shù)據(jù)指的是各種未經(jīng)處理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等,通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理就可以得到一些對企業(yè)經(jīng)營有利的信息。企業(yè)中的知識和信息共同構(gòu)成企業(yè)知識的來源,知識不是數(shù)據(jù)和信息的簡單積累,知識是一種包括了人員的經(jīng)驗(yàn)、價(jià)值觀、關(guān)聯(lián)關(guān)系,以及專家見解等要素的動態(tài)集合。數(shù)據(jù)是形成信息的基礎(chǔ)或組成部分,處理過的數(shù)據(jù)可以形成信息。信息是知識的重要組成部分,信息經(jīng)過加工處理可以變成知識。

知識管理是指對知識的創(chuàng)新、獲取、加工、存儲、傳播和應(yīng)用的管理,知識管理的研究存在兩大研究主題:企業(yè)知識管理和圖書館知識管理。企業(yè)知識管理的內(nèi)容包括:企業(yè)智力資源管理、知識產(chǎn)權(quán)資源管理、市場資源管理、組織設(shè)計(jì)管理、文化管理、信息化管理。信息管理是為實(shí)現(xiàn)組織目標(biāo),滿足組織需求,解決組織環(huán)境問題而對信息資源進(jìn)行開發(fā)、規(guī)劃、控制、集成、利用的一種戰(zhàn)略管理。信息管理是知識管理的基礎(chǔ),知識管理是信息管理的延伸與發(fā)展。

三、基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的知識管理

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從企業(yè)數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的知識,增強(qiáng)企業(yè)商務(wù)智能。信息化的推進(jìn)讓企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù),建立充分利用這些數(shù)據(jù)的意識,從凌亂的數(shù)據(jù)中挖掘有用知識,這意味著企業(yè)開始向知識管理邁進(jìn)。數(shù)據(jù)挖掘通過數(shù)據(jù)總結(jié)、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則來發(fā)現(xiàn)企業(yè)中的顯式知識和隱式知識。下圖是基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的知識管理框架:

知識管理框架圖

從圖中可以看到,知識管理框架的核心是知識管理系統(tǒng),知識管理系統(tǒng)可以看作是獲取數(shù)據(jù)、提取知識、管理知識和向知識使用者提供知識的系統(tǒng)。知識管理系統(tǒng)從數(shù)據(jù)源中獲取數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱式知識并且通過知識服務(wù)器供知識使用者使用。整個(gè)知識框架的目的是打敗企業(yè)的競爭對手。企業(yè)中的一個(gè)組織可能扮演多個(gè)角色,其中的一個(gè)角色可能就是競爭對手,例如:一個(gè)組織擁有它自己的數(shù)據(jù)庫并且利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從數(shù)據(jù)庫中提取知識,它還可能會使用從其他組織的數(shù)據(jù)庫中提取的知識。在這個(gè)例子中,這個(gè)組織具有數(shù)據(jù)源和知識消費(fèi)者兩個(gè)角色,并且利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從多個(gè)組織中挖掘知識,因此,它還扮演數(shù)據(jù)提取者的角色。

四、結(jié)論

企業(yè)處在日益激烈的市場競爭環(huán)境中,企業(yè)越來越難依靠資本、技術(shù)、自然資源和勞動力等經(jīng)濟(jì)資源來獲得獨(dú)特的競爭優(yōu)勢。隨著知識經(jīng)濟(jì)的到來,知識作為一種經(jīng)濟(jì)資源將發(fā)揮越來越重要的作用,知識管理作為一種全新的經(jīng)營管理模式可以提高企業(yè)的競爭力。人、信息技術(shù)和組織是知識管理的三個(gè)要素,信息技術(shù)搭建組織知識流轉(zhuǎn)的信息基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),形成遵循組織統(tǒng)一入口、本體分類、知識流程和有序的知識結(jié)構(gòu)體系。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫和信息決策領(lǐng)域的一個(gè)理論前沿,是知識發(fā)現(xiàn)的核心部分。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以快速有效地分析和處理來自企業(yè)內(nèi)外部的大量的數(shù)據(jù)和信息,從而為企業(yè)的預(yù)測和決策提供科學(xué)依據(jù)。

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