Эти алгоритмы вычисляют частоты комбинаций простых логических событий в подгруппах данных. Наиболее ярким современным представителем этого подхода является система WizWhy (WizSoff).

5. Добытчик на все руки

Система MineSet от Silicon Graphics представляет собой инструментарий для интеллектуального анализа данных на основе мощной визуальной оболочки. Ее особенностью является использование нескольких взаимодополняющих стратегий добычи, анализа и интерпретации данных. Архитектура MineSet имеет открытый характер, что позволяет работать с информационным хранилищем, построенном на основе реляционных баз данных или "плоских" ASCII-файлах. Процесс анализа начинается с выборки некоторого подмножества данных для дальнейшего исследования, которые могут преобразовываться. Тем самым создается информационная модель в виде, наиболее подходящем для последующего изучения.

Набор инструментальных средств MineSet состоит из 3 основных модулей:

- управляющего модуля. Он включает в себя графический интерфейс пользователя, который называется Tool Manager, и базирующийся на сервере процесс - DataMover;

- модуля аналитического Data Mining, находящегося на сервере и имеющего четыре интеллектуальных инструмента;

- модуля визуального Data Mining, находящегося на клиентской машине и состоящего из пяти инструментов.

Менеджер инструментов (Tool Manager) предоставляет интерактивный графический интерфейс, с помощью которого пользователь получает доступ ко всем возможностям и инструментам MineSet в единой интегрированной среде. С его помощью пользователь получает доступ к данным.

Процесс DataMover осуществляет доступ к данным, производит их выборку и преобразования, инициализирует работу запускаемых на сервере инструментов аналитического data mining и возвращает данные на клиентскую станцию для распределения их по визуальным инструментам.

К инструментам аналитического Data Mining относят четыре взаимодополняющих инструмента аналитической добычи данных, основанных на методах искусственного интеллекта с использованием машинного обучения. Это Генератор ассоциативных связей (Association Rule Generator), Генератор Дерева решений (Decision Tree Inducer), Генератор свидетельств (Evidence Inducer) и утилита определения Значимости признаков (Column Importance).

MineSet содержит пять инструментов для визуального Data Mining, позволяющих выполнять интерактивное визуальное представление и исследование данных. Это Ландшафтный визуализатор (Map Visual-izer), Визуализатор дисперсии (Scatter Visualizer), Визуализатор деревьев (Tree Visualizer), Визуализатор правил (Rule Visualizer) и Визуализатор свидетельств (Evidence Visualizer).

6. Data Mining в Бизнесе

С помощью Data Mining предприятия розничной торговли могут выполнять анализ покупательской корзины, знание которой необходимо для улучшения рекламы, выработки стратегии создания запасов товаров и способов их раскладки в торговых залах. Исследование временных шаблонов помогает торговым предприятиям принимать решения о создании товарных запасов, а создание прогнозирующих моделей дает возможность торговым предприятиям узнавать характер потребностей различных категорий клиентов с определенным поведением.

Достижения технологии Data Mining в банковском деле позволят выявлять мошенничество с кредитными карточками, сегментировать клиентов по категориям, а также прогнозировать изменения клиентуры.

В области телекоммуникаций методы Data Mining помогают компаниям более энергично продвигать свои программы маркетинга и ценообразования (анализ записей о подробных характеристиках вызовов и выявление лояльности клиентов).

Data Mining может применяться во множестве других областей. Например, в автомобильной промышленности при сборке автомобилей производители должны учитывать требования каждого отдельного клиента, поэтому нужна возможность прогнозирования популярности определенных характеристик и знание того, какие характеристики обычно заказываются вместе. Авиакомпании могут выявлять клиентов, которых поощрительными мерами можно побудить летать больше.

7. Крупнейшая онлайновая сеть научной и технической информации

Общепризнанным источником научной и технической информации является международная сеть научной и технической информации STN International (Scientific & Technical Information Network). Она находится в совместном управлении германского Специализированного информационного центра ФИЦ Карлсруэ (Fachinformationszentrum (FIZ) Karlsruhe), Реферативной службы по химии Американского химического общества (Chemical Abstracts Service (CAS), American Chemical Society) и Информационного центра по науке и технике Японской научно-технической корпорации (Information Center for Science and Technology (JICST), Japan Science and Technology Corporation). В настоящее время сеть STN International обеспечивает онлайновый доступ к более чем 200 базам данных во всех областях науки и техники (см. табл. 1).

После нахождения нужных публикаций или документов можно заказать их полные тексты, используя систему автоматизированной доставки через Интернет - FIZ AutoDoc/ChemPort. Многие известные международные библиотеки и издательства уже сегодня связаны с системой FIZ AutoDoc/ChemPort, и их численность постоянно увеличивается.

Чтобы иметь доступ к FIZ AutoDoc, необходимо зарегистрироваться, получить идентификатор для подключения и пароль (www.fiz-karlsruhe.de/autodoc).

Таблица 1. Наиболее крупные базы данных STN

8. Управление знаниями

8.1 Технологические основы

Современные сферы применения компьютеров и информационных технологий можно разделить на три уровня:

- Computation - выполнение вычислений;

- Communication - это, прежде всего, Интернет и все, что с ней связано;

- Cognition - еще только зарождающийся уровень, ориентированный на поддержку интеллектуальной деятельности и знаний.

Сегодня достаточно хорошо освоены и проработаны два первых уровня. Именно для них разработаны основные технологии, поддерживающие управление знаниями:

- добыча данных и текстов (Data mining, Text Mining) - распознавание образов, выделение значимых закономерностей из данных, находящихся в хранилищах или входных или выходных потоках;

- системы управления документооборотом (Document management) - хранение, архивирование, индексирование, разметка и публикация документов;

- средства для организации совместной работы (Collaboration) - сети intranet, технологии групповой работы, синхронные и асинхронные конференции;

- корпоративные порталы знаний и обучения;

- средства, поддерживающие принятие решений (Decision support) - экспертные системы, системы, поддерживающие дискуссионные группы и т. д.

8.2 Что дает управление знаниями

Управление знаниями - это процесс использования того, что известно людям, на новом уровне с целью наращивания потенциала компании. Умение управлять знаниями обеспечит ряд преимуществ:

- появление большего числа идей и сокращение их "жизненного цикла";

- снижение затрат, вызванных дублированием усилий и повторением прошлых ошибок;

- более быстрое превращение служащего в квалифицированного специалиста;

- оперативность при реализации изменений в бизнесе;

- повышение эффективности за счет возможности получить своевременный доступ к информации;

- выработка новых решений на основе уже существующих и за счет применения коллективных идей.

Предприятие готово управлять знаниями, если:

- сформирована культура взаимодействия;

- создана методика изучения нового знания;

- имеются различные способы обмена информацией;

- нет страха перед появлением нового знания;

- есть понимание важности и необходимости;

- сформированы процессы генерации и передачи знаний;

- произведена интеграция необходимых информационных ресурсов;

- определена мотивация управления знаниями;

- создана технология управления ключевыми процессами управления знаниями.

8.3 Компоненты управления знаниями

Управление знаниями - это распространение и поиск опыта людей и актуальной информации в среде связанных между собой людей или групп людей. Самое главное - это знания людей и взаимодействие между людьми.

Ключом к управлению знаниями является доставка нужных знаний людям в пределах группы людей и организации в целом и в конкретное время. Цель управления знаниями заключается в том, чтобы помочь людям лучше работать вместе, используя возрастающие объемы информации. Выделяют три основных компонента управления знаниями:

- Люди.

Это обладатели знаний, им передается опыт для создания новых идей.

- Процессы.

Нужны для совместного использования и распространения информации.

- Технологии.

Необходимы для быстрой и эффективной работы людей и процессов.

После того, как идея создается человеком и осуществляется на практике, она проходит фазу оценки и усовершенствования. Затем идея или решение сохраняется для использования в будущем этим человеком или другими людьми.

Взаимное распространение и использование персональных знаний (знаний, принадлежащих одному человеку) и общих для организации знаний (знаний, собираемых организацией) способствует появлению нововведений и производству новых продуктов. Здесь возникает проблема: как изменить корпоративную культуру типа "знания - сила" на "коллективное знание - сила"? Эта проблема вызвана пониманием того, что чем больше знаний мы сохраняем для себя, тем более "ценными" мы становимся.

Поэтому сегодня внедряются соответствующие процессы и технологии, направленные на распространение и совместное использование знаний. Но тут возникает вопрос о поиске знаний, так как знания постоянно развиваются. При этом нужно помнить о следующем.

Поиском данных занимаются многие низкоуровневые булевы поисковые механизмы. Они не решают проблему управления знаниями, а только создают перенасыщенные информацией потоки.

При поиске информации не используется контекст и понимание существа запроса. Информация всегда связана с какими-либо данными, широко распространена, может зависеть от контекста, может генерироваться людьми и компьютерами, легко воспринимается и легко передается, может быть легко взаимосвязана с другой информацией, в принципе, может использоваться кем угодно и когда угодно.

Поиск знаний осуществляется тогда, когда поисковые механизмы высокого уровня доставляют только информацию, действительно актуальную для нужд людей. Поиск знаний представляет собой высшую форму поиска информации и данных, поскольку должен обладать интеллектуальным доступом к информации и искать любые типы данных, наиболее адекватных запросу. Знания имеют отношения к данным и информации, но не всегда с ними связаны, дефицитны, их непросто добывать, они всегда связаны с каким-то контекстом, существуют в его рамках, генерируются только людьми, трудны для восприятия, обладают скоростью передачи и восприятия, для успешного восприятия требуют четких границ их понимания, могут быть очень дороги, обладают сроком и целью использования.

8.4 Концепция управления знаниями

Сегодня принято говорить о концепции управления знаниями от Lotus и IBM, которая определяет четыре основные задачи бизнеса: инновация, быстрота реагирования, производительность и компетенция.

Компания, которая хочет остаться компетентной, должна заботиться о развитии своих сотрудников. Компетенция предполагает развитие деловых навыков и приумножение профессиональных знаний сотрудников путем обучения в режиме on-line, на рабочем месте и удаленно.

Инновация - главное условие достижения превосходства над конкурентами. Перед многими компаниями встает проблема преодоления физических и временных границ, разделяющих сотрудников, для осуществления совместных "мозговых штурмов", обмена идеями при производстве новых продуктов и услуг.

Восприимчивость (быстрота реагирования) предоставляет людям доступ к необходимой информации в нужный момент, чтобы они быстрее решили проблемы заказчиков, принимали оптимальные решения и адаптировались к изменяющимся условиям рынка.

Нахождение и многократное использование оптимальных решений и других знаний, направленных на сокращение циклов производства, исключение двойной работы позволяют повысить производительность. Поэтому важным фактором управления знаниями является документирование, каталогизация и распространение корпоративных информационных ресурсов.

При этом компетенция и инновация относятся, в основном, к области создания знаний, а производительность и восприимчивость относятся к области использования имеющихся знаний.

8.5 Инструменты управления знаниями

Предлагаемая компанией Autonomy (www.autonomy.com) технология поиска соответствий готовым шаблонам позволяет ставить уникальную "подпись" в документах для их идентификации и кодирования. Программные агенты затем ищут и находят аналогичные концепции в архивах электронной почты, источниках новостей или на Web-узлах, автоматически обрабатывая, индексируя и связывая информацию. Для новых мультимедиа-приложений Autonomy предлагает программы Portal-in-a-Box, Content Server, Guardian Server и Daily Briefing.

Сервер Plumtree Server (www.lumtree.com) предназначен специально для разработки корпоративных порталов в intranet, для автоматической организации ссылок на электронные документы, отчеты баз данных, сообщения электронной почты, данные групповой работы и другую информацию в intranet-иерархии. Кроме того, компания регулярно предоставляет пользователям модернизации, рассылая их по электронной почте или публикуя в Web, а также готовит комментарии по всей информации, которая была добавлена в сеть.

Hyperknowledge Builder (www, hyperknowledge.com) представляет собой программную среду для создания моделей совместного использования знаний на платформе Windows. Это программное обеспечение собирает критически важные знания и опыт, в первую очередь неформализованные знания, так что все участники могут точно представлять себе, что они делают, как и почему.

Основной пакет компании Glyphica (www.glyphica.com) PortalWare позволяет легко развертывать и поддерживать узлы с корпоративными порталами, которые доставляют информацию. Кроме того, эта компания также предлагает сервисы сканирования документов для интеграции информации, хранимой в бумажном виде.

Система Introspect Knowledge Server (www.intraspect.com) представляет собой приложение для корпоративных порталов, служащее для организации доступа, контроля и совместного использования корпоративных данных. Информация может поступать с настольных систем, в частности из текстовых процессоров, электронных таблиц и электронной почты, параллельно с информацией, размещенной в Web. Этот продукт также поддерживает данные, получаемые из основных корпоративных источников, таких как системы знаний, системы планирования корпоративных ресурсов, хранилища данных и приложения управления взаимосвязями с потребителями.

Основной продукт компании Open Text (www.opentext.com) Live-link представляет собой программный пакет для совместной работы виртуальной группы, автоматизации бизнес-процессов, управления библиотеками знаний и извлечения информации.

И конечно же, пальму первенства в сфере управления знаниями следует отдать Lotus (ныне IBM). Lotus Notes является идеальной платформой для управления знаниями, потому что превосходно справляется с решением двух задач. Во-первых, предоставляет возможности сотрудничества, повышающие качество бизнес-процессов. Во-вторых, помогает выявлять "неявные" знания и делать их доступными для использования остальными сотрудниками организации.

Выводы

1. По оценкам аналитиков Arthur Andersen, объем знаний, которыми располагает человечество, удваивается каждые пять лет. В 2020 году знания человечества будут удваиваться каждые 72 дня. Еще одна интересная формула, предложенная той же компанией, состоит в следующем: знания - это есть люди плюс информация, возведенные в степень средств распространения этой информации.

2. По оценке GartnerGroup, технологии управления знаниями способны уже сейчас дать 20 % повышение продуктивности работы организаций.

3. По данным консалтинговой компании KPMG, в среднем 40 % сотрудников компаний проработали в своей организации меньше года, еще 40 % собираются уходить. Вклад "новобранцев" в работу фирмы обычно невелик. Те, кто собирается уходить, предпочитают уносить информацию с собой. В результате 80% информации компании остается неосвоенной. При уходе ведущих сотрудников компании потери компаний распределяются следующим образом:

- нарушение отношений с ключевыми клиентами/поставщиками - 43 %;

- потеря знаний о передовом опыте в специфической области - 49 %;

- потеря важной для ведения бизнеса информации - 14 %; существенная потеря прибыли - 13 %.

Список использованных электронных ресурсов

www.aup.ru

www.iis.ru

www.bizcom.ru

www.infocity.kiev.ua

www.bizon.ru

www.interface.ru

www.botik.ru

www.iteam.ru

www.ccc.ru

www. internetbook. ru

www.ci.ru

www.isuct.ru

www.citforum.ru

www.ixbt.com

www.comin.org.ua

www.management.com.ua

www.computer.library.ru

www.markbook.chat.ru

www.dis.ru

www.marketing-mix.ru

www.docflow.ru

www.marketing.spb.ru

www.erp.ru

www.mka.ru

www.eup.ru

www.oborot.ru

www.fiber-optica.ru

www.osp.ru

www.hpc.ru

www. plcsystems. kiev.ua

www.hrm.ru

www.promo.ru

www.i2r.ru

www.rusdoc.ru

www.ibo.ru

www.web-support.ru

www.projectmanagement.ru

www.hub.ru

Страницы: 1, 2