大數(shù)據(jù)在知識管理中的應用

李爽

摘要：大數(shù)據(jù)作為一項包容性較強的全新概念，對各行業(yè)領域以及學科均有著十分重要的影響。知識管理是一項同信息與數(shù)據(jù)緊密相連的學科與行業(yè)，對于大數(shù)據(jù)的興起相對較為敏感。如何于大數(shù)據(jù)背景下對知識管理進行全新的定位與認識，針對增強知識管理所占據(jù)的學科地位與學科能力均具有非常關鍵的作用。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；知識管理；知識管理系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)的全面興起是計算機科學發(fā)展與進步的主要產(chǎn)物，計算機科學的發(fā)展與進步，使人們可以實現(xiàn)對于具體實物的全面詳細描畫，因此產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)孕育出大數(shù)據(jù)向相關概念，以及基于大數(shù)據(jù)而出現(xiàn)的各項數(shù)據(jù)技術。大數(shù)據(jù)背景下的知識管理，具有同之前存在差異的較多新特性，并成為知識管理完成改革創(chuàng)新的必要基礎，同時也成為嫁接大數(shù)據(jù)技術而產(chǎn)生的知識管理革命。

一、大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù)，并非單純形式的數(shù)量的提高，而是由量變演化到質變，大數(shù)據(jù)已然彰顯出多種全新特點，因此要求人們運用全新視角與思維重新認識并運用大數(shù)據(jù)。通常而言，大數(shù)據(jù)是指所涵蓋的數(shù)據(jù)量規(guī)模龐大，無法采用普通軟件工具對信息與數(shù)據(jù)進行有效處理。大數(shù)據(jù)特點主要涵蓋大量、高速、多樣、價值四大特點。面對龐大的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)同樣要求較高的處理速度，甚至要求進行實時分析。大數(shù)據(jù)價值密度相對較低，不過通過數(shù)據(jù)挖掘技術處理之后，所形成的數(shù)據(jù)價值得以提高，所形成的外部效應同小數(shù)據(jù)時代存在較大差異。

二、大數(shù)據(jù)背景下知識管理主要技術

（一）云計算

云計算為同大數(shù)據(jù)共同衍生而出的概念，云計算的主要計算對象則為大數(shù)據(jù)。云計算給企業(yè)知識管理系統(tǒng)內部的大數(shù)據(jù)提供相應的存儲空間以及計算能力，從而推動中小型企業(yè)能夠同大型企業(yè)同樣運用大數(shù)據(jù)技術完成對知識管理系統(tǒng)的建立并使其良好運行。云計算擁有較為多樣的計算模式，計算資源十分巨大，能夠為異構系統(tǒng)眾多的各個行業(yè)類型企業(yè)提供科學合理的處理方式。

（二）可視化

數(shù)據(jù)同信息實現(xiàn)可視化，且技術逐漸成熟并步入快速發(fā)展階段?？梢暬蔀榧铀僦R傳播同轉化的關鍵方法，因此可視化技術成為知識管理系統(tǒng)十分必要的技術基礎?？梢暬夹g能夠使知識的表現(xiàn)形式更為豐富，并減小知識的難度便于吸收理解，加速知識于組織內部的高效傳播，便于對知識庫內的知識采取有效掌控，推動知識的發(fā)展與更新。

（三）數(shù)據(jù)挖掘

面對冗雜的數(shù)據(jù)信息，傳統(tǒng)形式的知識管理系統(tǒng)單純借助人工進行知識的發(fā)掘，大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術的進步使得人們能夠使用該項技術從冗雜的數(shù)據(jù)信息之中挖掘具有重要價值的知識，進而推動知識庫的發(fā)展建設。

三、大數(shù)據(jù)與知識管理的應用

（一）知識管理系統(tǒng)更加智能化

傳統(tǒng)形式的知識管理系統(tǒng)，無論是知識庫的構建還是拓展方面，一定程度上需要借助人的智慧與力量。對于大數(shù)據(jù)背景下知識管理系統(tǒng)而言，不但可以取代人工自行構建知識庫，還同人工一樣具備智慧進行智能化思考與邏輯推理，同時生產(chǎn)并組織知識。知識管理系統(tǒng)的系統(tǒng)化智能化發(fā)展，將人類從知識管理的初始起步階段進行改革創(chuàng)新發(fā)展，進而更加專注于對高層級高級別知識的系統(tǒng)化生產(chǎn)與有效應用。這將成為大數(shù)據(jù)背景下知識管理系統(tǒng)針對傳統(tǒng)形式的知識管理系統(tǒng)的改革與創(chuàng)新。

（二）知識管理系統(tǒng)運行速率提高

隨著科學技術的不斷提升， 知識管理系統(tǒng)所具備的處理與更新速率得到質的提升，不過大數(shù)據(jù)背景下對知識管理系統(tǒng)所具備的處理與更新速率有了更為嚴格要求，并且同之前知識管理系統(tǒng)采用的邏輯負荷以及提速方法存在較大差異，務必按照全新的大數(shù)據(jù)技術對全部業(yè)務流程進行重新安排。首先，知識管理處理數(shù)據(jù)與信息數(shù)量快速提高，因此知識管理系統(tǒng)自身運行速率需同步提高，方可使知識管理系統(tǒng)能夠得到及時更新并具備流暢處理能力。其次，針對企業(yè)運行而言，知識管理擔任的角色需要具備及時性。知識管理既包括收集整理隱形知識的慢節(jié)奏目的，尤其是現(xiàn)代企業(yè)之間競爭較為激烈，要求企業(yè)具備較強的知識更新速率，同時要求知識管理系統(tǒng)擁有較高的運行速率。最后，計算機同互聯(lián)網(wǎng)技術，尤其是大數(shù)據(jù)處理技術的不斷發(fā)展，為知識管理系統(tǒng)自身運行速率的提升奠定技術基礎，促進企業(yè)有效開展大數(shù)據(jù)規(guī)劃戰(zhàn)略?，F(xiàn)代企業(yè)所具備的智能化程度不斷提升，企業(yè)生產(chǎn)運營的全過程均可以被知識管理系統(tǒng)詳細收錄，從而形成龐大的數(shù)據(jù)。在此過程內，數(shù)據(jù)與信息的收集整理速率為以上時期的最高階段，企業(yè)的全部信息數(shù)據(jù)均會被有效收集整理到數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)總量與流量相對更加龐大。

（三）知識管理面對的數(shù)據(jù)與信息更為多樣化

傳統(tǒng)形式的知識管理系統(tǒng)管理的信息同數(shù)據(jù)格式多為結構化數(shù)據(jù)，針對企業(yè)數(shù)據(jù)而言，非結構化數(shù)據(jù)與半結構形式的數(shù)據(jù)占比較大，結構化數(shù)據(jù)占比相對較小。占比較小的結構化數(shù)據(jù)盡管價值相對較大，不過基于價值總量而言，非結構化數(shù)據(jù)與半結構形式的數(shù)據(jù)占據(jù)的價值總量同樣十分重要。隨著大數(shù)據(jù)技術的進步與發(fā)展，企業(yè)的數(shù)據(jù)庫以及知識管理系統(tǒng)能力與水平不斷提高，對復雜多樣格式不同的數(shù)據(jù)同信息能夠做到高效處理，不但涵蓋傳統(tǒng)形式的文章，還有快速發(fā)展的圖像與視頻等形式的數(shù)據(jù)同信息。

（四）知識管理系統(tǒng)價值總量提升與價值密度減小

同傳統(tǒng)形式的知識管理系統(tǒng)相比較，大數(shù)據(jù)背景下的知識管理系統(tǒng)所具有的價值密度出現(xiàn)減小的情況。一方面是由于知識管理系統(tǒng)內部數(shù)據(jù)同信息總量不斷提升，另一方面是由于大數(shù)據(jù)背景下知識管理系統(tǒng)大多數(shù)數(shù)據(jù)同信息均為系統(tǒng)自動進行收集整理，同傳統(tǒng)形式的人工操作相比較而言，價值密度勢必減小。不過價值密度的減小，并非表示大數(shù)據(jù)的應用導致知識管理系統(tǒng)的整體價值出現(xiàn)降低。知識管理類系統(tǒng)雖具備的價值密度減小的同時，航天的數(shù)據(jù)與信息總量呈現(xiàn)出幾何級數(shù)形式的快速提高，龐大的數(shù)據(jù)所蘊含的價值總量十分巨大，大大超過價值密度減小所造成負面影響。

（五）知識管理系統(tǒng)處理分析的數(shù)據(jù)與信息總量提高

知識管理主要是構建于對信息同數(shù)據(jù)的收集整理分析前期下，不論何種形式的知識管理系統(tǒng)均為最基本的數(shù)據(jù)同信息共同組建而成，之后則為對知識的轉化以及抽取的全部過程。知識管理開始興起初期，所分析處理的數(shù)據(jù)同信息總量還不是十分巨大，在初代知識管理時期，企業(yè)知識管理主要為辦公業(yè)務有關的自動化管理，通常為郵件或是文檔數(shù)據(jù)庫為主要基礎核心，重點則為文檔管理。在初代時期，即使針對規(guī)模巨大的企業(yè)而言，其存儲的文檔總量同如今相比還算不上數(shù)量龐大。一方面是由于當時的存儲能力以及數(shù)據(jù)生產(chǎn)水平相對有限，使得企業(yè)生產(chǎn)、收集與存儲數(shù)據(jù)與信息的能力受到約束限制，當時的生產(chǎn)還處于較為落后的水平，無法完全實現(xiàn)電子化，無法采用如今種類各異的各種類型傳感器對企業(yè)整體運行采取實時監(jiān)控，因此無法積累龐大的數(shù)據(jù)信息量。除此之外，當時的數(shù)據(jù)存儲水平與技術還不是十分先進，數(shù)據(jù)存儲付出的代價相對較高，使得企業(yè)存儲龐大的信息數(shù)據(jù)受到一定約束限制。另一方面，當時的數(shù)據(jù)處理水平與技術還存在一定的不足，企業(yè)存儲的龐大信息數(shù)據(jù)并不能及時高效的獲得有效的分析處理，導致企業(yè)失去對存儲龐大信息數(shù)據(jù)的主觀意愿。

21世紀以來，不論是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)還是信息數(shù)據(jù)的存儲與分析處理技術，均獲得快速提升，互聯(lián)網(wǎng)科學與計算機發(fā)展形勢十分迅猛，知識企業(yè)沒有足夠的能力對產(chǎn)生的巨大任務進行有效處理。IDC發(fā)布有關德國存儲實際情況的分析調查有關報告，針對德國眾多企業(yè)的抽樣調查，并對未來企業(yè)數(shù)據(jù)信息總量的快速增長進行分析預測。企業(yè)數(shù)據(jù)信息總量的提升，并不是企業(yè)內部知識管理系統(tǒng)的功能拓展就可以有效解決的，量變勢必導致質變，企業(yè)數(shù)據(jù)信息總量的提升已然給企業(yè)數(shù)據(jù)管理以全新特點，采用之前企業(yè)知識管理的有關概念與技術不能有效處理龐大的數(shù)據(jù)信息總量，企業(yè)務必通過全新的知識管理理念以及先進技術有效處理所面對的龐大數(shù)據(jù)信息。企業(yè)務必通過全新的知識管理理念以及先進技術對企業(yè)的知識管理系統(tǒng)進行創(chuàng)新，以此有效處理解決大數(shù)據(jù)所面對的全新挑戰(zhàn)。

結論

大數(shù)據(jù)作為同知識管理緊密相連的重要概念，知識管理唯有緊密圍繞大數(shù)據(jù)，并運用大數(shù)據(jù)進行改革創(chuàng)新，方可在大數(shù)據(jù)背景下尋找立足之處。需要對知識管理的業(yè)務步驟以及學科原理進行全新的認識與定位，還需有效運用大數(shù)據(jù)所涵蓋的各項實用技術，使知識管理能夠從內涵方面以及實踐方面成為大樹背景下的佼佼者。

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