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.

Рынок Business Intelligence состоит из 5 секторов:

1. OLAP-продукты;

2. Инструменты добычи данных;

3. Средства построения Хранилищ и Витрин данных (Data Warehousing);

4. Управленческие информационные системы и приложения;

5. Инструменты конечного пользователя для выполнения запросов и

построения отчетов.

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).