企業(yè)知識管理應用論文

　　在學(xué)習、工作中，大家都有寫(xiě)論文的經(jīng)歷，對論文很是熟悉吧，論文是一種綜合性的文體，通過(guò)論文可直接看出一個(gè)人的綜合能力和專(zhuān)業(yè)基礎。那么你有了解過(guò)論文嗎？下面是小編整理的企業(yè)知識管理應用論文，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

　　[摘要]隨著(zhù)知識經(jīng)濟的到來(lái)，知識作為一種重要的經(jīng)濟資源可以提升企業(yè)的競爭力，知識管理作為一種經(jīng)營(yíng)戰略模式越來(lái)越受到企業(yè)的重視。數據挖掘技術(shù)是數據庫和信息決策領(lǐng)域的一個(gè)理論前沿，是知識發(fā)現的核心部分，利用數據挖掘技術(shù)可以從企業(yè)海量的數據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)、快速與持續發(fā)展。

　　[關(guān)鍵詞]數據挖掘知識管理知識知識管理系統

　　近年來(lái)，知識管理飛速發(fā)展，學(xué)者對知識管理的研究越來(lái)越深入，知識管理在企業(yè)中的實(shí)踐也越來(lái)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(cháng)期實(shí)踐經(jīng)驗等數據資料。但如何對這些數據資料進(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。數據挖掘技術(shù)可以有效地解決這一問(wèn)題，并且被廣泛應用于企業(yè)知識管理中。企業(yè)要在激烈的市場(chǎng)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(chǎng)競爭力。

　　一、數據挖掘技術(shù)的常用方法

　　數據挖掘是從數據當中發(fā)現趨勢或模式的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程的目標是通過(guò)對大量數據的分類(lèi)從而發(fā)現新的信息。數據挖掘（DataMining）指的是從大量數據中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價(jià)值的信息和知識的過(guò)程。

　　企業(yè)中應用數據挖掘技術(shù)的一般過(guò)程為：?jiǎn)?wèn)題定義、發(fā)現信息、制訂實(shí)施計劃、采取行動(dòng)及監測效果等步驟。數據挖掘過(guò)程中常采用以下幾種方法：

　　1.分類(lèi)（有指導的學(xué)習）數據挖掘中的分類(lèi)（或有指導的學(xué)習）方法在商務(wù)領(lǐng)域普遍存在。人們可以對數據庫中的數據進(jìn)行分組，一旦數據被分類(lèi)，就可以概括這些不同組的特點(diǎn)。數據分類(lèi)的基本技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、遺傳算法、決策樹(shù)、貝葉斯信任網(wǎng)絡(luò )、統計分析等方法。

　　2.聚類(lèi)研究（無(wú)指導的學(xué)習）聚類(lèi)是一種對具有共同趨勢和模式的數據元組進(jìn)行分組的方法。聚類(lèi)又稱(chēng)分段，是將數據集劃分成若干個(gè)不同組的過(guò)程。聚類(lèi)技術(shù)試圖找出數據集中共性和差異，并將具有共性的元組聚合在相應的類(lèi)或段中。

　　3.可視化�？梢暬�即以圖形方式表示數據，以圖形方式表示的數據易于理解�？梢暬�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據。

　　4.關(guān)聯(lián)（貨籃子）分析。關(guān)聯(lián)（或貨籃子，簡(jiǎn)稱(chēng)MB）分析可以發(fā)現給定數據集中的頻繁模式，常被用作從產(chǎn)品目錄或零售商店的銷(xiāo)售數據（無(wú)論是有形銷(xiāo)售還是在線(xiàn)銷(xiāo)售）中導出產(chǎn)品和關(guān)聯(lián)的商用信息。

　　5.Web頁(yè)挖掘。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，web上的信息無(wú)比豐富，web頁(yè)挖掘可以對web頁(yè)上的海量數據進(jìn)行分析，提煉出有價(jià)值的信息。

　　6.異常性分析。從繁多的數據中挖掘出與其他數據顯著(zhù)不同的數據。

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

　　企業(yè)中數據指的是各種未經(jīng)處理的業(yè)務(wù)數據、銷(xiāo)售數據、生產(chǎn)數據等，通過(guò)對這些數據進(jìn)行加工處理就可以得到一些對企業(yè)經(jīng)營(yíng)有利的信息。企業(yè)中的知識和信息共同構成企業(yè)知識的來(lái)源，知識不是數據和信息的簡(jiǎn)單積累，知識是一種包括了人員的經(jīng)驗、價(jià)值觀(guān)、關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及專(zhuān)家見(jiàn)解等要素的動(dòng)態(tài)集合。數據是形成信息的基礎或組成部分，處理過(guò)的數據可以形成信息。信息是知識的重要組成部分，信息經(jīng)過(guò)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(shū)館知識管理。企業(yè)知識管理的內容包括：企業(yè)智力資源管理、知識產(chǎn)權資源管理、市場(chǎng)資源管理、組織設計管理、文化管理、信息化管理。信息管理是為實(shí)現組織目標，滿(mǎn)足組織需求，解決組織環(huán)境問(wèn)題而對信息資源進(jìn)行開(kāi)發(fā)、規劃、控制、集成、利用的一種戰略管理。信息管理是知識管理的基礎，知識管理是信息管理的延伸與發(fā)展。

　　三、基于數據挖掘技術(shù)的知識管理

　　數據挖掘技術(shù)可以從企業(yè)數據中挖掘出有價(jià)值的知識，增強企業(yè)商務(wù)智能。信息化的推進(jìn)讓企業(yè)積累了大量的數據，建立充分利用這些數據的意識，從凌亂的數據中挖掘有用知識，這意味著(zhù)企業(yè)開(kāi)始向知識管理邁進(jìn)。數據挖掘通過(guò)數據總結、數據分類(lèi)、數據聚類(lèi)和關(guān)聯(lián)規則來(lái)發(fā)現企業(yè)中的顯式知識和隱式知識。下圖是基于數據挖掘技術(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，知識管理系統可以看作是獲取數據、提取知識、管理知識和向知識使用者提供知識的系統。知識管理系統從數據源中獲取數據，通過(guò)數據挖掘可以發(fā)現數據中的隱式知識并且通過(guò)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據庫并且利用數據挖掘技術(shù)從數據庫中提取知識，它還可能會(huì )使用從其他組織的數據庫中提取的知識。在這個(gè)例子中，這個(gè)組織具有數據源和知識消費者兩個(gè)角色，并且利用數據挖掘技術(shù)從多個(gè)組織中挖掘知識，因此，它還扮演數據提取者的角色。

　　四、結論

　　企業(yè)處在日益激烈的市場(chǎng)競爭環(huán)境中，企業(yè)越來(lái)越難依靠資本、技術(shù)、自然資源和勞動(dòng)力等經(jīng)濟資源來(lái)獲得獨特的競爭優(yōu)勢。隨著(zhù)知識經(jīng)濟的到來(lái)，知識作為一種經(jīng)濟資源將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，知識管理作為一種全新的經(jīng)營(yíng)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)搭建組織知識流轉的信息基礎結構，形成遵循組織統一入口、本體分類(lèi)、知識流程和有序的知識結構體系。數據挖掘是數據庫和信息決策領(lǐng)域的一個(gè)理論前沿，是知識發(fā)現的核心部分。數據挖掘技術(shù)可以快速有效地分析和處理來(lái)自企業(yè)內外部的大量的數據和信息，從而為企業(yè)的預測和決策提供科學(xué)依據。

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