지식 관리-도구

지식 습득 및 응용

지식 습득은 지식 기반 시스템에 필요한 규칙과 이데올로기를 설명하는 데 사용되는 프로세스입니다. 전문가로부터 지식을 추출하고이 지식을 읽을 수있는 형태로 구성하는 과정입니다.

정보 추출 과정에서 사용되는 몇 가지 기술은 인터뷰, 관찰, 프로토콜 분석 및 브레인 스토밍입니다.

예를 들어, 조직이 필요한 지식과 보유한 지식을 결정한 다음 새로운 지식을 개발하거나 획득하여 격차를 메우는 등 전략에 의해 이상적으로 추진됩니다. 지식 습득에는이 장에서 논의 할 몇 가지 응용 프로그램이 있습니다.

노골적인 지식 체계화

무언 지식을 코드화를 통해 범주 형식으로 변환하고이 암묵적 지식을 명시 적 메타 지식 (지식에 대한 지식)으로 습득합니다.

이것은 기본적으로 그들에게 연락하는 방법과 대상을 아는 디렉토리입니다. 코드화의 목적은 지식을 쉽게 구성하고, 찾고, 공유하고, 저장하고, 사용할 수 있도록하는 것입니다.

성문화 된 지식을 포함한 일반적인 자료는 매뉴얼, 스프레드 시트, 의사 결정 지원 시스템 및 절차입니다.

어쨌든 코드화 프로세스는 일반적으로 비용이 많이 들고 보편적 인 이해를위한 코딩도 어렵습니다.

도구 생성

지식 생성은 사용자가 연습하고, 상호 작용하고, 배우면서 다양한 유형의 지식을 지속적으로 전달, 결합 및 변환하는 것입니다.

콘텐츠 생성 및 관리 도구는 각 검색 및 유지 관리를 위해 지식 콘텐츠를 구조화하고 구성하는 데 필수적입니다. 다음 도구로 구성됩니다-

저작 도구
주석 도구
데이터 마이닝 및 지식 발견
Templates
Blogs

저작 도구

저작 도구에는 사용자가 웹 페이지 또는 멀티미디어 응용 프로그램을 만들 수있는 소프트웨어가 포함됩니다. 이들은 다양한 미디어 요소가 구조와 흐름에 결합되는 도구입니다.

저작 도구는 저작자의 암묵적 지식을 포착하고 그 지식을 명시적인 형태로 구성하는 데 도움이되는 목표에 부합합니다.

주석 도구

주석 도구는 문서를 작성한 후 문서에 대한 설명 주석 외에도 도움이됩니다. 댓글은 공개 및 비공개가 될 수 있습니다. MS Word의 변경 내용 추적과 같은 도구는 주석 도구의 예입니다. 이 도구는 또한 작성자가 자신의 전문 지식을 특정 문서에 연결할 수 있도록하여 암묵적 지식을 포착하는 데 도움이됩니다.

데이터 마이닝 및 지식 발견

데이터 마이닝은 여러 데이터베이스에있는 데이터의 새롭거나 숨겨진 패턴을 개척합니다. 여기에는 관계, 상관 관계 및 시장 관련 분석을 발견하기위한 통계 분석이 포함됩니다.

데이터 마이닝에서는 SAS, 데이터 마이닝 제품군 및 데이터 시각화 도구와 같은 통계 분석 도구와 같은 다양한 분석 도구에 접근합니다.

이 도구는 기존 데이터를 분석하고 유용한 정보를 만들어 새로운 지식을 창출하는 목표를 달성합니다. 또한 향후 발생을 예측하고 예상 결과를 예측하는 데 도움이됩니다.

템플릿

여기에는 유사한 항목을 디자인하거나 구성하기위한 가이드 역할을하는 항목의 디자인 또는 패턴 화가 포함됩니다. 이 도구는 확립 된 설계를 따라 체계적으로 지식을 구성하는 데 유용합니다.

블로그

일반적으로 특정 주제에 초점을 맞춘 웹 페이지입니다. 주기적으로 업데이트되고 공개적으로 액세스 할 수있는 개인 일기와 매우 유사한 개인 페이지와 같을 수 있습니다. 이 웹 도구는 저자가 자신의 고유 한 아이디어와 의견을 표현할 수 있도록하여 지식을 이끌어내는 목적에 적합합니다.