Beyond Spreadsheets Informācijas zinātnes izpētes ceļš uz priekšu

Informācijas zinātne ir ātri augoša priekšmets, un zināšanu studentu izmantotie rīki un stratēģijas bezgalīgi attīstās. Iepriekšējais zināšanu studenti pastāvīgi vien izmantoja izklājlapas, tā izpētītu un analizētu datus. No otras puses pašlaik ir lēts bezgalīgs progresīvāku zināšanu zinātnes rīku un metožu šķirne, kas varbūt atbalstīt zināšanu zinātniekiem iet tālāk izklājlapu robežas.

Viens no izšķirošākajiem populārākajiem zināšanu zinātnes rīkiem un paņēmieniem, kas notiek izmantoti vairs ne vienkārši izklājlapām, bet papildus:

• Mašīnmācība
• Lielie zināšanas
• Vizualizācija

Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta veids, kas pieļauj datoriem tikt informētam no datiem ar ārā tiešas programmēšanas. Mašīnmācīšanās algoritmus var arī peļņa no daudzskaitlīgu uzdevumu veikšanai, kā piemērs, zināšanu klasificēšanai, rezultātu prognozēšanai un teksta ģenerēšanai.

Lielie zināšanas ir termins, ko izmanto, tā aprakstītu milzīgo zināšanu apjomu, kas notiek ģenerēts katru dienu. Lielie zināšanas var arī atgriezties no pārāk daudzskaitlīgiem avotiem, kā piemērs, sociālajiem medijiem, tiešsaistes darījumiem un sensoru datiem. Lielos datus var arī peļņa no, tā gūtu ieskatu pircēju uzvedībā, prognozētu novirzes un uzlabotu izvēļu pieņemšanu.

Vizualizācija ir enerģisks programmatūra, ko var arī peļņa no, tā pārraidītu datus vienkāršiem nolūkiem saprotamā kaut kādā veidā. Vizualizāciju var arī peļņa no, tā izpētītu datus, noteiktu novirzes un piegādātu ieskatus.

Ar šos un citus progresīvus zināšanu zinātnes rīkus un stratēģijas, zināšanu studenti var arī iet tālāk izklājlapu robežas un gūt ieskatu datos, kas citādā veidā nav iedomājams. Tas droši vien notiks atbalstīt zināšanu zinātniekiem vienkārši pieņemt labākus lēmumus, spēcināt savus produktus un pakalpojumus un radīt jaunas izredzes saviem korporācijām.

Priekšmets	Ietver
Informācijas zinātnes izpēte	Vizualizācija Mašīnmācība Lielie zināšanas
Mašīnmācība	Algoritmi Modes Izglītojoša zināšanas
Lielie zināšanas
Vizualizācija

II. Izklājlapu ierobežojumi

Izklājlapas ir enerģisks zināšanu pārvaldības programmatūra, taču tām ir pāris ierobežojumi.

• Izklājlapas nešķiet esam mērogojamas. Pieaugot zināšanu apjomam, izklājlapas ir ieguvuši stingrāk kontrolēt un rīkoties.

• Izklājlapas nešķiet esam drošas. Izklājlapās glabātie zināšanas ir neaizsargāti pretstatā zādzībām, korupciju un citiem drošības apdraudējumiem.

• Izklājlapas netiek regulētas. Nešķiet esam centrālās zināšanu pārvaldības politiku un procedūru repozitorija izklājlapām. Tas droši vien notiks radīt nekonsekvences zināšanu pārvaldībā un izmantošanā.

• Izklājlapas nešķiet esam integrētas. Izklājlapas pastāvīgi notiek izmantotas pa vienam no citām komerciāla sistēmām. Tas var beigties ar zināšanu rezervuāriem un radīt nepatikšanas pilnīga zināšanu priekšstata iegūšanu.

Tie ierobežojumi var arī radīt nepatikšanas izklājlapu izmantošanu zināšanu pārvaldībai lielās organizācijās. Šīm organizācijām ir vitāli svarīgs mērogojamāks, drošāks, pārvaldītāks un integrētāks zināšanu pārvaldības atbilde.

III. Informācijas pārvaldības platformas izmantošanas dažas lieliskas priekšrocības

Informācijas pārvaldības platforma (DMP) ir programmatūras atbilde, kas palīdz organizācijām efektīvāk kontrolēt savus datus. DMP piegādā visu organizācijas zināšanu centrālo repozitoriju, atvieglojot iegūt ieejas tiesības un lietošanu. Šie dod papildus dažādus līdzekļus, kas varbūt atbalstīt organizācijām spēcināt zināšanu kvalitāti, pārvaldību un drošību.

Dažas no DMP lietošanas priekšrocībām ir:

• Uzlabota zināšanu standarts
• Paaugstināta zināšanu pārvaldība
• Uzlabota zināšanu stabilitāte
• Uzlabota zināšanu pētījums
• Paaugstināta komerciāla veiklība

Ja meklējat tipu, padomi, kā spēcināt savas organizācijas zināšanu pārvaldības praksi, DMP ir efektīvs programmatūra, kas jāņem ņem vērā. DMP var arī atbalstīt centralizēt datus, spēcināt to kvalitāti un paplašināt drošību. Šie var papildus atbalstīt pacelt peļņa no datus analīzei un izvēļu pieņemšanai.

IV. Iemācīties, kā izdarīt izvēli savam organizācijai piemērotāko zināšanu pārvaldības platformu

Izvēloties zināšanu pārvaldības platformu savam biznesam, jāņem ņem vērā daudz kritēriji. Šie pievieno:

• Jūsu zināšanu daudzums un sarežģītība
• Pārvaldāmo zināšanu šķirnes
• Jūsu uzņēmuma drošības un atbilstības nepieciešamības
• Jūsu lētais

Kad esat apsvēris šos faktorus, varat sākt sašaurināt savas izredzes. Vairs ir norādītas dažas problēmas, kas jāpatur prātā, novērtējot dažādas zināšanu pārvaldības platformas.

• Platformas mērogojamība un funkcija
• Lietošanas ieguvums un lietotāja interfeiss
• Pārdevēja piedāvātā palīdz apmērs
• Platformas sajaukšana ceļu citām komerciāla sistēmām

Jo šos faktorus, jūs varat izdarīt izvēli zināšanu pārvaldības platformu, kas piestāv jūsu komerciāla vajadzībām un palīdz gūt panākumus jūsu mērķus.

Šeit ir pāris papildus aktīvi, kas jums iespējams izrādīties noderīgs:

V. Informācijas pārvaldības svarīgums

Informācijas pārvaldība ir zināšanu plūsmas pārvaldības metode organizācijā. Tas pievieno politikas, procedūras un lietišķās zinātnes, kas notiek izmantotas, tā nodrošinātu zināšanu pieejamību, uzticamību un drošību.

Informācijas pārvaldība ir būtiska vairāku iemeslu pateicoties. Sākumā, tas palīdz nodrošināt iespēju zināšanas notiek izmantoti pastāvīgi un morāli. Otrkārt, tas palīdz piedāvāt aizsardzību datus no nesankcionētas piekļuves, izpaušanas par to, ja izmaiņas. Treškārt, tas palīdz spēcināt zināšanu kvalitāti un padarīt tos noderīgākus izvēļu pieņemšanai.

Ir izvēle galvenie zināšanu pārvaldības elementi, tostarp:

• Informācijas politikas un procedūras
• Informācijas pārvaldības rīki un lietišķās zinātnes
• Informācijas pasniedzēju apmācība un mācīšanās
• Informācijas pārvaldības izsekošana

Ieviešot visaptverošu zināšanu pārvaldības programmu, organizācijas var arī spēcināt savu zināšanu kvalitāti, piedāvāt aizsardzību savus datus no nesankcionētas piekļuves un nodrošināt iespēju zināšanas notiek izmantoti pastāvīgi un morāli.

VI. Informācijas pētījuma uzdevums zināšanu pārvaldībā

Informācijas pētījums ir svarīga modernā uzņēmumu zināšanu pārvaldības elements. Ar zināšanu analīzi, firmas var arī gūt ieskatu savos datos, kas varbūt atbalstīt vienkārši pieņemt labākus lēmumus. Informācijas analīzi var arī peļņa no, tā noteiktu novirzes, prognozētu nākotnes rezultātus un uzlabotu pircēju pieredzi.

Ir ļoti daudz daudzskaitlīgu zināšanu pētījuma tipu, ko var arī peļņa no zināšanu pārvaldībai. Viens no izšķirošākajiem visizplatītākajiem veidiem pievieno:

• Aprakstošā pētījums: šāda veida analītika notiek izmantota, tā aprakstītu apkopotos datus. To var arī peļņa no, tā identificētu novirzes, modeļus un savienojums datos.
• Diagnostikas analītika: šāda veida analītika notiek izmantota, tā identificētu problēmu cēloņus. To var arī peļņa no, tā noskaidrotu, kāpēc kaut kas notiek un tāpēc, ka to izpirkt.
• Prognozējošā analītika: šāda veida analītika notiek izmantota, tā prognozētu turpmākos rezultātus. To var arī peļņa no, tā prognozētu mārketinga apjomus, prognozētu pircēju samazināšanos un identificētu iespējamos riskus.
• Preskriptīvā pētījums: šāda veida analītika notiek izmantota, tā ieteiktu kustības. To var arī peļņa no, tā palīdzētu korporācijām vienkārši pieņemt lēmumus attiecībā uz to, padomi, kā spēcināt savu darbību.

Informācijas pētījums varētu būt enerģisks zināšanu pārvaldības programmatūra, taču jums būs nepieciešams to peļņa no precīzi. Korporācijām ir jāpārliecinās, ka šiem ir pareizie zināšanas, pareizie rīki un pareizie tauta, tā veiksmīgi izmantotu zināšanu analīzi.

Kā tam vajadzētu būt nodarbinot, zināšanu pētījums var arī atbalstīt korporācijām spēcināt efektivitāti, rentabilitāti un pircēju apmierinātību. Tas var papildus atbalstīt korporācijām pielipt priekšā konkurentiem un vienkārši pieņemt labākus lēmumus attiecībā uz nākotni.

VII. Informācijas pētījuma uzdevums zināšanu pārvaldībā

Informācijas pētījums ir svarīga modernā komerciāla zināšanu pārvaldības elements. Ar zināšanu analīzi, firmas var arī gūt ieskatu savos datos, kas varbūt atbalstīt vienkārši pieņemt labākus lēmumus, spēcināt darbību un gūt panākumus savus mērķus.

Ir ļoti daudz daudzskaitlīgu tipu, padomi, kā zināšanu analīzi var arī peļņa no, tā uzlabotu zināšanu pārvaldību. Kā piemērs, zināšanu analīzi var arī peļņa no, tā:

• Identificējiet zināšanu novirzes un modeļus
• Identificējiet zināšanu iezīmes un anomālijas
• Prognozējiet nākotnes rezultātus, saskaņā ar vēsturiskajiem datiem
• Optimizējiet komerciāla procesus
• Pieņemiet labākus lēmumus

Ar zināšanu analīzi, firmas var arī dabūt labāku izstrādājot attiecībā uz saviem datiem un to, padomi, kā tos var arī peļņa no, tā uzlabotu savu darbību. Tas droši vien notiks paplašināt efektivitāti, spēcināt pircēju apmierinātību un paplašināt rentabilitāti.

Lai jūs varētu iegūtu maksimālu labumu no zināšanu pētījuma, jums būs nepieciešams acīmredzami zināt uzņēmējdarbības mērķus, kurus mēģināt gūt panākumus. Kad esat acīmredzami iemācījies savus mērķus, varat peļņa no zināšanu analīzi, tā noteiktu, kādi zināšanas jums ir jāapkopo un kādi ieskati jums ir jāiegūst.

Informācijas pētījums ir enerģisks programmatūra, kas varbūt atbalstīt korporācijām spēcināt zināšanu pārvaldību un gūt panākumus savus komerciāla mērķus. Ar zināšanu analīzi, firmas var arī gūt ieskatu savos datos, kas varbūt atbalstīt vienkārši pieņemt labākus lēmumus, spēcināt darbību un gūt panākumus savus mērķus.

Iemācīties, kā peļņa no zināšanu analīzi, tā uzlabotu komerciāla lēmumus

Informācijas pētījums ir zināšanu izmantošanas metode, tā gūtu ieskatu jūsu biznesā. Pārbaudot savus datus, varat izlemt novirzes, modeļus un savienojums, kas varbūt atbalstīt vienkārši pieņemt labākus lēmumus.

Ir ļoti daudz daudzskaitlīgu tipu, padomi, kā peļņa no zināšanu analīzi, tā uzlabotu komerciāla lēmumus. Šeit ir pāris piemēri:

• Varat peļņa no zināšanu analīzi, tā identificētu ienesīgākos klientus un produktus. Šīs zināšanas var arī atbalstīt efektīvāk atdalīt resursus un attīstīt biznesu.
• Varat peļņa no zināšanu analīzi, tā prognozētu turpmāko mārketinga apjomu un pieprasījumu. Šīs zināšanas var arī atbalstīt izdomāt ražošanas un krājumu līmeni un izvairīties no no krājumu pārtraukšanas.
• Varat peļņa no zināšanu analīzi, tā identificētu un novērstu jautājumi savā uzņēmumā. Sekojot pircēju sūdzībām un tendencēm, varat izlemt jomas, kurās jūsu tiešsaistes bizness var arī atgūties.
• Varat peļņa no zināšanu analīzi, tā izveidotu personalizētas pārdošanas kampaņas. Izprotot savu pircēju vēlmes un nodarbošanās, varat noteikt atbilstošākus un efektīvākus pārdošanas ziņojumus.

Informācijas pētījums varētu būt enerģisks programmatūra jūsu komerciāla izvēļu pastiprināšanai. Ar zināšanu analīzi, varat vienkārši pieņemt pacelt apzinātus lēmumus, attīstīt savu biznesu un spēcināt pircēju pieredzi.

IX. Informācijas pārvaldības ceļš uz priekšu

Informācijas pārvaldības ceļš uz priekšu ir gaiša. Lai varētu padomi, kā zināšanu daudzums, ātrums un diezgan daudz turpina pieaugt, korporācijām varētu būt jāatrod efektīvāki šķirnes, padomi, kā uzglabāt, kontrolēt un izmeklēt savus datus. Tajā galvenā uzdevums varētu būt zināšanu pārvaldības platformām, kas dod korporācijām nepieciešamos rīkus, tā izprastu savus datus un virzītu komerciāla lēmumus.

Bet pat tā zināšanu zinātnei un mašīnmācībai varētu būt arvien lielāka svarīgums zināšanu pārvaldībā. Šīs lietišķās zinātnes varētu arī palīdzēt korporācijām automatizēt uzdevumus, izlemt modeļus un novirzes un izpildīt prognozes. Lai varētu ņemot vērā firmas varēs vienkārši pieņemt labākus lēmumus un spēcināt savu peļņu.

Informācijas pārvaldības ceļš uz priekšu ir potenciāla pilna. Ar pareizos rīkus un lietišķās zinātnes, firmas var arī dabūt konkurences dažas lieliskas priekšrocības un pastiprināt izgudrojumi.

J: Kādi ir izklājlapu ierobežojumi?

A: Izklājlapas ir noderīgs sīkrīks vienkāršu zināšanu pārvaldības uzdevumu veikšanai, taču tām ir izvēle ierobežojumi par tēmu milža zināšanu apjoma pārvaldību par to, ja sarežģītas zināšanu pētījuma veikšanu. Viens no izšķirošākajiem izklājlapu ierobežojumiem pievieno:

Ierobežota zināšanu krātuves ietilpība: izklājlapas var arī uzglabāt vienkārši ierobežotu zināšanu apjomu, kas varbūt radīt nepatikšanas lielu zināšanu kopu pārvaldību.
Neelastība: izklājlapas nešķiet esam specifiski elastīgas, kas varbūt radīt nepatikšanas to pielāgošanu mainīgajām zināšanu vajadzībām.
Iebūvētu zināšanu pētījuma rīku zaudējums: izklājlapām nešķiet esam iebūvētu zināšanu pētījuma rīku, kas varbūt radīt nepatikšanas sarežģītu zināšanu pētījuma uzdevumu veikšanu.

J: Kādas ir zināšanu pārvaldības platformas izmantošanas dažas lieliskas priekšrocības?

A. Informācijas pārvaldības platformas dod dažādas priekšrocības salīdzinot ceļu izklājlapām, tostarp:

Palielināta zināšanu uzglabāšanas iestāde: zināšanu pārvaldības platformas var arī uzglabāt lielu zināšanu apjomu, radot to vienkāršiem nolūkiem kontrolēt pat lielākās zināšanu kopas.
Lielāka lokāmība: zināšanu pārvaldības platformas ir elastīgākas nekā izklājlapas, šī iemesla dēļ tās ir vienkāršiem nolūkiem personalizēt mainīgajām zināšanu vajadzībām.
Iebūvēti zināšanu pētījuma rīki: zināšanu pārvaldības platformās ir iebūvēti zināšanu pētījuma rīki, kas atvieglo sarežģītu zināšanu pētījuma uzdevumu veikšanu.

J: Iemācīties, kā izdarīt izvēli savam biznesam piemērotāko zināšanu pārvaldības platformu?

Izvēloties zināšanu pārvaldības platformu, jums būs nepieciešams apsvērt šādus faktorus:

Jūsu zināšanu vēlmes: jūsu zināšanu kopas lielums, zināšanu šķirnes, kas jums jāsaglabā un jāpārvalda, papildus zināšanu piekļuves biežums ietekmēs jums piemērotās zināšanu pārvaldības platformas tipu.
Jūsu lētais: zināšanu pārvaldības platformu izmaksas var arī mainīties no pārim kravas dolāru līdz vairākiem simtiem dolāru katru gadu. Tas ir ļoti svarīgi izdarīt izvēli platformu, kas piestāv jūsu budžetam.
Jūsu tehniskās talanti: zināšanu pārvaldības platformas var arī diapazonā pēc sarežģītības, sākot no vienkāršiem nolūkiem lietojamām ceļu nelielām tehniskām zināšanām līdz platformām, kurām nepieciešamas uzlabotas tehniskās talanti. Tas ir ļoti svarīgi izdarīt izvēli platformu, kas ir saderīga ceļu jūsu tehniskajām prasmēm.