大資料在知識管理中的應用論文
摘要：大資料作為一項包容性較強的全新概念，對各行業領域以及學科均有著十分重要的影響。知識管理是一項同資訊與資料緊密相連的學科與行業，對於大資料的興起相對較為敏感。如何於大資料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佔據的學科地位與學科能力均具有非常關鍵的作用。
關鍵詞：大資料；知識管理；知識管理系統
大資料的全面興起是計算機科學發展與進步的主要產物，計算機科學的發展與進步，使人們可以實現對於具體實物的全面詳細描畫，因此產生的龐大資料孕育出大資料向相關概念，以及基於大資料而出現的各項資料技術。大資料背景下的知識管理，具有同之前存在差異的較多新特性，併成為知識管理完成改革創新的必要基礎，同時也成為嫁接大資料技術而產生的知識管理革命。
一、大資料概述
大資料，並非單純形式的數量的提高，而是由量變演化到質變，大資料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並運用大資料。通常而言，大資料是指所涵蓋的資料量規模龐大，無法採用普通軟體工具對資訊與資料進行有效處理。大資料特點主要涵蓋大量、高速、多樣、價值四大特點。面對龐大的資料，大資料同樣要求較高的處理速度，甚至要求進行實時分析。大資料價值密度相對較低，不過透過資料探勘技術處理之後，所形成的資料價值得以提高，所形成的外部效應同小資料時代存在較大差異。
二、大資料背景下知識管理主要技術
（一）雲計算
雲計算為同大資料共同衍生而出的概念，雲計算的主要計算物件則為大資料。雲計算給企業知識管理系統內部的大資料提供相應的儲存空間以及計算能力，從而推動中小型企業能夠同大型企業同樣運用大資料技術完成對知識管理系統的建立並使其良好執行。雲計算擁有較為多樣的計算模式，計算資源十分巨大，能夠為異構系統眾多的各個行業型別企業提供科學合理的處理方式。
（二）視覺化
資料同資訊實現視覺化，且技術逐漸成熟並步入快速發展階段。視覺化成為加速知識傳播同轉化的關鍵方法，因此視覺化技術成為知識管理系統十分必要的技術基礎。視覺化技術能夠使知識的表現形式更為豐富，並減小知識的難度便於吸收理解，加速知識於組織內部的高效傳播，便於對知識庫內的知識採取有效掌控，推動知識的發展與更新。
（三）資料探勘
面對冗雜的資料資訊，傳統形式的知識管理系統單純藉助人工進行知識的發掘，大資料背景下，資料探勘技術的進步使得人們能夠使用該項技術從冗雜的資料資訊之中挖掘具有重要價值的知識，進而推動知識庫的發展建設。
三、大資料與知識管理的應用
（一）知識管理系統更加智慧化
傳統形式的知識管理系統，無論是知識庫的構建還是拓展方面，一定程度上需要藉助人的智慧與力量。對於大資料背景下知識管理系統而言，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慧化思考與邏輯推理，同時生產並組織知識。知識管理系統的系統化智慧化發展，將人類從知識管理的初始起步階段進行改革創新發展，進而更加專注於對高層級高級別知識的系統化生產與有效應用。這將成為大資料背景下知識管理系統針對傳統形式的知識管理系統的改革與創新。
（二）知識管理系統執行速率提高
隨著科學技術的不斷提升，知識管理系統所具備的處理與更新速率得到質的提升，不過大資料背景下對知識管理系統所具備的處理與更新速率有了更為嚴格要求，並且同之前知識管理系統採用的邏輯負荷以及提速方法存在較大差異，務必按照全新的大資料技術對全部業務流程進行重新安排。首先，知識管理處理資料與資訊數量快速提高，因此知識管理系統自身執行速率需同步提高，方可使知識管理系統能夠得到及時更新並具備流暢處理能力。其次，針對企業執行而言，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奏目的，尤其是現代企業之間競爭較為激烈，要求企業具備較強的知識更新速率，同時要求知識管理系統擁有較高的執行速率。最後，計算機同網際網路技術，尤其是大資料處理技術的不斷髮展，為知識管理系統自身執行速率的提升奠定技術基礎，促進企業有效開展大資料規劃戰略。現代企業所具備的智慧化程度不斷提升，企業生產運營的全過程均可以被知識管理系統詳細收錄，從而形成龐大的資料。在此過程內，資料與資訊的收集整理速率為以上時期的最高階段，企業的全部資訊資料均會被有效收集整理到資料庫，資料總量與流量相對更加龐大。
（三）知識管理面對的資料與資訊更為多樣化
傳統形式的知識管理系統管理的資訊同資料格式多為結構化資料，針對企業資料而言，非結構化資料與半結構形式的資料佔比較大，結構化資料佔比相對較小。佔比較小的結構化資料儘管價值相對較大，不過基於價值總量而言，非結構化資料與半結構形式的資料佔據的價值總量同樣十分重要。隨著大資料技術的進步與發展，企業的資料庫以及知識管理系統能力與水平不斷提高，對複雜多樣格式不同的資料同資訊能夠做到高效處理，不但涵蓋傳統形式的文章，還有快速發展的影象與影片等形式的資料同資訊。
（四）知識管理系統價值總量提升與價值密度減小
同傳統形式的知識管理系統相比較，大資料背景下的知識管理系統所具有的價值密度出現減小的情況。一方面是由於知識管理系統內部資料同資訊總量不斷提升，另一方面是由於大資料背景下知識管理系統大多數資料同資訊均為系統自動進行收集整理，同傳統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，並非表示大資料的應用導致知識管理系統的整體價值出現降低。知識管理類系統雖具備的價值密度減小的同時，航天的資料與資訊總量呈現出幾何級數形式的快速提高，龐大的資料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）知識管理系統處理分析的資料與資訊總量提高
知識管理主要是構建於對資訊同資料的收集整理分析前期下，不論何種形式的知識管理系統均為最基本的資料同資訊共同組建而成，之後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，所分析處理的資料同資訊總量還不是十分巨大，在初代知識管理時期，企業知識管理主要為辦公業務有關的自動化管理，通常為郵件或是文件資料庫為主要基礎核心，重點則為文件管理。在初代時期，即使針對規模巨大的企業而言，其儲存的文件總量同如今相比還算不上數量龐大。一方面是由於當時的儲存能力以及資料生產水平相對有限，使得企業生產、收集與儲存資料與資訊的能力受到約束限制，當時的生產還處於較為落後的水平，無法完全實現電子化，無法採用如今種類各異的各種型別感測器對企業整體執行採取實時監控，因此無法積累龐大的資料資訊量。除此之外，當時的資料儲存水平與技術還不是十分先進，資料儲存付出的代價相對較高，使得企業儲存龐大的資訊資料受到一定約束限制。另一方面，當時的資料處理水平與技術還存在一定的.不足，企業儲存的龐大資訊資料並不能及時高效的獲得有效的分析處理，導致企業失去對儲存龐大資訊資料的主觀意願。21世紀以來，不論是資料的生產還是資訊資料的儲存與分析處理技術，均獲得快速提升，網際網路科學與計算機發展形勢十分迅猛，知識企業沒有足夠的能力對產生的巨大任務進行有效處理。IDC釋出有關德國儲存實際情況的分析調查有關報告，針對德國眾多企業的抽樣調查，並對未來企業資料資訊總量的快速增長進行分析預測。企業資料資訊總量的提升，並不是企業內部知識管理系統的功能拓展就可以有效解決的，量變勢必導致質變，企業資料資訊總量的提升已然給企業資料管理以全新特點，採用之前企業知識管理的有關概念與技術不能有效處理龐大的資料資訊總量，企業務必透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資料資訊。企業務必透過全新的知識管理理念以及先進技術對企業的知識管理系統進行創新，以此有效處理解決大資料所面對的全新挑戰。
結論
大資料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資料，並運用大資料進行改革創新，方可在大資料背景下尋找立足之處。需要對知識管理的業務步驟以及學科原理進行全新的認識與定位，還需有效運用大資料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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