大數據環境下,如何做好知識管理系統構建?

2021-02-19 中國勘察設計雜誌
知識經濟時代,知識管理理論已逐漸被各行各業所接受。許多國內外知名企業,如微軟、IBM、英特爾、百度公司等都已將知識管理引入企業,將知識管理視為企業管理的重要內容。知識管理的理念在中國的興起得益於2000年之後信息技術的發展、社會整體信息化水平的提高,隨著信息化建設管理的實施而逐漸清晰,成為企業管理的內在需求,愈來愈被重視。在信息技術飛速發展的今天,網際網路為知識管理提供了前所未有的優勢條件。勘察設計企業是人才、知識密集型組織,是以項目模式為客戶提供服務的組織。知識在每個項目乃至整個企業內部生生不息地流動,每天不斷地被應用,進而產生新的知識。因此,對海量知識的有效管理顯得尤為重要。人才的成長、企業競爭力的提高、企業的發展都要依賴於知識管理的水平和知識管理的成果。下面,結合在勘察設計企業多年來的實踐,談談在大數據環境下對企業知識管理的理解以及知識管理的創新實踐。

外在要求

客戶層面的要求

勘察設計行業屬於生產性服務業,客戶大多是生產各種產品的企業,激烈的市場競爭使我們的客戶面對巨大的壓力,尤其是在反應速度、成本效益等方面,對作為生產設施建設服務者的要求也在不斷升級,這就需要我們在提供高質量服務的同時,還需要服務的快速反應。

標準層面的要求

對知識的管理,國家相繼出臺了相關的管理體系,並將知識管理納入質量管理的內容之中。《質量管理體系 要求》(GB/T19001-2016/ISO 9001:2015)中就規定了知識管理的內容,其中「7.1.6組織的知識」一款對知識如何保障組織的質量體系方面做出了要求;《質量管理體系應用指南》(GB/T19002—2018/ISO/TS9002:2016)規定了組織的知識應該如何管理;《卓越績效評價準則指南》(GB/Z19579-2012)中「4.4.4 信息和知識資源」中對組織的知識管理也進行了要求。

政策層面的要求

2016年9月22日,住建部印發的《2016-2020年建築業信息化發展綱要》中對勘察設計類企業提出了「強化企業知識管理,支撐智慧企業建設」的任務要求,並開展了一系列推動知識管理的活動。政策層面的推進和外部環境的影響,促使勘察設計企業必須與時俱進,實現轉型升級。因此,通過知識管理實現能力建設成為企業可持續發展的有效途徑。

內在需求

任何企業從小到大,都依賴於日積月累的經驗和業績。儘管過去幾十年沒有明確的知識管理概念,但業務建設經驗的總結和積累必不可少。企業的發展壯大,靠的就是技術的沉澱和知識的積累,以及一代又一代人的努力奮鬥和知識傳承。在完全競爭的市場環境下,企業的生存和可持續發展面臨以下幾方面的問題和挑戰:

一是企業能力和競爭力提升的需求,創新發展的需求。傳統的管理思維和運營模式已不能滿足企業高效運轉的要求,管理提升、內部挖潛、提質增效已成為企業可持續發展的必由之路。

二是企業面臨核心骨幹60後大面積退休的嚴峻形勢。目前,60年代出生的員工是設計院的業務精英,他們繼承了老一代知識分子的優良品質,經歷了改革開放40年的發展,是中國快速發展的見證者、參與者和建設者,積累了大量寶貴的經驗,代表了企業最高技術水平。而這批人將在5年左右陸續退休,他們退休之後,企業將面臨不可避免的知識技術斷層。由於缺乏師傅帶徒弟的傳統機制,加上七八十年代出生的技術人員流動性較大,國家經濟快速發展,企業業務繁忙,導致人人注重生產而無暇顧及技術的有效傳承。

三是新員工培訓成長的需求。尤其是新入職員工,通常經過簡單的培訓後直接投入到項目中邊工作、邊學習,通過參加不定期的專業技術講座提高業務水平,缺少自主學習交流的平臺和機制。此外,員工之間的知識分享、團隊內部之間的知識共享、不同部門之間的知識共享,均存在不確定性和局限性。 

2009年,我國發布了知識管理的一系列標準,《知識管理第1部分:框架》(GB/T23703.1-2009)對知識管理作出了如下定義:「對知識、知識創造過程和知識應用進行規劃和管理的活動」;《知識管理第2部分:術語》(GB/T23703.2-2010)中對知識的定義為:「通過學習、實踐或探索所獲得的認識、判斷或技能。知識可以是顯性的,也可以是隱性的;可以是組織的,也可以是個人的。」

筆者認為,知識管理是由多科學融合滋養而生的一門學科,涉及統計學、信息學、情報學、教育學、心理學等,屬於應用類學科,從不同的角度看有不同的定義。結合勘察設計行業屬於人才知識密集型工程服務類企業的特性,根據多年的實踐體會,筆者更傾向於將其定義為組織對知識的獲取、共享、創新、應用等知識過程循環進行管理的一系列活動。知識管理的成果最終是通過人的應用來體現知識為客戶和企業帶來的價值,「應用」自然就是知識管理的目的,而人是知識應用的主體。所以,知識管理的本質是知識服務,通過對知識的管理服務於人、服務於組織的應用,進而提升企業的能力和競爭力。

要研究如何提供知識服務,就必須對被服務對象的組織和行為特點進行研究,同時還要依據這些特點,對知識進行恰當的分類,為建立知識服務系統奠定管理基礎。 

勘察設計企業是以工程技術為基礎的技術應用型企業,是以工程建設為主業,同時具備工程項目諮詢、設計、採購、施工或施工管理、開車服務、項目管理的能力,通過對項目的組織實施創造價值並獲取合理利潤的企業;是專業技術服務類企業,是以項目方式提供服務的組織,其本質是工程建設的技術集成商。具備以下特徵:

組織特性

一是專業齊全。以工業設計企業為例,包含工藝、總圖規劃、建築、結構、暖通、給排水、氣體動力、供電、電照、自控、通訊信息、技術經濟等專業。

二是機構健全。除常設行政管理部門外,包含經營、造價、採購、工程、安全,檢測等工程實施配套管理部門。

服務模式特性

一是以項目為單位組成項目單元。小型項目人員可以多項目交叉並行,大型項目人員相對集中,各項目組的管理相對獨立。

二是項目任務範圍多樣。根據中標約定的範圍、計劃、費用和可交付的產品要求,項目單元的生產方式不盡相同,所配備的資源也不同,可能是全過程的諮詢服務,也可能是某個階段性的服務。

三是項目的臨時性。每個項目的實施都有一定的周期,有始有終,因此項目單元是臨時性組織。

四是項目的唯一性。每個項目都是個性化定製產品。項目的執行和管理方式不能完全複製於另一個項目。

五是項目的多變性。在項目的執行中,存在許多不確定性,地點、資金、技術方案、工期等均可能發生變更,客戶要求的變化是行業的一種常態。

結合本企業的知識管理情況,我們按照知識的產生和應用將知識分類如下:

權威知識

權威知識是指經過評審的對企業生產活動具有指導意義的構成企業核心能力的知識,主要包括:企業戰略、企業制度、工作程序、管理辦法、各類規定等從宏觀到微觀的各類文件;企業標準、技術指南、各種工作模板等;企業核心技術,經年形成的具有競爭力的管理方法、商業模式、技術專長和專有技術等。

參考知識

參考知識是指經過簡單審核的對企業生產活動具有參考意義的知識,主要包括:企業各類數據,包括人力、財務、經營和項目管理等系統經加工整理的,便於重複利用的各種數據;以檔案形式儲存的各類成果文件,包括紙質的和電子化的檔案;項目總結、復盤分析報告等;發表的各類著作、文章等。

日常知識

日常知識是指日常工作中交流、問答、論壇、培訓產生的知識,主要包括:內部各類交流的活動,尤其是在項目執行中的交流(包括面對面的交流以及基於網絡的多種媒體的交流)、審核、檢查、論壇發布、分享等活動中產生的各種文字、圖片、視頻、聲音等形式的知識;各類講座、技術培訓等過程中產生的知識;與外部的各類交流活動,包括與政府主管部門,尤其是在項目執行中與客戶的交流(包括面對面的交流以及基於網絡的多種媒體的交流)、審核、檢查等活動中產生的各種形式的知識。

外部知識

外部知識是指通過技術手段引入知識系統的外來知識,主要包括對公司外部環境的認識,如國家、行業各種技術和管理標準規範、標準圖集、法律法規、教材、書籍、文獻等;項目要實現的目標、客戶對項目執行方法的要求以及項目屬地的各種要求和限制條件;外部知識可以是各種形式的,如文件、視頻、圖像等。 

2000年以後,部分勘察設計企業率先開展了生產和管理信息化工作,利用信息技術的發展逐步建立起了協同設計、項目管理、數字檔案館等系統,並取得了良好的效果。2010年左右,隨著知識管理概念從學術研究領域引入實體企業,部分企業在信息化成果的基礎上開始了知識管理系統的構建。

縱觀業內已完成階段性知識管理的企業,通常都把知識管理的重點放在歷史形成的事實知識,會圍繞內外部知識開展一系列的知識管理活動,通過諸如文檔歸集、梳理分類、編碼標識等,建立流程及成果管理模塊建設知識管理系統和平臺,將知識管理的成果通過網頁實現檢索查詢的目的,表現形式為企業門戶、協同辦公系統、協同設計平臺、知識平臺(包括知識地圖、社區、專家系統、知識倉庫或數字檔案館等模塊)等。

在如今網際網路環境下,如何構建勘察設計企業知識管理系統,筆者認為應該遵循以下原則:一是強化知識管理的目的;二是明確知識管理範圍、內容、重點,充分利用企業現有的信息化成果;三是運用大數據網際網路思維,利用當今信息技術發展的最新成果重新構建系統;四是為企業和員工提供提高工作效率的工具;五是構建知識共享的企業文化。

知識管理的目的

一直以來,學者和專家在各種專著、文獻中對知識管理的意義、目的均有全面的闡述。筆者認為,所有知識管理活動的目的只有一個,那就是「應用」,即對知識的應用。應用分為被動和主動兩種形式,被動的應用是沒有溫度的,「平臺建設好了,用不用隨你」,這樣的思維導致了知識系統的閒置和最終走向沉寂。而主動應用就是知識服務,是有溫度的,是以用戶為中心,以一線人員的需求為導向提供知識產品,也為員工提供支持,實現知識「伴隨」。

知識管理的範圍、內容、重點

之前的信息化建設成果包含了上述的權威、參考、日常、外部四類知識,這四類知識分布於各管理系統和業務系統之中,知識管理的範圍應該是對各系統內產生的、沉澱的知識進行收集、挖掘和萃取,圍繞知識過程循環的獲取、共享、創新和應用開展知識管理工作,工作重心是建設好知識支持系統。對累積的各類整裝的內外部知識的收集、梳理相對比較容易,對日常知識的收集則比較困難,尤其是即時發生的、碎片的、稍縱即逝的、記錄結果中反映不出來的過程知識,尚缺乏有效的方法和手段。因此知識管理的重點是對日常知識的管理。

知識管理系統的構建思路

知識管理系統的構建,筆者認為是構建一個適合企業的知識管理生態系統,應該包含知識庫、知識查詢、知識應用等基本功能,以及知識在企業內各場景的流動狀況,所有這些功能模塊共同組成企業管理和業務的支持系統,各系統建設必須應用最新的信息技術加上大數據網際網路思維來實現。

知識管理重在「理」、目的是「用」、核心是「服務」。以應用為目的的成果應達到「隨身、隨事、隨勢」的要求,這是本企業知識管理秉承的理念。「隨身」是方便,無論在哪兒,通過移動端與電腦的同步實現即時查詢;「隨事」是能及時解決問題,無論是管理上的還是員工的知識需求;「隨勢」是根據需求的變化持續提供超出預期的服務,並根據信息技術的發展升級知識管理的方式方法,在知識管理上追求不斷創新,知識管理系統構建應從宏觀角度看,從微觀方面幹。

知識管理生態系統

蘋果公司創始人賈伯斯曾說過:「簡單可能比複雜更難做到,你必須努力理清思路,從而使其變得簡單」。 以簡約思維來看,勘察設計企業的運行由管理系統和業務系統構成,以知識庫為基礎的知識管理構成企業的支持系統。本企業知識生態模型構建如圖1所示。

面向應用的結構化知識庫建設

傳統知識庫是支持系統的基礎工程,通常是通過內外部知識成果的收集、分類、整理,最終以網頁形式呈現給用戶,提供二維查詢,再輔以知識社區、專家系統、e-leaning系統形成知識獲取、分享、應用的模式。在當今網際網路環境下,知識庫的建設不應限於常規模式,應該引入人工智慧技術,通過語義網絡構建知識庫系統,再依據知識庫,根據行業特點和專業特徵構建適合本企業的知識圖譜。構建原則如下:

一是依據既有的知識庫重新構建知識模型,確定專業概念、實體、屬性和規則。二是以數據為基礎,利用計算機技術對項目圖紙、業務數據等自動獲取進行結構化的處理加工,並將非結構化的文本通過抽取加工轉化為結構化的知識。三是專業詞彙的挖掘擴充,構建行業詞庫,豐富基本的語義關聯詞彙,如同義詞、縮寫詞等。四是行業實體確定與識別,通過行業詞彙識別專業實體,使實體概念化,並根據專業實體的屬性關係關聯到知識庫中相應的實體。五是知識庫質量控制,通過知識編輯工具人工糾錯補全等對積累的知識不斷更新。

早在1960年,語義網絡(Semantic Networks)就作為知識表示的一種方法被提出,主要用於自然語言理解領域,是一種用圖來表示結構化知識的方式。在一個語義網絡中,信息被表達為一組結點,結點通過一組帶標記的有向直線彼此相連,用於表示結點間的關係。由於語義網絡是通過概念及其語義關係可視化形式表達知識的網絡圖,所以行業知識圖譜的構建是一個複雜的系統工程,需要通過自動化的方法加人工輔助來完成,流程複雜、內涵豐富,涉及知識表示、自然語言處理、知識融合、數據挖掘和眾包等一系列技術。數據來源於國家標準規範、法律法規、外部知識庫以及企業內部標準、內部知識庫、作業指導書等規則型知識。由於行業知識圖譜不僅具備查詢功能,還具有決策分析、推理判斷以及較強的可解釋性,相對於傳統的知識系統,會引發知識應用的質變。

知識圖譜作為新型的信息系統的基礎設施,綜合了多方面技術,像建立文本之間的超連結一樣,建立數據之間的語義連結,並支持語義搜索。從自然語言處理角度看,它主要在做怎麼能夠從文本中抽取語義和結構化的數據;從知識表示角度看,是怎麼利用計算機符號來表示和處理知識;從人工智慧的角度,則是怎麼利用知識庫來輔助理解人類的語言;從資料庫角度看,是用圖的方式存儲知識。因此,要做好知識圖譜,需要綜合利用好知識表示、自然語言處理、機器學習、資料庫等多方面的方法和技術。

知識查詢應用

知識庫知識模型全新的構建方式為知識查詢提供了根據問題模型提供精準答案的可能,在系統構建上不應追求大而全,要力求專而精。

比如,中國電子工程設計院利用智能問答系統以及FAQ衍生出來的項目助手,可以很好地解決日常的行政管理問題、技術問題和規範問題的查詢,大大提高了工作效率,尤其是對異地遠程現場一線起到了切實的支撐作用。智能問答是基於知識庫內容的自動問答系統,它以直接而準確的方式回答用戶自然語義的提問,將構成新一代搜尋引擎的基本形態(圖2、圖3)。 同時,電子眼系統很好地解決了員工對內外部知識的一站式搜尋,省卻了對不同網站的瀏覽,提高了知識查詢效率(圖4)。

知識圖譜構建示例

知識圖譜是將各類信息、數據和連結關係聚合為知識,是大數據環境下知識的有效組織方法,是揭示實體關係的語義網,是知識存儲的新形式,可實現語義檢索、問題回答、簡單的推理預測等,利用信息技術構建的結構化知識庫是其基礎知識庫。知識圖譜最終體現的是對知識的搜索能力,是提高知識服務水平的有效途徑。

由此可知,勘察設計行業知識圖譜是以人的思維模式,用工程語言對行業或專業知識進行加工、存儲、表達、利用的工具和方法。勘察設計行業知識圖譜可以包含很多專業子圖譜和專項知識圖譜,如我們為本企業建築裝飾公司構建的專項知識圖譜(圖5)。該圖譜作為裝修設計和工程施工的輔助工具,可以擴展裝飾材料特性、產品選型、效果展示等節點,也可以擴展施工流程、質量和安全管理等方面的節點,形成全維度的專項知識圖譜。

消防設計是建築設計中必須要涉及的內容,針對消防設計,可以通過知識圖譜的形式進行表達。圖6為消防設計重點要關注的幾個方面,例如消防設施、消防給水、防煙排煙等。

圖7為消防設施消火栓設計時需要符合規範的內容。知識圖譜可以從室內外、給水形式及市政管網等多個方面,對消火栓需要符合的設計規範和常用知識進行全方位的描述。

通過知識圖譜,可以將結構化的知識可視化,將各種知識立體的呈現給設計人員,同時還可以通過信息系統接口將知識圖譜應用在設計系統、協同系統、文檔系統等多個信息系統中,為設計人員提供有力的知識支撐。

與開放的通用知識圖譜不同,行業知識圖譜和專業知識圖譜相對企業外是封閉的,知識圖譜的構建與外部知識庫關聯具有約束性,不能充分發揮網際網路大規模語義網絡構建知識庫系統的優勢,因涉及企業的核心技術,只能在規定的範圍內進行構建。另外,還需要由各專業專家組成的團隊給予支持。

勘察設計企業所在行業領域不同,所構建的知識管理系統也不盡相同,即使是在同一個企業,由於主營業務板塊不同,也需要構建支持不同板塊的知識管理子系統,而每個知識管理生態系統都具有生命力,會隨著用戶的需求和信息技術的發展而不斷生長。因此,知識管理是一個動態的過程行為,需要不斷創新方式方法去迎合,這也是知識管理需要隨勢的本質。勘察設計企業知識管理往小了說對企業日常的經營、生產、管理起支撐作用,往大了說更有助於企業轉型升級、提質增效、創新發展。知識管理工作任重道遠,只有開始沒有結束,我們還需要不斷探索、不懈努力、不斷學習新技術、採用新方法,不斷創新,為企業高質量發展的基礎工作服務,這也是知識管理工作的意義所在。

相關焦點

  • 眺望|李政:大數據環境下的網絡輿情治理策略
    大數據環境下,網絡輿情在數據體量、複雜性和產生速度等方面發生了巨大變化,[1]傳統社會管理模式下對網絡輿情的研判思維已不能適應時代發展潮流,政府作為網絡輿情治理的核心主體正面臨治理思路和能力的嚴峻挑戰。
  • 大數據時代,勘察設計企業知識管理路在何方?
    隨著知識經濟時代的全面到來,網際網路+、大數據、信息化、AI等以往的熱門詞彙,日益成為各行各業研究的熱點。知識就是生產力,勘察設計行業作為典型的人才密集型行業,如何發掘和保持企業的智力優勢與人才優勢,傳承並保持企業的市場競爭力,是勘察設計企業亟須探索的問題,也是企業走向智慧化轉型升級的必由之路。知識管理這一概念於20世紀80年代被引入中國,但在國內很多行業才剛剛起步。
  • 「數據管理系統」頂級資料庫管理系統供應商
    這些存儲設備可以小到智慧型手機,也可以大到基本上不受限制的雲存儲系統。如何最好地找出哪些DBMS適合您的企業?你應該訂閱AWS、Azure、Google或其他雲服務提供商提供的服務,還是購買數據中心存儲和伺服器並自己運行?這完全取決於您需要哪種類型的用例;例如,如果您是金融服務、醫療保健或國防部門的受監管行業,則可能需要同時安裝這兩種類型的用例。
  • 大數據時代數據中心運維管理
    總之,強化對運維工作人員的業務培訓,能夠有效地對運維工作者的維修技術進行與時俱進的培訓,能夠有利於運維管理工作人員進行數據中心運維管理工作的開展,最終有利於信息技術飛速發展下的運維工作的穩定進行。 有些企業的運維管理的硬體設施和軟體配備欠缺,造成整體的管理水平低,是因為企業沒有採取相應的舉措保障。以下將詳細講述如何提升整體行業環境的了解。
  • 如何構建一個生產環境的推薦系統
    而這些內容如何去滿足用戶的需求呢?我們需要一個精準的解決方案來簡化用戶的發現過程。01推薦系統的作用是啥?簡而言之,推薦系統就是一個發現用戶喜好的系統。系統從數據中學習並向用戶提供有效的建議。如果用戶沒有特意搜索某項物品,則系統會自動將該項帶出。
  • 大數據工程師手冊:全面系統的掌握必備知識與工具
    概括來講,一名全能型選手要把數據科學過程中從數據存儲到把預測模型投入正式生產的每一步都能 hold 住。一般來說,大家在學習過程中更注重機器學習或深度學習技術的理論學習與應用,數據管理方面的知識往往是「事後諸葛亮」;數據科學專業的學生們對如何處理、清洗數據等建模技術關注較多,忽略了如何製作「數據香腸」。
  • 【SDCC講師專訪】張翼:攜程在大數據平臺構建中遇到的挑戰
    張翼:我叫張翼,浙江大學畢業,最初的專業是信息管理,屬於管理學院,由於喜歡在電腦上搗鼓些東西,也想比較系統地學習相關的知識,所以在大二下半學期的時候就轉到了軟體工程,真是「一入空門深似海」啊 ,研究生畢業之後在Ebay中國研發中心和大眾點評工作過,目前擔任攜程大數據平臺的負責人,現在看來在網際網路行業打拼也有近十年時間了。
  • DAMA數據管理知識體系及對製造業數據治理的思考
    這張圖是知識領域的車輪圖,數據管理我們分為以數據治理為核心,以及環繞著數據治理的各個部分,加起來一共11個知識領域,這11個知識領域就基本涵蓋了數據管理的方方面面。DMBOK這本書中有兩個圖是挺好的一個說明,說治理就是如何保障這個數據得到正確處理的過程,管理就是在既定目標下實現目標的一個過程。做一個比喻數據治理類似於立法和司法的過程,管理就是執法的過程。我們可以看一下數據治理通常都做了什麼工作。通常包括是制訂數據的戰略,還有制訂一些標準、制度,提供一些審計操作,還有重大事項的升級處理等等。
  • 探索大數據與城市治理前沿趨勢,他們如何構建多專業大數據云平臺?丨第二屆全國評選
    公司主要承擔城市的各項規劃編制、各類工業與民用建築工程設計、市政行業道路、橋梁、風景園林及排水專業工程設計、文物的保護工程勘察設計,以及有關城市科研和技術諮詢等業務。近年來,蘇規院通過構建城市規劃、城市交通、歷史文保、產業布局、水利水務、市政工程等多專業大數據云平臺,積極探索大數據與城市治理前沿趨勢。
  • 如何構建知識體系?做好這三步,建立知識樹
    而根本原因就在於,沒有建立自己的知識體系。沒有體系的人,要麼聽風是風,聽雨是雨,今天看到《懂得管理老闆的員工才是高級員工》,覺得很有道理,明天看到《聽話才是員工生存的唯一法則》,又覺得說的不錯;要麼是固執己見,把自己的觀點守護的如銅牆鐵壁,與自己相悖的意見永遠聽不進去。
  • 監測數據不再「一瞞永逸」 環保大數據引領環境管理變革
    目前,公眾能夠感知環境質量的途徑有限,主要是通過政府發布的報告,獲悉總體的環境質量,以及通過一些App,得到碎片化的環境質量狀況,與公眾個人的生活關聯度並不緊密,缺乏廣泛的、專業的、系統的環境質量發布平臺。此外,公眾參與環境質量改善的途徑極少。
  • 電商3.0時代:如何做好數據管理?
    那麼在電商3.0時代,如何做好數據管理呢?各種各樣的數據產品,如何辨別真偽呢?哪些能給你的企業運營帶來指導幫助呢?各種各樣的數據接口,如何做到統一管理呢?本文來自左文清,情報通數據分析總監,於「市場部大講堂」做的的分享。最近總是聽說很多公司都在做DMP,DMP到底是什麼呢?接下來我將循序漸進的給大家介紹。
  • 如何做好檔案保密工作
    治理組織要成立專門的保障機構,明確大數據條件下的安全規劃,還要推動法規標準的完善,實現宏觀層面上的監導,確保檔案服務遵循法規標準,管理組織要綜合運用技術手段開展安全保障。大數據下的雲服務提供商要有意識強化中央伺服器建設,採用先進的設備和伺服器結構,依據最新的理念,建立可以應對海量數據的服務中心。1.進行保密宣傳,檔案管理人員應多參加政治學習教育,聯繫實際學習政治理論,使自身有較強的政治責任心、事業心和高度的保密意識。
  • 五步驟,打造呼叫中心知識管理系統
    在呼叫中心發展過程中,如何提供有效的服務方式,滿足由專業人士趨向平民化的客戶需求,將零落散漫在各個角落的資料,進行統一的分類、規範,便催生了知識管理系統的發展。 作為緊跟互聯時代特性的知識管理系統,如何對知識進行挖掘,通過專業的知識梳理與統一規範,形成初期的知識管理系統。
  • 如何做好實驗室儀器管理?
    —為了使校準工作規範、有序地開展,使用單位應參照《環境空氣品質自動監測技術規範》(HJ/T193-2005)及儀器使用說明書制定相應的校準規程或方法,例如北京市環境監測中心針對空氣品質自動監測系統制定了SO2、NOx、CO、O3和大流量採樣器的自校規程;上海市環境監測中心制定了微量振蕩天平法測定PM10的校準規範,並在上海市質量技術監督局登記備案。
  • 知識圖譜的構建流程,你真的掌握了嗎?!
    隨著企業探索下一代可擴展的數據管理方法,利用自動化等高級功能成為一種競爭優勢。想想企業經歷了多次強大的技術轉型。儘管制定了商業案例、戰略和長期實施路線圖,但許多人通常仍然無法實現或接受變革。對業務應用程式和用例的理解有限,無法定義清晰的願景和戰略。
  • 【管理】運用條形碼系統 做好庫房管理
    紙質讀者流失帶動廣告市場持續萎縮,數字媒體普及使傳統印刷市場縮水,書刊、報紙等紙質印刷品需求下降等狀況,為進一步加強企業成本控制,改變庫房操作繁瑣、易出錯,基礎數據不準確,業務流程不合理以及員工操作不熟練等問題,更好地做好企業庫房管理,我公司引入了條形碼系統,對用友NC系統進行了升級,圖1為升級後的庫存管理版塊示意圖。
  • 大數據環境下醫療保險計算機審計要點分析
    漢中市及其各縣審計局在此次審計過程中,面對大數據環境,精心組織,高標準布局,科學安排落實,取得了一定成效。事實表明,大數據環境下計算機審計效益極高,成果明顯,為整個醫療保險審計取得勝利起到了重要積極作用。一、醫療保險數據的特性醫療保險審計的關鍵在於數據。醫療保險涉及面廣,其數據主要具有種類繁多、存儲量巨大,結構複雜的特性。
  • 知識圖譜的自動構建
    知識圖譜的自動構建和數據挖掘有一定的關聯,自動構建知識圖譜和手動構建不是一個概念。明略科技的新產品正在做到:專家在臺上講話,後臺圖譜系統可自動同步構建知識圖譜。提到知識工程的發展,首先是80年代蓬勃發展的專家系統,隨後逐步發展至90年代的全球資訊網知識庫。90年代的全球資訊網1.0,以信息收集為主;後面加入人工因素,即人和信息一起,此時進入全球資訊網2.0階段。
  • CNCC技術論壇|新型硬體環境下大數據處理技術
    新型硬體(如NVRAM、RDMA、GPU/TPU等)及其構建的異構複雜環境,與既有硬體環境的巨大差異,導致傳統的算法、數據結構甚至是設計原則和經驗法則等難以為繼,對信息存儲與大數據處理帶來新的挑戰和機遇。本論壇將分享最新進展和發展方向。