聚识成智:大数据环境下的知识管理框架模型
发布时间：2019-11-09 22:34
【摘要】：[目的/意义]大数据时代,数据具有数据体量大、数据类型多、数据处理速度快、数据价值密度低4V特征。数据的4V特征将影响着以知识为研究对象的知识管理。大数据环境下,知识管理急需变革。[方法/过程]基于此,以大数据的4V特征为出发点,提出大数据环境下的知识管理框架模型——聚识成智,并从"聚""识""成""智"4个方面对知识管理框架模型进行阐述。[结果/结论]模型实现了数据—知识—智慧的转变,从而更好地开展知识服务、智慧服务,达到大数据环境下知识管理的目的。
【图文】：
环境下的知识管理框架模型，实现由数据到知识的转变，再升华为智慧，从而更好地开展知识服务、智慧服务，达到大数据环境下知识管理的目的。2聚识成智———大数据环境下的知识管理框架模型数据到智慧的转变过程，存在着数据—信息—知识—智慧(Data-Information-Knowledge-Wisdom，DIKW)链条。在本研究中，所构建的大数据环境下知识管理框架模型主要有4个元素:数据、知识、智慧、大数据技术，其中，大数据技术及相关技术贯穿整个框架模型图，为实现数据转化为知识再升华为智慧提供技术支撑和帮助，具体框架模型如图1所示。本研究将从“聚”“识”“成”和“智”4个方面阐述大数据环境下的知识管理框架模型。图1大数据环境下的知识管理框架模型2.1聚:数据到大数据集“聚”是大数据环境下知识管理的初始阶段。知识管理的研究对象是知识，而知识源于数据、信息。大数据时代，数据是知识管理中最基础的部分，是知识管理的开端。因此，大数据环境下开展知识管理工作的首要任务是实现数据的聚集，形成大数据集。在这一过程中，主要涉及大数据的两大特点:数据体量大、数据类型多。1)数据体量大。大数据时代，数据无处不在，，数据随时产生。Google公司每月处理的数据量高达400PB;百度每天大约要处理几十PB数据;Facebook每天生成300TB以上的日志数据;淘宝网每天产生约20TB数据。据著名咨询公司IDC的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(10的21次方)，其中75%来自于个人(主要是图片、视频和音乐)，远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB)［11］。可见，数据集的规模不断扩大，已从GB级到TB级再到PB级，甚至开始以EB级和ZB级开始计数。大数据时代，数据体量之庞大已远远超出了人们的预期。2)数据类型多。?
环境下的知识管理框架模型，实现由数据到知识的转变，再升华为智慧，从而更好地开展知识服务、智慧服务，达到大数据环境下知识管理的目的。2聚识成智———大数据环境下的知识管理框架模型数据到智慧的转变过程，存在着数据—信息—知识—智慧(Data-Information-Knowledge-Wisdom，DIKW)链条。在本研究中，所构建的大数据环境下知识管理框架模型主要有4个元素:数据、知识、智慧、大数据技术，其中，大数据技术及相关技术贯穿整个框架模型图，为实现数据转化为知识再升华为智慧提供技术支撑和帮助，具体框架模型如图1所示。本研究将从“聚”“识”“成”和“智”4个方面阐述大数据环境下的知识管理框架模型。图1大数据环境下的知识管理框架模型2.1聚:数据到大数据集“聚”是大数据环境下知识管理的初始阶段。知识管理的研究对象是知识，而知识源于数据、信息。大数据时代，数据是知识管理中最基础的部分，是知识管理的开端。因此，大数据环境下开展知识管理工作的首要任务是实现数据的聚集，形成大数据集。在这一过程中，主要涉及大数据的两大特点:数据体量大、数据类型多。1)数据体量大。大数据时代，数据无处不在，数据随时产生。Google公司每月处理的数据量高达400PB;百度每天大约要处理几十PB数据;Facebook每天生成300TB以上的日志数据;淘宝网每天产生约20TB数据。据著名咨询公司IDC的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(10的21次方)，其中75%来自于个人(主要是图片、视频和音乐)，远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB)［11］。可见，数据集的规模不断扩大，已从GB级到TB级再到PB级，甚至开始以EB级和ZB级开始计数。大数据时代，数据体量之庞大已远远超出了人们的预期。2)数据类型多。?
本文编号：2558699
【图文】：
环境下的知识管理框架模型，实现由数据到知识的转变，再升华为智慧，从而更好地开展知识服务、智慧服务，达到大数据环境下知识管理的目的。2聚识成智———大数据环境下的知识管理框架模型数据到智慧的转变过程，存在着数据—信息—知识—智慧(Data-Information-Knowledge-Wisdom，DIKW)链条。在本研究中，所构建的大数据环境下知识管理框架模型主要有4个元素:数据、知识、智慧、大数据技术，其中，大数据技术及相关技术贯穿整个框架模型图，为实现数据转化为知识再升华为智慧提供技术支撑和帮助，具体框架模型如图1所示。本研究将从“聚”“识”“成”和“智”4个方面阐述大数据环境下的知识管理框架模型。图1大数据环境下的知识管理框架模型2.1聚:数据到大数据集“聚”是大数据环境下知识管理的初始阶段。知识管理的研究对象是知识，而知识源于数据、信息。大数据时代，数据是知识管理中最基础的部分，是知识管理的开端。因此，大数据环境下开展知识管理工作的首要任务是实现数据的聚集，形成大数据集。在这一过程中，主要涉及大数据的两大特点:数据体量大、数据类型多。1)数据体量大。大数据时代，数据无处不在，，数据随时产生。Google公司每月处理的数据量高达400PB;百度每天大约要处理几十PB数据;Facebook每天生成300TB以上的日志数据;淘宝网每天产生约20TB数据。据著名咨询公司IDC的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(10的21次方)，其中75%来自于个人(主要是图片、视频和音乐)，远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB)［11］。可见，数据集的规模不断扩大，已从GB级到TB级再到PB级，甚至开始以EB级和ZB级开始计数。大数据时代，数据体量之庞大已远远超出了人们的预期。2)数据类型多。?
环境下的知识管理框架模型，实现由数据到知识的转变，再升华为智慧，从而更好地开展知识服务、智慧服务，达到大数据环境下知识管理的目的。2聚识成智———大数据环境下的知识管理框架模型数据到智慧的转变过程，存在着数据—信息—知识—智慧(Data-Information-Knowledge-Wisdom，DIKW)链条。在本研究中，所构建的大数据环境下知识管理框架模型主要有4个元素:数据、知识、智慧、大数据技术，其中，大数据技术及相关技术贯穿整个框架模型图，为实现数据转化为知识再升华为智慧提供技术支撑和帮助，具体框架模型如图1所示。本研究将从“聚”“识”“成”和“智”4个方面阐述大数据环境下的知识管理框架模型。图1大数据环境下的知识管理框架模型2.1聚:数据到大数据集“聚”是大数据环境下知识管理的初始阶段。知识管理的研究对象是知识，而知识源于数据、信息。大数据时代，数据是知识管理中最基础的部分，是知识管理的开端。因此，大数据环境下开展知识管理工作的首要任务是实现数据的聚集，形成大数据集。在这一过程中，主要涉及大数据的两大特点:数据体量大、数据类型多。1)数据体量大。大数据时代，数据无处不在，数据随时产生。Google公司每月处理的数据量高达400PB;百度每天大约要处理几十PB数据;Facebook每天生成300TB以上的日志数据;淘宝网每天产生约20TB数据。据著名咨询公司IDC的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(10的21次方)，其中75%来自于个人(主要是图片、视频和音乐)，远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB)［11］。可见，数据集的规模不断扩大，已从GB级到TB级再到PB级，甚至开始以EB级和ZB级开始计数。大数据时代，数据体量之庞大已远远超出了人们的预期。2)数据类型多。?
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