Data Mining (Интеллектуальный анализ данных)

Более глубокие исследования данных - поиск закономерностей и зависимостей между данными

1. Классификация — отнесение объектов (наблюдений, событий) к одному из заранее известных классов. Отнесение нового товара к той или иной товарной группе, отнесение клиента к какой-либо категории

2. Кластеризация — группировка объектов на основе свойств, описывающих сущность объектов

Сегментирование и построение профилей клиентов

3. Регрессия — Установление функциональной зависимости. Прогнозирование объемов продаж

4.Ассоциация — выявление закономерностей между связанными событиями. Размещение товара на прилавках, стимулирование продаж

5.Последовательные шаблоны — установление закономерностей между связанными во времени событиями. Если куплен товар А, то через неделю покупается товар В

6. Анализ отклонений — выявление наиболее нехарактерных шаблонов. Нетипичное приобретение товара по данной карте на большую сумму

В основе - математический аппарат, возникший и развивающийся на базе достижений прикладной статистики, распознавания образов, методов искусственного интеллекта, теории баз данных

БИЛЕТ 24

Управление знаниями в организации: основные понятия и определения. Система управления знаниями.

Уровни информационного пространства

     Данные– это не подвергшиеся обработке, не осмысленные сведения. Они являются «сырым материалом» для последующих преобразований, но существуют независимо от чьей-либо потребности в анализе. Данные могут быть представлены в различных формах, например, в виде электронных таблиц (MS Excel, Lotus и т.п.) и хранится в различных представлениях в базах данных (БД). Данные требуют своей интерпретации.

     Информация – обработанные, осмысленные данные. Информация отвечает на вопросы «кто?», «что?», «где?», «когда?», т.е. такие данные воспринимаются во взаимосвязи с другими сведениями (например, это электронная БД с четкими связями между входящими в нее таблицами).

     Знание– это информация в контексте, способная произвести побуждающее к действиям понимание. Знание использует информацию для достижения определенного результата и дает ответ на вопрос «как?».

Управление знаниями (УЗ) - Knowledge Management (КМ) - процесс интегрированной трансформации организацией своих интеллектуальных активов в прибыль и материальные ценности. 

Управление знаниями – дисциплина, которая обеспечивает интегрированный подход к созданию, организации, доступу и использованию информационных ресурсов организации: структурированные БД, текстовую информацию, документы, описывающие правила и процедуры, а также наиболее важное – неявные знания сотрудников, и др. 

Управление знаниями – формальный процесс, который состоит в оценке организационных процессов, людей и технологий и создании системы, использующей взаимосвязи между этими компонентами, с целью предоставления нужной информации нужным людям и в нужное время, что приводит к повышению продуктивности. 

Управление стоимостью проекта

Состоит из:

1. Оценка стоимости– процесс определения примерной стоимости ресурсов, необходимых для выполнения операций проекта.
2. Определение бюджета– процесс суммирования оценок стоимости отдельных операций или пакетов работ для формирования санкционированного базового плана по стоимости.
3. Управление стоимостью– процесс мониторинга статуса проекта для корректировки бюджета проекта и внесения изменений в базовый план по стоимости.

План управления стоимостью включает:

· Степень точности (напр, до 100 000руб)

· Единицы измерения (человеко-дни, рубли)

· Правила измерения исполнения (контрольные точки, освоенный объем)

· Контрольные пороги – величина отклонения, после которой предпринимаются корректирующие действия

· Форматы отчетности

· Описание процессов управления стоимостью

БИЛЕТ 25

Управление знаниями: инфраструктура, культура и технологии.

В концептуальной модели управления знаниями можно выделить три взаимосвязанные компоненты: 

 инфраструктура знаний; 

 культура знаний;

 технология знаний. 

1. Инфраструктура знаний. Можно выделить две составляющие этой компоненты.

 Первая включает существующую структуру и процессы организации,вторая отражает источники знаний. 

2. Культура знаний. Компании должны обеспечить культурную среду, которая бы способствовала обмену знаниями. Создание эффективной культуры знаний включает осознание важности роли человека, как носителя знаний, и создание в человеке заинтересованности в обмене

знаниями. 

 3. Технология знаний. В число основных технологий, поддерживающих управление знаниями, входят:

·  исследования данных и текстов (Data Mining, Text Mining) — распознавание образов, выделение значимых закономерностей из данных, находящихся в хранилищах или входных или выходных потоках. Эти методы основываются на статистическом моделировании, нейронных сетях, генетических алгоритмах и др.;

·  системы управления документооборотом (Document management) - хранение, архивирование, индексирование, разметка и публикация документов; 

·  средства для организации совместной работы (Collaboration) - сети intranet, технологии группой работы, синхронные и асинхронные конференции; 

·  корпоративные порталы знаний (enterprise knowledge portal, EKP); 

·  средства, поддерживающие принятие решений (Decision support) – экспертные системы, системы, поддерживающие дискуссионные группы, платформы CPM/Business Intelligence и т.д.