Ну это ж и есть основное применение data mining? Приходилось искать закономерности, OLAP-анализ, кубы и так далее.

Да все это так. Но наибольший интерес представляет то как не формализованние знания выявить и формализовать. Именно это очень интересно. Не приходилось в процессе работы решать подобные задачи?

 

Попытки были и есть.

Во первых, в рамках управления инцидентами. Собрать "в кучу" все способы и пути решения, каким-то образом их классифицировать, расфасовать так, что бы любой оператор мог воспользоваться готовыми решениями.

Во вторых, в рамках процесса управления проблемами. Найти источник "инцидентов" и нештаток, выявить явные и неявные зависимости, обнаружить и локализовать проблему.

В третьих, в рамках построения и структурирования сервисов и услуг. Понять, что, как, на что влияет, как работает, где какие деньги и косты гуляют - и описать.

 

Не могу сказать, что все формализовано. Проблем (в прямом смысле слова) немеряно. Организационных, управленческих в первую очередь. Ну и ресурсов не хватает, что бы все сделать, как хочется (я уж не говорю "как надо" :smile7:

 

Попытки были и есть.

Во первых, в рамках управления инцидентами. Собрать "в кучу" все способы и пути решения, каким-то образом их классифицировать, расфасовать так, что бы любой оператор мог воспользоваться готовыми решениями.

Во вторых, в рамках процесса управления проблемами. Найти источник "инцидентов" и нештаток, выявить явные и неявные зависимости, обнаружить и локализовать проблему.

В третьих, в рамках построения и структурирования сервисов и услуг. Понять, что, как, на что влияет, как работает, где какие деньги и косты гуляют - и описать.

 

Не могу сказать, что все формализовано. Проблем (в прямом смысле слова) немеряно. Организационных, управленческих в первую очередь. Ну и ресурсов не хватает, что бы все сделать, как хочется (я уж не говорю "как надо" :smile7:

Про первое, может помочь система инструкций, постоянно дополняемая...

Про второе, поможет аналитик...

Про третье, как раз и есть "управление знаниями" в ситуационном центре...

Возможно вы правы. Но это в том случае если УЗ напрямую применять к КР. Мне же интересно другое:

 

"Фактически это те же процессы выявления нужной информации, ее получения, хранения и использования. Тоесть дисциплина не просто пограничная, но очень даже нам полезная. "

 

А значит в УЗ есть что то, что вполне пригодится в КР. По крайней мере в таких ее областях как:

- работа с внутренними источниками (выявление и получение неявных знаний);

- работа с информацией (получение, архивирование-хранение, первичная обработка...).

 

По этой причине мне и интересно knowledge management.

Спасибо за интереснейшую тему... :smile20: :smile5: УЗ безсомненно пригодится в КР, и не только в работе с внутренними источниками и с информацией, но и для изначального анализа всей системы и попыток ее совершенствования...

 

К стати на данном форуме происходит нечто подобное только менее формализованно.

Аблолютно согласен. Так и есть, происходит постановка задачи (вопроса), каждый делится знаниями (опытом), и происходит изменение появляется идея (результат работы УЗ)...

 

Согласен с тем, что понять что границы понятия базы знаний както слегка размыты. Но если попробовать слово знания заменить на слово опыт?

Нет, все таки это разные вещи, вспоминается высказывание Сунь Цзы из его "Искуство войны": "Поэтому сказано, что стратегию победы над врагом можно познать, но не всегда можно применить.", поэтому могут быть знания без опыта...

 

Да все это так. Но наибольший интерес представляет то как не формализованние знания выявить и формализовать. Именно это очень интересно. Не приходилось в процессе работы решать подобные задачи?

Иинтуиция срабатывает как правило при нестыковке получаемой информации, когда мы заняты анализом и эту нестыковку можем изначально, не заметить, ведь когда срабатывает интуиция, то в голове вертится: "что здесь не так...", поэтому просто необходимо пересмотреть входящую инфу в ракурсе соотносимости, хронологичности и последовательности...

Ну это ж и есть основное применение data mining? Приходилось искать закономерности, OLAP-анализ, кубы и так далее.

Тут есть одна сложность. OLAP-анализ, кубы и т.п. хорошо работают с цифрами, а вот с текстом не очень. Иеще одно - эти технологии работают с уже оцифрованной информацией. А как быть с той, что в головах сотрудников - как о ней узнать и ее оцифровать? Вот самая главная заковырка, по крайней мере для меня :smile2: