Administración del conocimiento

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Administración del conocimiento por Mind Map: Administración del conocimiento

1. Dimensiones importantes del conocimiento

1.1. Datos

1.1.1. Flujo de eventos o transacciones capturadas por los sistemas de una organización que, por si solos, son útiles para realizar transacciones y nada más.

1.2. Conocimiento

1.2.1. Una empresa debe gastar recursos adicionales para descubrir patrones, reglas y contextos donde funcione el conocimiento.

1.2.1.1. Conocimiento Tácito

1.2.1.2. Conocimiento Explícito

1.3. Sabiduría

1.3.1. Se considera como la experiencia colectiva e individual de aplicar el conocimiento a la solución de problemas.

2. Cadena de valor de la administración del conocimiento

2.1. Adquirir

2.1.1. Descubrimiento del conocimiento

2.1.2. Minería de datos

2.1.3. Redes neutrales

2.1.4. Algoritmos genéticos

2.2. Almacenar

2.2.1. Sistemas de administración

2.2.2. Bases de datos

2.2.3. Sistemas expertos

2.3. Diseminar

2.3.1. Portales de internet

2.3.2. Motores de búsqueda

2.4. Aplicar

2.4.1. Sistema de soporte de decisiones

2.4.2. Aplicaciones empresariales

3. Tipos de sistemas de administración del conocimiento

3.1. Sistemas de administración del conocimeinto a nivel empresarial

3.2. Sistemas de trabajo del conocimiento

3.3. Técnicas inteligentes

4. Requerimientos del sistema de trabajo

4.1. Vínculos sólidos a la base de conocimientos externos

4.2. Hardware especializado

5. Agentes inteligentes

5.1. Son programas de software que trabajan en segundo plano sin intervención directa por parte de los humanos, para llevar a cabo tareas específicas, repetitivas y predecibles para un usuario individual, procesos de negocios o aplicación de software.

6. Como funcionan los sistemas expertos

6.1. Base del conocimiento

6.1.1. Las reglas se obtienen mediante la entrevista cuidadosa de uno o varios "expertos".

6.2. Motor de inferencia

6.2.1. Esta estrategia se utiliza para buscar a través de la base de conocimientos.

6.3. Encadenamiento hacia delante

6.3.1. El motor de inferencia empieza con la información que introduce el usuario y busca en la base de reglas para llegar a una conclusión.