Технология интеллектуального автоматического анализа данных в современном управлении

Управление знаниями – это установленный на предприятии формальный порядок работы с информационными ресурсами для обеспечения доступа, обработки и анализа данных с целью получения новых знаний и обеспечения продвижения знаний в те точки информационной структуры, где эти знания необходимы. При этом знания классифицируются и распределяются по категориям в соответствии с предопределенной, но развивающейся структурой баз данных и баз знаний.

При использовании знание выступает как самостоятельная единица (совокупность единиц) информации, содержащая свойство, метод или связь объектов экономических отношений. По своей сути знания неоднородны. Одним из главных критериев знания является его интеллектуальность. В соответствии с ним знания можно разделить на виды:

абстракция;
обобщение;
аналитические выводы:
закономерности (законы).

Знания были признаны экономической категорией, и, спустя короткое время, появились информационные технологии для работы с ними: электронная почта; базы и хранилища данных; системы групповой поддержки; браузеры и системы поиска, корпоративные сети и Интернет; системы интеллектуального

анализа данных (data mining).

ИАД - это процесс нахождения ранее неизвестных свойств, методов управления и связей между объектами исследований, данные о которых подвергаются анализу.

Интеллектуальными cчитаются такие информационные системы, которые при ориентации на генерацию алгоритмов решения задач обладают следующими признаками:

Имеют развитые коммуникативные возможности, то есть такой интерфейс программы, который позволяет пользователю гибко и полно осуществлять взаимодействие с компьютером. Коммуникативные возможности программы реализуются:

через естественно-языковой интерфейс;
через гипертекстовые системы;
через системы контекстной помощи;
через системы когнитивной графики.

Могут решать сложные плохо формализуемые задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, для которой могут быть характерны неопределенность и динамичность.
Обладают способностью к самообучению, то есть возможностью автоматического извлечения знаний на основе накопленного программой опыта в процессе анализа исходных данных.
Обладают адаптивностью, то есть способностью системы к развитию в соответствии с объективными изменениями проблемной области.

На практике все четыре признака редко развиты в системе в полной степени. Условно каждому признаку соответствует свой класс интеллектуальных информационных систем.