Пирамида знаний и большие данные

[hoxesi8100@]

На сегодняшний день модель была дополнена двумя другими переменными. Среди отраслевых экспертов бытует поговорка: «Плохие данные хуже, чем отсутствие данных»: четвертая переменная — это фактически правдивость , согласно которой данные должны быть надежными и обоснованными, всегда сохраняя качество и целостность информации как фундаментальную основу. столп анализов. Наконец, добавилась вариативность , то есть необходимость учитывать меняющееся значение данных, поступающих из разных контекстов и в разных форматах.


Важность и полезность больших данных тесно связана с их использованием: если аналитика сочетается с большими объемами данных, можно в реальном времени определять причины проблем или Телеграмма Багамских островов сбоев, разрабатывать новые продукты и оптимизировать предложение для клиентов. и многие другие ключевые действия для компании.

Что касается управления данными, очень полезна модель пирамиды знаний , включенная в Управление знаниями (УЗ). Этот термин относится к управлению и обмену знаниями, которые после цифровой революции превратились в набор стратегий и методов идентификации, сбора, хранения и обеспечения доступа к данным, которые являются частью организации, с помощью инструментов информационных технологий.

Благодаря модели пирамиды знаний мы пытаемся классифицировать и упростить ключевые понятия, участвующие в когнитивных процессах, с целью создания ИТ-систем, способных управлять большими объемами данных. Пирамида построена на иерархии под названием DIKW (Данные-Информация-Знания-Мудрость), составленной следующим образом: