Tietotekniikka

Tietotekniikka
Alaluokka Systeemitekniikka , tekoäly
Harjoittanut Tietämysinsinööri

Tieto Engineering on yksi mitat tietämyksen hallinnan organisaation sisällä. Se viittaa engineering monimutkaisia "älykkäät" järjestelmät, joihin sisältyy paljon tietoa, kuten asiantuntijajärjestelmät .

Mitat

Tietojen hyödyntämiseen kuuluu viisi toimintoa: tunnistaminen, luominen, tallentaminen, jakaminen ja käyttö.

Tietotekniikka keskittyy tiedon tunnistamiseen, luomiseen, tallentamiseen ja tarjoamiseen pysyäkseen puolueettomana jakamisen ja käytön työkalujen edessä.

Henkilöllisyystodistus

Tiedon tunnistaminen on organisaation kriittisen tiedon tunnistaminen.

Se voidaan suorittaa erikseen kyselylomakkeiden, haastattelujen jne. Perusteella tai yhdessä tunnistamalla osastot, palvelut, ryhmät.

Kokoelma

Kokoelma voi koostua tiedonsiirrosta tai tiedon jakamisesta, samalla kun tiedot jäsennetään oikein:

Rakenne

Rakenne koostuu kerätyn tiedon järjestämisestä luokkiin, mahdollisesti useille hierarkkisille tasoille, pääsyn ja kuulemisen helpottamiseksi. Strukturointi on välttämätön vaihe tietojen hyödyntämiseksi .

Tietojen hyödyntäminen

Tietojen kerääminen ja jäsentäminen ovat tietojohtamisen lähestymistavassa melko erillisiä. Kerääminen ja jäsentäminen eivät kuitenkaan riitä kattavaan tiedonhallintamalliin puhumiseen. Tämä lähestymistapa toteutuu vasta, kun kerättyjä ja tallennettuja tietoja voidaan käyttää kyseisen organisaation tavoitteiden saavuttamiseen.

Tällöin käytettävissä tietojen , joka tunnetaan myös ilmaisua " Knowledge Data löytö" (KDD) koostuu linkittäminen ja tulkitsemaan tosiasioita päätellä tuloksia ja tuloksia. Hyödyllisiä seurauksia.

Tietojen poiminta tiedoista voidaan suorittaa useilla menetelmillä, sovellusalasta ja raakatiedon luonteesta riippuen. Tässä yhteydessä on olemassa useita menetelmiä:

Tiedonlouhinta

Data mining (kutsutaan myös data mining, data mining tai tiedonlouhintavälineiden varten Englanti) on käytännöllinen (automaattinen tai puoliautomaattinen välineet) ja etsintä ja suurten tietomäärien tuloksena on löytö mielekkäitä kuvioita ja sääntöjä. Tätä varten tiedonlouhinnassa käytetään tilastoista lainattuja tietotekniikoita ja toistuvien mallien tunnistamista suurina tietojärjestelmien keräämien tietojen joukkona. Data Mining -analyysien tulosten tarkoituksena on tietää käyttäjän käyttäytyminen, päätellä ja ennustaa hänen käyttäytymisensä. Näin ollen tietojenkäsittelyn tulokset tuottavat tietoa organisaatiolle (Knowledge Discovery) [24] . Liiketoiminnassa tiedonlouhintaa käytetään pääasiassa:

  • Markkinointi: Asiakkaan tuntemus ja hänen käyttäytymisensä ovat olennaisen tärkeitä: paremmin kohdennetaan asiakkaita, pidetään heitä yllä, parannetaan myyntivoimia, parannetaan asiakassuhteita.
  • Riskienhallinta: pääasiassa pankki- ja vakuutussektorilla. Kyse on riskialttiiden asiakkaiden tai kumppaneiden tuntemisesta ja tämän riskin mittaamisesta. Nämä tiedot ovat välttämättömiä pankille tai vakuutukselle, koska ne ovat sen liiketoiminnan ydin.
Tekoäly

Tekoälyä voidaan määritellä automaattinen tietojenkäsittely perustuu yleis- säännöistä ottaen tyydyttävä päätökset tapauskohtaisesti sopimuksen. Tekoälyyn perustuvat EDC-menetelmät ovat kehittyneet huomattavasti Web 2.0: n ilmestymisen ja tietotekniikan kehityksen jälkeen, erityisesti tietolähteiden moninkertaistumisen edessä ( Web , ERP , asiakassuhteiden hallinta jne.)

Sovellukset

EDC: n sovellukset riippuvat suuresti tietojen luonteesta ja niihin sovelletuista menetelmistä. Käytetyille tiedoille on itse asiassa kaksi pääasiallista sovellussarjaa.

Ennakoiva käyttö

Se koostuu tietojen käytöstä petosten havaitsemiseksi riskien hallitsemiseksi ja ennakoimiseksi sekä ennaltaehkäisevien huoltosuunnitelmien määrittelemiseksi .

Sovelluksen parantaminen

Suunnittelemalla tietojen käyttöä organisaation parantamiseen, strategioiden uudelleenmäärittelyyn ja optimointiin: esimerkki: asiakkaan käyttäytymisen tutkimus tuotteen markkinoinnissa.

Luominen

Laatu

(aika ...) Välitön tieto tuo huomattavaa apua päätöksentekoon. Yhteistyövälineet tarjoavat avoimen tiedon jakamisen (yhteisössä tai ilman rajoituksia).

Työkalut

Ne kehittyvät liike-elämässä, mutta erityisesti globaalilla tasolla uusien sovellusten myötä.

  • Työmaailmassa yhteistyövälineet ovat läsnä kaikkialla. Tavoitteena on päiväkirjan jakaminen doodleihin, mukaan lukien aivoriihityökalut ja pikaviestit, välitön tietojen jakaminen, toimintojen synkronointi ja yhteistyöpäätös.
  • Yksilöllisesti päätöksenteon parantamiseen tähtäävät sovellukset lisääntyvät. Periaate on yksinkertainen, jokainen voi jakaa omistamiaan tietoja ja tutustua muiden käyttäjien tietoihin. Näitä työkaluja käytetään usein sovellusten kautta, koska jakaminen voidaan tehdä välittömästi ja mistä tahansa (verkkosivustot ovat aina läsnä)

Esimerkki viimeaikaisesta yhteistyötyökalusta on Waze, jolla on yli 60 miljoonaa käyttäjää ympäri maailmaa. Tämän sovelluksen avulla voit nähdä (puhelimen maantieteellisen sijainnin ansiosta) muiden tien käyttäjien nopeuden ja tietää työalueet tai nopeuskamerat. Täällä jokainen voi hyödyntää muiden käyttäjien tietoja ja tarkistaa niiden oikeellisuuden. Käyttäjät säätelevät sen itse. Tämä työkalu muuttaa täysin tapaa lähestyä liikenneruuhkia ja tehdä päätöksiä ajon aikana, reaaliaikainen tietojen jakaminen on tässä tärkeää.

Laatu

Kansainvälinen tiedeyhteisö suostuu tunnistamaan kolme petostyyppiä, jotka tunnetaan lyhenteellä FFP:

  • Valmistus: koostuu tutkimustietojen väärentämisestä alusta alkaen.
  • Väärentäminen: tietojen tietoinen muuttaminen, jotta ne olisivat yhdenmukaisempia hypoteesien kanssa, joita tutkija pyrkii suosimaan.
  • Plagiointi  : tämä tarkoittaa toisen työn tai ideoiden käyttämistä tai jopa omistamista ilman hänen tietämystään ja hyvittämättä häntä oikein.

Katso myös

Viitteet

  1. http://archive.wikiwix.com/cache/?url=http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/icdm/index.html&title=IEEE%20International%20Conference%20on % 20Tiedot% 20Louhinta
  2. Tiedon louhinta ja hallinta: perustukset .
  3. (in) Yaroslav Pigenet Lydia ja Ben Yitzhak, "  Taistelu contre tieteellinen petos  " , CNRS kansainvälinen julkaisu , n o  36,2015, s.  21 ( lue verkossa ).

Bibliografia

Aiheeseen liittyvät artikkelit

Asiakirjojen hallinnan käsitteet

Ulkoiset linkit