数据完整性持续改进及知识管理

Letter of the law versus the spirit of the law（法律条文与法律精神）的说法由来已久，当关注点在遵守法律条文而不是法律精神时，反映在行为上就只是遵从字面解释，而不在乎法律意图。相反，当关注点是法律精神而不是条文，由此产生的行为所反映的正是法律所意指，尽管不一定固守字面意思。

最近接连参加了两个数据完整性（data integrity, 国内最近考虑使用“数据可靠性”的提法）的会议，恰巧分别对应了法律条文与精神。前一个会议主要是从合规层面介绍如何满足监管机构在现场检查时对数据完整性的要求。后一个会议不单从应对合规检查上讨论，而是侧重于如何将数据完整性作为一种手段或工具对企业现状做诊断，完善质量管理体系。

本周ISPE/FDA/PQRI在美国马里兰州Bethesda召开会议，我们带回了国外产业和监管机构几点观察和思考：

如何基于数据完整性评估质量管理体系

如何走在监管部门之前，主动行动建立纠正预防计划

如何界定审计追踪的权责和程度

如何从知识管理的角度考虑数据完整性问题

基于数据完整性风险的质量体系评估

礼来公司Michael Rutherford博士指出，组织架构、规程和技术控制必须作为总体数据管理系统的一部分加以考虑：

质量管理体系中是否充分满足数据完整性要求？（具有足够的程序预防、监测、报告和解决数据完整性问题；正确地产生和审查数据的明确程序；对数据生命周期的正确控制）

企业和质量文化要求得到充分满足？（追踪和趋势；操作问责；所有层级的管理问责）

所有系统是否得到正确的确认/验证以确保数据完整性？（系统能够保证数据完整性；正确规定系统权限和安保；正确运用设计跟踪；实施恰当的数据生命周期管理过程）

职责划分是否恰当？（利益冲突；管理权限；分享账号；正确定义用户组）

程序是否能够被正确地执行以确保数据完整性？

自查、内审、第三方审计过程能否识别数据完整性风险？（是否存在监管机构检查员识别出的数据完整性风险而在评估和审计中没有发现？是否存在与数据完整性相关的系统性问题？是否存在企业或质量文化问题？在其它厂区是否存在类似的问题？）

Rutherford博士特别指出，“应对手动调整和“刚好通过”的结果增加审查力度。”另外，工作量和资源应根据有书面记录的风险评估和重要性进行分配。

结合系统和风险的主动行动计划

Lachman公司的James Davidson博士认为，“很多GMP问题看上去似乎与数据完整性问相关，但在充分调查后，常常并不是。”很多人在工作的时候都会犯错，并不是数据造假。他鼓励企业主动出击，制定主动行动计划：

从监管重点中的潜在高风险区域着手

发现问题彻底调查、评估并保持透明

在开始时尽量将复杂问题简单化，以建立对主动行动的信任和兴趣

对每个系统生成数据流程图，在流程的每个阶段评估ALCOA风险和对产品的影响

识别可能影响数据完整性的GMP缺陷，确定需要降低的数据完整性风险

应用质量风险管理原则（ICH Q9, Q10&Q11）制定CAPA（纠正预防措施）行动计划Davidson博士给出了一个行动计划草案表的模板：

系统

潜在DI风险

风险源

CAPA提议

CAPA负责人

有效性评估

…

按照上面的表格，企业可以对确定具有潜在数据完整性风险的每个独立的系统准备主动行动计划。计划应按逐个系统的形式推进。对于每个系统，通过评估识别出的差距和解决差距的相关行动步骤，以及CAPA分配到的资源都应该有记录。

审计追踪的权责和程度界定：

FDA数据完整性指南草案中的第8条对于审计追踪由谁来审查的回答如下：

审计追踪被认为是相关记录的一部分。根据CGMP负责记录审查的人员，应审查采集与记录相关的对关键数据更改的审计追踪，如他们审查其它记录一样（例如，§§211.22(a)，211.101(c)，211.194(a)(8)和212.20(d)）。例如，所有生产和控制记录，包括审计追踪，必须由质量部门审核和批准（§211.192）。

在美国FDA合规办公室药品生产与产品质量部前副主任Nicholas Buhay先生看来，这里的表述是存在前后矛盾的，在美国CGMP法规§§211.22(a)中明确表述，质量部门的职责是审核生产记录确保没有错误……以确定与制定批准的操作规程的符合性。

也就是质量部门的责任是审核记录与法规和规程的符合性。CGMP中对第二人复核的描述为“表明原始记录已对准确性、完整性进行了审核并符合既定标准。”可以看出，对审计追踪的审核应属于第二人复核的范畴，即对原始记录的准确性和完整性进行审核。由此，质量部门应该做的是审查是否已执行对审计追踪的审核，而不是去审核审计追踪，毕竟对审计追踪最熟悉的应该是撰写记录或产生数据的部门（例如，实验室或生产部门）。这个问题在MHRA 数据完整性定义和行业指南描述更为清楚：

审计追踪的审核应该是日常数据审核/批准流程的一部分，通常由生成数据的操作区（例如

实验室）进行审查。应具有一个机制来确认该审计追踪的审核已经实施。

质量部门需要做的就是后一步，确认审计追踪的审核已经按规定机制实施。由于可能存在不同的情况，而指南中又不明确，所以讨论时有参会人开玩笑表示，一般情况下遇到这种情况都会自动归到质量部门负责。而实践中可能需要分情况而定：

另外，参会人还对于审计追踪的审查要求提出质疑，表示“过去对审计追踪的的审查要求为0，而现在要求100%的审查审计追踪，能否在0%和100%之间选择一个过渡？如，随机选择5%的记录？”

知识管理：

Dublin技术研究所研究员Paige Kane女士在其报告中介绍了数据完整性与知识管理的关系。数据、信息、知识和认知的金字塔关系中：

数据（data）本身是没有意义的

数据加上一定上下文组成信息（information）

对信息处理创建知识（knowledge）

将知识汇集在一起使用这些知识做出判断，也就是得到智慧（wisdom）或见识（insight）

就数据生命周期和知识周期而言，如果没有使用的话，数据实际上是没有意义的，知识也是如此。这个概念是非常重要的，这就需要源于设计的数据完整性（data integrity by design），将数据-信息-知识-认知这一模式应用于产品生命周期和质量管理体系控制策略中。

ICH Q10中对知识管理的描述：Knowledge management is a systematic approach to acquiring, analysing, storing and disseminating information related to products, manufacturing processes and components.知识管理是采集、分析、储存和传播与产品、制造工艺和组成部分相关的系统化的方法。

从知识管理的角度，应思考以下问题：

是否提供了数据在生命周期中使用和流动的基础条件？（是否有分类系统？是否被使用？）数据的用户是谁？（主要用户/次要用户？）

“可信”来源在哪里？（处理过的数据或信息来自哪里？）

在药品制造持续改善过程中融入知识管理模型，数据完整性是知识管理的基础，在考虑数据完整性时也应将数据的价值所在—使用考虑进去。

关于大数据时代加快建立企业知识管理系统的论述

关于大数据时代加快建立企业知识管理系统的论述发表时间：2018-07-18T11:51:40.687Z 来源：《基层建设》2018年第16期作者：李季 [导读] 摘要：施工企业目前在企业知识管理上与知名公司仍存在一定差距。目前知识爆炸式发展，企业竞争也越发加剧烈，建立一个良好的知识管理系统是企业发展的必然要求，是企业发展的助推器。中国电建市政建设集团有限公司天津 300000 摘要：施工企业目前在企业知识管理上与知名公司仍存在一定差距。目前知识爆炸式发展，企业竞争也越发加剧烈，建立一个良好的知识管理系统是企业发展的必然要求，是企业发展的助推器。新型知识管理系统应具备以下能力：知识归集、管理功能，知识激励功能，知识交流功能，知识权限管理，知识搜索能力，知识培训系统，知识安全系统，基于上述基础对施工企业知识管理系统构建提出初步思路。关键词：知识；企业知识；知识管理系统；竞争；大数据 0引言大数据时代信息高度发达，大量的知识带来了高度的人才竞争和企业竞争。企业竞争的本质是企业知识的竞争。而企业知识的竞争，就是企业知识管理水平和能力的竞争。如何建立一个快速、高效、便捷的企业知识管理系统成为了企业竞争的关键，对企业稳健发展具有重要意义。本文从企业知识的概念和困境入手分析，介绍了建立企业知识管理系统的必要性和必然性，并根据施工企业特点提出了施工企业知识系统必备功能和构建思路。 1 企业知识企业知识的管理和保护主要体现在知识的积累和知识的应用两方面。 1.1 企业知识的积累企业经济学、企业战略理论和企业管理理论的发展都证明——企业的中心任务是积累企业知识，企业知识的积累是企业获得竞争力的关键。[1]知识的出现绝非瞬间，而是源于长期的积累。企业知识分为两个层面：个人知识和组织知识（组织知识即为显性知识，个人知识即隐性知识）。个人知识是以企业各级人员为载体的内在的、无声的知识储备，包括员工的个人经验、技术诀窍、技能和创造性等。组织知识是依附于外在媒介的既有知识，包括：企业程序、方法、发明、文件、流程、图纸、数据库和设计，也包括专利、版权、商标和商业秘密等知识产权。[2]企业组织知识来源于个人知识，一经形成又将推动形成企业更广面的个人知识。如此，个人知识和组织知识的相互作用，推动个人、企业知识的积累和创新。 1.2 知识的困境我们常常遇到这种情况，小李今天请假了，上级主管部门着急要一份小李负责的材料，赵部长忙东忙西，就是找不到材料，好不容易找到材料了，又要重新修改和上传。打小李电话又打不通，工作最终耽误了，挨了一顿批评，还得加班干。赵部长心里一顿委屈，企业对外形象也打了一次折扣。目前企业存在各种各样的知识管理问题，企业知识如何积累和获取，怎样保护企业核心知识的版权和安全，知识如何传承和共享，如何摒弃低端知识的重复劳动，如何在既有企业知识基础上“创造和发明”新知识。各种各样的知识管理困难给企业发展和进步出了难题，我们迫切需要一种行之有效的企业知识管理方案（系统、方法或集成软件），破解这个难题，带来企业知识管理的革命性发展。较多施工企业开始注意到了企业知识的积累和积淀。以我公司为例，建立了程序文件，形成了企业级工法、论文、科技立项成果和研究，各种企业管理软件如PMS、知达等的应用也逐步推广，形成了企业的初步知识积累。然而，通过对一些企业的初步调查了解，我认为，我们企业的知识管理水平与知名企业还存在一定差距。 2 建立知识管理系统的必要性施工企业发展中会建设各种各样的项目，培养各种各样的人才，不注重企业知识的积累和积淀，不注重企业知识的传承和共享，不注重企业既有知识的发展和创新，企业就不能在激烈竞争的社会中立于不败之地。 2.1 建立知识管理系统是企业发展的必然要求信息时代的到来，信息知识的爆炸式发展，知识和信息已经成为企业和组织越来越重要的资源。有效的知识积累，有效的知识管理，有效的知识共享成为现代企业发展中的必备条件。企业面临着各种各样的知识管理困难：企业知识积累困难，企业知识传递困难，企业知识获取困难，企业知识安全隐患等。这些困难，逐步要求现代企业必须形成行之有效的知识管理系统。企业知识管理更加应具备以下能力：（1）具备“强大”的企业知识资源收集、整合和传递能力；（2）在既有知识良好应用的基础上形成行之有效的企业知识创新能力；（3）避免“员工盲目决策造成企业质量、安全和成本风险”的管控能力；（4）新工艺、新产品、新材料的良好管控实施能力。也就是，在企业未接触和未实施空白领域，形成公司级关注项目，引入专家咨询和外部智库，高质量完成工程实体，加强公司履约能力，提升企业顾客满意度；（5）提升人才培养速度，增强人均产值管控的能力；（6）建立行之有效的知识奖惩选拔体系的能力。形成员工绩效测评体系，加快员工个人知识向企业组织知识转换的速度，规避人才流失带来知识流失的风险；（7）对企业知识管理水平考核的统计能力。这些现代企业能力的要求，使得企业建立一个强大知识管理系统迫在眉睫。变企业管理人治为“法治”。知识管理系统是一个企业由传统人力管理，人对人培训，人对人传授的模式变为系统知识对企业员工的充值服务。增加了员工学习速度，减少了管理人员编制，并提升了企业管理水平。 2.2 建立知识管理系统是减少知识资源流失的有效方法人的知识是会遗忘的，不注重企业组织知识建立和归集，及时把员工个人知识转换为企业组织知识，知识资源就会随着个人知识的遗忘而慢慢流失。人才是会流失的，而基于人才的个人知识更是会流失的。据调查资料显示，59.8%的国有企业面临人才资源危机，35.1%的国有企业认

知识管理方案范文

知识管理方案范文什么是知识管理KM 知识管理（KM, Knowledge Management）网路新经济时代的新兴管理思潮与方法，是一种对知识的组织和再组织，从而在大量的信息中进行知识挖掘，以及对人的显性和隐性知识进行管理。在组织中建构一个量化与质化的知识系统，让组织中的资讯与知识，透过获得、创造、分享、整合、记录、存取、更新、创新等过程，不断的回馈到知识系统內，形成永不间断的累积个人与组织的知识成为组织智慧的循环，在企业组织中成为管理与应用的智慧资本，有助于企业做出正确的决策，以因应市场的变迁。一般来说，知识管理是一种漫长的经营策略，带给企业的好处为。一、创造企业新竞争价值。二、增加企业利润。三、降低企业成本。四、提高企业效率。五、建立企业新文化随着知识经济时代的到来，企业的经营管理正在悄悄地发生着根本性的变化。其中最明显的变化是强调以客户为中心，提供个性化服务。在这种时代背景下，企业必须以"客户"为导向，"客户满意度"成为企业发展的重要指标，企业的核心竞争力由产品、质量转变为快速响应、不断创新与适应内外部环境的变化与客户需求的改变。传统的管理方法和信息系统已经不能适应这种转变的要求，只有充分发掘、管理、利用、提升企业的知识与智慧，才能在市场竞争中立于不败之地。所谓知识，是指经过加工的、能够对组织、个人、事物产生改变的信息。而企业知识是根据各企业的特定环境，在解决各种业务问题的过程中的经验和技能。知识管理就是一种通过掌握、捕捉、

共享和使用企业的知识资产，进行评估和利用，以此强化组织力量的经营活动。什么 >> KM是什么意思↓关于知识管理（KM, Knowledge Management），在理念和产品层面的讨论已不少，但很多人还是对“什么是知识管理？”不明所以。很多号称“知识管理”的产品，不过是网络门户、Email、BBS等的组合，与理念似乎相去甚远。从一个简单的例子出发，回答了关于知识管理的一些基本问题。让我们随着作者的笔触，看看知识管理到底是什么，它怎么能在竞争中助您的公司一臂之力？什么是知识管理？很不幸，对于知识管理没有一个统一的定义，就像人们对什么是知识至今形不成一致的认识一样。为此，最好在最宽泛的背景下思考知识管理。简单地说，KM就是组织从他们的智力和知识资产中创造价值的过程。通常，从这样的资产中创造价值包括在员工、部门间，甚至和其他公司共享这些资产，以达到最优行动。很重要的一点是，这个定义没有谈到任何技术；虽然KM通常是由IT推动的，但技术本身并不是KM。让我们以高尔夫为例做进一步说明。假设高尔夫球童是一个知识工作者，好的球童可不仅仅是背着球竿和追着跑动的球。在被问到问题的时候，球童应该给打球的人提建议，比如：“这样的风会使球多飞15码远。”好的建议最后换来的是大笔的小费。另一方面，打高尔夫球的人，因为从建议中获益，就会愿意再次光顾。如果一个球童愿意和其他球童分享他的小窍门，那么他们就都可以赚大笔的小费。 KM怎么能让这一切发生呢？球童总管为了鼓励球童们分享他们的经验，也许会考虑给他们一些奖

知识管理流程范本

知识管理流程

知识管理流程划分为以下几个方面: (l)知识的获取流程。这个流程主要指现代服务业组织从外部获取有关知识，该流程主要是知识外部化的过程，主要包括了获得(Marquardt，niBell战Nevis，Nsssen，ete)或产生(Despres&Chauvel，VarunGrover&ThomasH.Davenport)或构建(Holzner翻arx)和确认流程(0’Dell，Beekman)，这些获得的知识能够是新创新出来的，也能够是早已存在，但不为组织所得的，因而从组织角度，获得的这些知识都意味着新知识，因而知识获取流程也是知识从外部输入组织的第一个流程，实现了现代服务业组织的知识来源的功能。知识获取流程是组织进行知识管理、从外部输入知识的第一个流程，它起着提供组织知识来源的功能。知识管理的获取流程主要

是以获取知识为目的，既增进己有知识的使用而且能更有效率地取得新的知识。知识获取包括组织从外界取得的知识以及在组织内部产生的知识。外界取得的知识能够是新创造出来的，也能够是早已存在的，但不为组织所得，只要对组织而言是新的就能够了，因而从这个角度来说，获得的这些知识都意味着新知识。因此，本研究对于知识获取能力定义为在组织内不同层次，个人之间以及组织与其商业伙伴之间获取知识及搜寻知识的能力，体现为知识获取的途径、对知识管理战略的资源的投入等几个方面的指标。 (1.5)知识的存储？→转化？ Or 转化→存储？编码化知识管理是指组织将其显性知识储存在其信息系统内，像内部网、专家系统、知识库等，以利于员工或顾客能方便快捷地使用。编码化知识管理倾向于收集、编码和发散信息，适用于解决一再重复发生的问题和障碍，它需要在信息技术上有大投入。编码方法的好处之一是便利快捷的知识再利用。编码的目的是把组织知识放入一个需要它的人能够进入的表格。它真实地把知识

移动互联网时代知识管理何去何从

移动互联网时代知识管理何去何从伴随着上世纪90年代计算机技术的发展，知识管理越来越被企业重视，在提升员工能力、减少重复劳动、避免组织失忆等方面发挥重要作用。社会的发展进步，特别是IT技术的发展，都对企业知识管理的技术、内容、人等因素有直接的影响。目前，IT技术从PC时代、互联网时代发展到了移动互联网时代，对企业知识管理产生了深远的影响的变化。一、IT技术向移动化，并向云平台化发展移动化：2015年天猫双11移动端销售额占比达68.7%，第一次超过PC端（2014年天猫双11移动端占比42.6%），2016年这一数字更是高达81.9%,这是我们进入移动互联网时代的重要标志。云平台化：传统软件企业纷纷推出云平台化的产品（例如：金蝶ERP云），更有云平台创业企业屡获资本青睐（根据IT桔子数据统计，2016上半年云平台行业发生48起融资事件，融资金额超过34亿元，有11家企业融资超过1亿）。云平台在成本、服务、效率等方面都比本地部署有明显的优势。二、知识内容富媒体化，盈利模式创新化随着带宽和流量费用降低，富媒体越来越受到用户的喜欢，例如：公众号图文添加音频、攀登读书会的语音和视频等。同时，内容通过多种方式变现价值，促进知识贡献者持续的投入与创新，目前内容变现的模式包括：（1）开展商品销售，例如罗辑思维60秒知识快餐免费，通过卖书变现；（2）内容直接付费订阅，例如吴晓波频道“每天听到吴晓波”的音频需要付费订阅；（3）线下体验付费，例如音乐线上免费，通过线下演唱会变现；（4）广告植入，例如晓松奇谈主要靠广告植入变现；（5）直接打赏，如果感觉文章写的好可以直接打赏。三、信息泛滥化，需要过滤和选择用户面临众多的信息推送，因为时间有限，只能进行选择性阅读。而且技术和环境变化越来越快，需要不断学习和应用新知识，才能跟上时代的步伐。

大数据时代与数据中心建设

大数据时代与数据中心建设一、指导思想（一）大数据时代对我们的启示创新是企业保持生命力旺盛的必然。作为国家三大金融支柱之一的证卷期货业更是如此。证卷期货业建设数据中心正处于这样的时代—信息时代响数据时代过度时期。大数据一词越来越多地被提及，声音不绝于耳。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。严格的讲现在还不是大数据时代，只是即将进入大数据时代的前期。他遵循否定之否定的事物发展规律，不以人的意志而转移。他给人以崭新的思维方式，它将改变人们常有的惯性思维方法来扑捉“预测”即将发生的事情，而给于未雨绸缪的机会。这对一个企业发展规划很重要。大数据是一种方向，虽然我们仅仅站在大数据元年向远处眺望，但仍可以感觉到随之而来翻天覆地的变化。

企业不落伍就要跟上时代的发展。建设信息基地要新思维。创新的思维带来新一代绿色信息中心。（二）建设怎样的证卷期货业信息中心经过两年的信产业息基地“可研”的洗礼，现在不是我们要“为什么”做，而是要“做什么！“可研”本文中多次提到要建成“高端”的信息中心。可什么是“高端”？现举一个例子：刚刚发生的事，2013年6月17日，第41届世界超级计算机500强排名榜发布，我国的天河二号以峰值每秒5.49亿亿次再次成为运算速度最快的超级计算机。回顾一下他的前身天河一号，2010年11月16日，天河一号在世界超级计算机500强中位居第一，中国人首次站到了超级计算机世界冠军的领奖台上。然而，8个月以后，日本一台名为“京”的超级计算机就将天河一号挤下冠军台。之后，美国研制的“红杉”、“泰坦”超级计算机先后坐上世界第一把交椅，天河一号排名滑落至第8名。这次，横空出世的天河二号不仅远远超过了天河一号，与上一届世界冠军美国“泰坦”超级计算机相比也是遥遥领先。天河二号计算速度是“泰坦”的2倍，计算密度是“泰坦”的2.5倍，体积却比它小了15%。而且天河设计出的“异构多态体系结构”不仅继承了一号CPU结合加速器的传统，又增加了兼容性，实现了与客户软件的“无缝对接”。这就

知识管理在现代公司中的应用1.doc

知识管理在现代企业中的应用1 知识管理在现代企业中的运用摘要：随着知识经济时代的来临，知识管理在现代企业中的运用越来越重要，本文在归纳出知识管理基本思想的基础上,具体从企业知识库、企业产品创新、企业客户管理等几方面说明知识管理在企业中的运用。关键词:知识管理知识库产品创新客户管理邓立治版权所有随着知识经济的初显峥嵘,迎接知识经济时代的挑战已成为全球的发展战略。知识作为企业中一种新的资源这种观念已逐渐为人们所认识和接受，为了有效地利用好这一资源，知识管理将成为企业管理者最为关注的话题。一、知识经济下的知识管理和企业随着知识经济时代的来临，企业将主要通过知识而不是金融资本或自然资源来获取竞争优势。企业的知识将成为和人力、资金等并列的资源,并且成为企业最重要的资源。劳伦斯·普鲁萨柯(Laurence Pruｓak）指出:唯一能给一个组织带来竞争优势,唯一持续不变的就是知道什么，如何利用所拥有的知识和以更快的速度获取新知识。所以知识管理在企业中处于战略性地位，任何一个现代化企业都应该把它提升到战略角度来考虑。（一）知识管理的现状企业的知识管理是一种新的管理思想,它从一个新的角度来考察和分析管理问题。近年来许多学者和团体从不同的角度提出

了知识管理的定义。比较有代表的有：“知识管理是指为了增强组织的绩效创造、获取和使用知识的过程”(Ｂassi,19９7)。“知识管理是一个系统地发现、选择、组织、过滤和表述信息的过程,目的是改善雇员对待特定问题的理解。”(E．Mａise,1９９8)。总之知识管理的基本思想是“在充分肯定知识对企业价值的基础上,通过创造一种环境,让每位职员能获取,共享知识。使用组织内部和外部的知识和信息以形成个人知识,并在此基础上创新出新的知识。并支持、鼓励个人将知识应用，整合到组织的产品和服务中去，最终提高企业的效率和经济效益。” 企业的知识管理的基本职能有三个,如图1所示，它们分别是外化、内化和认知过程。 (1）外化：外化包括一个强大的搜索、过滤与集成工具,从企业内部和外部知识中获取对企业现在和未来有用的各种显性和隐性知识,在用知识库储存起来，在用一个文件管理系统对储存的知识进行分类，并找出其间隐含的联系和关系。（2)内化：指发现知识库中与知识寻求者相关的知识，并把相关的知识呈现给知识需求者。知识的需求者根据这些知识再进行知识的创新，由此循环。（3）认知:认知是经由前几个功能交换得出的知识的运用，是知识管理的终极目标。(二）知识管理对现代化企业的重要性知识管理对现代化企业来说非常重要，除了可以在企业内建立一种知识的积累、共享和传递的机制,来加强知识资源的管理外。还有以下几个直接的因素

大数据时代的思维变革

大数据时代的思维变革作者：贾凯来源：《现代审计与经济》 2016年第4期贾凯大数据是这几年互联网领域的一大热门话题。最近，这个话题的热度已经不仅局限在互联网领域了，正在逐渐拓展到其他领域，成为全社会关注的话题。那么，什么是大数据？大数据的特点是什么？为什么现在才有大数据？大数据的应对方法是什么？大数据时代能带来哪些变革？这些变革对于审计工作有什么影响？这一系列问题都有待回答，本文将量力而行，给以上问题做出初步回答。一、什么是大数据毫无疑问，大数据是一个新鲜概念。对于这样的新鲜概念，其定义也要经过时间的积淀才能明确。就目前而言，业界公认度高的是ＩＤＣ的“ ４Ｖ” 理论，即Ｖoｌｕｍｅ（数据量大）、Ｖａｒｉｅｔｙ（数据多样性）、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（数速大）和Ｖａｌｕｅ（价值密度低），在此基础上，ＩＢＭ重新定义并完善了“ ４Ｖ”理论，将最后一个“ Ｖ” 改而解释为Ｖｅｒａｃｉｔｙ（真实性）。但大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，从大数据中提取、挖掘对业务发展有价值的潜在知识，找出趋势，做出预测性分析。二、为什么现在才有大数据可以从数据的产生、采集、存储三个步骤来分析：一是生产信息的门槛降低了。要想知道现在数据产生有多方便，可以首先回顾一下以前的数据产生方式：20年前，如果想让别人知道你的观点，只能是向报纸投稿，或者出版著作，这要求的写作技能太高了，对普通人来说是不可能的。10年前，博客开始流行，稍有写作水准的人都可以发表文章。4年前，微博大行其道，只要不是文盲，就能玩转这最多只有140个字的小玩意儿。现在呢，手机拍照，分享到微信朋友圈，已经成为大多数人的新选择，朋友圈甚至都不鼓励用户发纯文本的状态。在这个时代，几乎人人都可以玩转朋友圈了。可以看到，每一次变革都极大地降低了生产信息的难度，极大地扩充了具备生产数据能力的人群。所以说，技术的进步给了普通人发表观点的机会。二是数据采集的难度降低了。这一点主要得益于现实世界的不断数字化，线下的内容不断向线上迁移，具体表现为两个方面。首先是，原来需要专业技术人员才能干的事情，现在普通人也能干了。比如给人物留影，从画家蜕变为摄影师，到现在人人都能拍照。再比如测量地理位置，以前要专业的测绘人员，现在打开手机地图应用就可以了。其次是，以前不可能实现的数据采集，现在也能实现了。例如，顾客在每样商品前的停留时间。在传统的商店里，采集这个数据是不可能完成的任务，而在淘宝上，顾客在每个商品页面的驻留时间，是一目了然的事情。三是数据存储的成本降低了。大约十几年前U盘的卖点是1MB只需要1块钱，现在京东上 1T的硬盘，价钱不到400元，更别提企业的大规模采购价了。以上三点，决定了大数据时代只有在现在才能到来。其中第二条更是可以说明，为什么大数据最先兴于互联网领域，因为互联网领域的数据采集难度最低。但是，随着传感器技术的进步和物联网的发展，大数据将无疑会渗透到各行各业。

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小

互联网个人知识管理经验

互联网个人知识管理经验我自己原则，采用最轻的模式，选择最少的工具。知识积累需要时间来沉淀，只需要找准一套方法，深入尝试必然有结果。勿把时间和精力全部耗在了选择和尝试工具上，切忌... 标题应该加个前提限制——互联网产品设计师，但写出来很怪，所以读者自己心里明白就行。以下内容少数在UCD书友会上聊过，回来考虑了几天，分享的同时也算自我总结。《设计网事》第九章专门讲知识积累，并且结合职业生涯谈了谈可持续发展的问题，有兴趣的读者自己翻。我自己原则，采用最轻的模式，选择最少的工具。知识积累需要时间来沉淀，只要找准一套方法，深入尝试必然有结果。勿把时间和精力全部耗在了选择和尝试工具上，切忌。如何获得上次与朋友探讨到 IT 从业者获取知识主要有三条路：网络、杂志、专业书，并且这三类人群的交集不大。我自从业以来，对专业知识的获取几乎全部来自网络。我买的第一本软件操作专业书是《 Dreamweaver 3.0 》，最后一本也是。因为我发现，书上内容免费的互联网上基本都有，并且更全、更新、更有价值。网络来源继续细分，我对专业知识的获取超过一半来自民间个人网站和个人博客，另外有三分之一来自社会化网络（SNS）分享平台，其他少量来自专业媒体。而获取的方式主要是固定RSS订阅，部分采用全网搜索引擎，极少数去SNS和专业媒体上搜索。我指的SNS不是Facebook、Twitter、校内网、开心网等等“纯关系”之类，这些我一概不上。我需要的是“以资源为载体”的SNS分享平台，比如Flickr, Slideshare ，我不知道 Delicious 是否也算，反正去的已经很少了。 Flickr 上的图片带给我很多灵感， Slideshare 上的演示教给了我很多写教案的技巧，都是我比较在乎的资源，其中高价值内容的比例同样不高，筛选需要技巧。除直接“偷窥”别人的经验，我们应该学会自己发现经验。比如我会不定期的观察分析全球做最好的几家网站或产品----- Google多个产品、Adobe官网、Apple 官网、Yahoo门户、CNN、1户等等。深入揣摩人家的信息架构、交互模式、界面代码，并学习人家怎么改版。近几年趋势来看，一方面是市场的推动，另一方面确实大家的水平在提高。国内几大社也出了不少好书，虽然这个比例很低很低，个人也保存一些电子书，但看的不多，收获也不大。如何积累原则上讲，我很希望多在别人的基础上继续积累，这样不仅自己事半功倍，也有利

大数据时代对传统数据中心的影响及思考

大数据时代对传统数据中心的影响及思考摘要大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。关键词大数据；数据中心；海量；价值目前，多数企业已建成一体化企业级数据中心平台，能够满足日常业务的需求，但大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数據处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。 1 大数据的特征目前大数据（Big Data）在业界尚无形成统一的定义，引用麦肯锡全球研究院在《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中的描述，即：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。虽然大数据的定义还未统一，但大数据的特征却是明确和公认的。数据体量巨大（V olume）。企业的各种终端设备和传感器产生了大量的数据，PB级的数据集规模可谓是常态。数据类型繁多（Variety）。大数据时代，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些不同类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据中心的最显著特征，在海量的复杂数据面前，数据的处理效率就是企业的生命，并且受数据时效性的制约，大数据要求处理速度更快、实时性更高。价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，一段1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何在海量的复杂数据中快速完成数据价值的“去噪”和“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 2 非结构化数据的重要性越来越大传统数据中心的数据一般来源于用户通过个人电脑、移动终端、POS机等常规渠道生成的结构化数据。而大数据时代数据类型多样化，半结构化数据和非结构化数据呈现爆发式增长，且增长速度远远超过结构化数据。这些通过传感器、监测仪、机读仪器等机器设备产生的天气、位置、音频、文本等海量复杂数据越来越多，企业开始使用这些数据来改进产品、提高效率、寻找缺陷，其数据的重

知识管理应用价值

知识管理创造企业价值知识管理在国外已是非常成熟的作法，彼得杜拉克说，进入知识经济时代后，管理中一个很大的课题是研究如何扩大知识员工的管理，新的经济时代里，面临很大的一个挑战，如何把各级管理者的效率提升，主要的一个途径就是知识管理。中国很多企业也在做知识管理，因为遇到了很多现实的问题：比如企业中有人能解决问题，但是我们不知道是谁。我们发现很多企业领导和管理人员非常怀念创业时期，大家互相经常见面，经常交流，有什么心得想法都能很好地交流。而企业越大感觉越孤独，员工进来之后不知道自己该怎么走，管理人员也很困惑，碰到很多问题应该以前是有过的，但不知道过去的解决方法是什么，供自己参考。还有一种问题，我们知道谁能解决，但这个人不在，我们只能等他。还有一个问题，张工能解决，但是我已经忘了以前是怎么解决的；说明以前的东西没有保留存档。还有一种，张工记得以前怎么解决，但是张工不想说出来，因为企业内部有竞争，员工不想教会别人，这在企业中是很多人比较本能的想法，这就涉及到在知识管理中如何通过机制去激励大家分享。总结一下，企业里很多问题是和知识管理有关联，企业想通过知识管理的体系、系统去解决这个问题。这些年，我在企业里努力推动知识管理工作，因为知识和资金一样是很重要的资产，或者说知识就是钱，我们必须要把它管好。现在很多好的企业对自己有多少钱是清楚的，固定资产有专门的帐册，都上了财务管理软件，对自己的成本管理也是很精细的，甚至有专门的软件系统去管理，但对知识这种很重要的资产没有管理，或者是很粗放的管理。对比一下，知识管理和资产管理的管理方式是一样的，首先是要建立一个帐套，其次是盘点。所以你首先要去建立自己的知识体系，好象图书馆的目录体系，让我们知道知识的总量有多少？知识分哪几类？缺哪几类？下一阶段是资产的保值增值。任何一个公司如果有10亿现金，都不会只放在银行里，肯定会通过投资的方式使它能得到更大的增值，对应到知识管理中，是知识如何增值的问题，怎么样把企业当中每天都在产生的知识搜集上来，存储起来，利用起来，不让它进下水道，让企业的人不再犯总是会犯的一些低级错误，这是很多老板最深的认识和最低的要求。资产的保值增值工作，是知识管理要实现重用的功能，所以知识管理的核心是通过企业对已经积累的知识最大限度地重用，使知识的价值发挥出来。财务中有一个指标是资产周转率，能衡量资产运转的水平，一笔资产周转二次和周转十次所产生的价值是不一样的。如果企业里的知识只用一次，成本是很高的，但是如果能够反复用上成百上千次，这种成本就能大大摊薄，价值就能被大大发挥出来。为什么要搞知识管理，因为它是企业的资产，所以企业有责任有权利把它收集上来，但

大数据时代的知识管理

大数据时代的知识管理大数据时代，企业需要面对海量信息，这也催生出数据处理挖掘的新产业，为企业发展提供数据支持。同样道理，作为企业的员工，同样也面对海量海量的处理难题，尤其是作为IT部门员工，一方面需要为企业解决大数据难题，另一方面也要从自身发展角度，考虑如何应对深陷信息海洋的困境。日前在ACOUG（Oracle中国用户组）组织的活动上，《善用佳软：高效能人士的软件应用之道》一书的作者张玉新做了主题演讲。演讲会后，他也接受了TechTarget记者的独家专访。知识的形成：从信息中提炼现在人们的工作越来越离不开于各种各样的信息打交道，但如今的信息越来越碎片化、无序化，导致很多人的工作学习低效率。将信息转化为知识，进化提炼为智慧，就成了很多人迫切的需求。张玉新认为：目录式的知识管理方式，虽然传统，但对建构完整的知识体系至关重要。知识在成熟进化的过程中，仿佛生命的成长，是渐增分支、树状生长的。这就是多级目录，或者说目录的父子关系。针对互联网时代兴起的标签化管理，张玉新称，这是信息传递成本降低之后的必然结果。由于成本低，导致单条信息的质量有待提升，用户不愿意费力用传统方式管理;另一方面，海量信息之间没有必然的联系也是用户不可使用目录的原因之一。正是在这种背景下，“标签”管理就有了它的优势——降低管理成本、提升管理效率。在谈到“目录”与“标签”的优先级方面时，张玉新说：”我们完全可以把严谨的目录体系，理解为标签体系的子集。即目录是加了特殊限制的标签。知识的管理方法：不整理绝不是最好的整理这几年，随着信息量增多和搜索技术的发展，很多人开始推崇”最好的整理就是不整理“——将信息或知识随意存放而不整理，需要时就通过搜索工具寻找。张玉新明确表示不同意这种方法。他认为，人类从纸笔纸币时代过度到互联网时代后，信息或知识也从书籍/直至笔记本延伸到虚拟的互联网环境里。”（互联

知识管理评估方法综述

知识管理评估方法综述国内大多数实施知识管理的组织，并没有进行系统的知识管理实施效果评估，这种情况造成知识管理的实施流程不完整。同时，对这方面进行研究的文献也及其有限。本文对现存一些主流的知识管理评估方法进行综述，并对这些方法进行分析，做出了总结。 1 知识管理评估的意义虽然知识管理本质上是一种管理思想，但实施知识管理也是组织的一项投资，任何投资都要对其投入效果进行评估和测量。所以在实施知识管理后，组织还需要建立知识管理实施效果跟踪和评估措施。尽管知识管理的效果难以准确量化，组织仍有必要把握知识管理在组织经营及管理中所发挥的实际作用，并评判其效果。进行知识管理的评估，目的是要明晰知识管理实施前后，组织各项指标的变化情况，虽然知识管理项目的最终目标更多的是在质上而不是在量上有所提高。评估知识管理的长期收益十分困难，但是，通过一些侧面的数据以及员工的感受来评价项目价值，例如使用者的亲身感受、参与者的热情，也能够很好地说明项目带来的收益。通过反馈，可以帮助指导和调整实施过程，总结在知识管理项目中学习到的经验，还可以开发出一个标准，作为其他组织学习和推广知识管理的成功案例。 2 知识管理评估方法因为知识管理实施的复杂性，很难完全用定性或者定量的方法来对其实施效果进行评估，一般的评估都使用定性与定量结合的方法。现在就介绍一些主流的知识管理评估方法。 2.1一般的评估方法知识管理项目的一般评估方法包括三个方面：实施效果评估：通过实施项目节省的金钱、时间以及人力，相对于未实施知识管理之前的项目成功的比例。效果输出评估：包括有用性调查（使用者认为知识管理有助于其完成任务）和使用实例（用户以定量形式指明知识管理对项目目标实现的贡献）。管理系统评估：知识管理系统的反应时间，下载数目，站点访问量，每页面或栏目的使用者驻留时间，可用性调查，使用频率，浏览路径分析，用户数，使用系统的用户比例。 2.2平衡记分卡(BSC，Balanced Scorecard) 平衡记分卡是哈佛大学教授Robert Kaplan与诺朗顿研究院教务长David Norton在1990年所从事的“未来组织绩效衡量方法”研究计划中发明的。平衡计分卡常见的四个维度为财务、顾客、组织

大数据时代知识管理的发展趋势探究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7415819404.html, 大数据时代知识管理的发展趋势探究作者：黄雷鸣来源：《决策与信息·下旬刊》2016年第08期【摘要】大数据是知识管理绕不开的一个重要概念，知识管理唯有积极拥抱大数据、利用大数据革新自我，才能在大数据时代找到立足之处。一方面要重新定位和认识知识管理的业务流程和学科原理，另一方面也要积极应用大数据时代中的各类实用技术，使知识管理不仅从内涵上，更从实践上成为大数据时代中的佼佼者。【关键词】大数据时代；知识管理；数据应用如今信息已成为我们生产、生活中最重要的元素之一。显然，很大程度上我们还没有做好迎接大数据时代到来的准备，在以知识管理为主要方法论的基础上，面对铺天盖地的大数据我们将拿出怎样的技术是个问题，我们能在大数据环境下发展到何种地步、获得多少价值也是个未知数。当然，一切技术源于人类、用于人类，“大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代”。首先要加强知识管理意识，使人们了解知识管理的重要性，调动学习积极性，在知识型社会里，争取走进“全民大数据时代”，努力避免“大数据鸿沟”的出现，这需要我们每个人做出贡献、付出努力。同时，我们坚信大数据时代的到来带给我们的机遇将远远大于挑战。一、大数据中的知识管理随着技术的发展和时代的进步，以及当前研究的不断深入，媒体的广泛报道，大数据时代无论是从技术角度还是从应用角度都越来越多受到关注。但是，我们在正视了大数据时代带来的机遇与挑战的同时，应当理性利用新时代的新思想和新技术。当面对所谓的大数据时，理性的观点应当是既要充分重视，但又没必要过分解读，有意地把它神秘化，甚至神圣化。从本质上说，大数据依然是数据，虽然这种数据具有数据量大、类型繁多等特征，但对于这种价值密度低的数据依然需要知识管理作为其应用的方法论和指导。维克托·迈尔·舍恩伯格教授在最近的新著《大数据时代》中提到，大数据时代将会对我们的思维、商业、管理产生变革，其中介绍了大数据时代存在的风险和隐患，指出反对数据垄断要求每个人做到责任与自由并存的信息管理。任何数据都要以为应用服务作为最终目的，否则，没有与实际应用相结合的数据就失去了它存在的价值和意义。而且信息具有很强的时效性，过了某个特定的时间段，本来存在价值的信息也就失去本身的价值而变得无用，数据作为信息的一个重要组成部分，如果无法及时准确地将其捕获、创造、分享、整合、记录、存取、更新、创新等，那么其中的价值损失是不可估量的。二、大数据时代下的知识管理存在的问题

我们的大数据时代题目及答案电子版(16年7月)

我们的大数据时代(83分) 红色都是本人自己对照书找过了的。（一）单选题（每题2分） 1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）5 A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D）8 A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析 C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 3. 万维网之父是（C）2 A. 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C. 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。52 A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象 B. 误差不易被控制 C. 对样本的依赖性比较强 D. 评测结果不够稳定 5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。78 A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小 C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理 6. 智慧城市的构建，不包含（C）。13 A. 数字城市 B. 物联网 C. 联网监控 D. 云计算 7.大数据的起源是（C）。3 A. 金融 B. 电信 C. 互联网 D. 公共管理 8. 智慧城市的智慧之源是（C）。13 A. 数字城市 B. 物联网 C. 大数据 D. 云计算

9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人更容易得肺癌。基因和肺癌就是（A因果）关系，而吸烟和肺癌则是（A相关）关系。8 A.因果；相关 B. 相关；因果 C. 并列；相关 D. 因果；并列 10. 下列关于数据交易市场的说法中，错误的是（C）。35 A. 数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物 B. 商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场 C. 数据交易市场通过生产数据、研发和分析数据，为数据交易提供帮助 D. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物 11. 下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）。2 A. 1KB<1MB<1GB B. 基本单位是字节（Byte） C. 一个汉字需要一（2）个字节的存储空间 D. 一个字节能够容纳一个英文字符 12. 当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。2 A. 微软 B. 百度 C. 谷歌 D. 阿里巴巴 13. 下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是（D）。23 A. 美国 B. 日本 C. 中国 D. 韩国 14. 下列演示方式中，不属于传统统计图方式的是（D）。7 A. 柱状图 B. 饼状图 C. 曲线图 D. 网络图 15. 当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。36 A. 互联网 B. 物联网 C. 综合国力 D. 自然资源 16. 可以对大数据进行深度分析的平台工具是（C）。42 A. 传统的机器学习和数据分析工具 B. 第二代机器学习工具 C. 第三代机器学习工具 D. 未来机器学习工具 17. 智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。59 A. 统计报表 B. 网络爬虫 C. API接口 D. 传感器

知识管理办法

知识管理办法一、目的为了实现知识在公司内部的共享、积累、有序传递和有效知识，提高公司的实践经验和对质量体系做出更大的贡献。二、适用范围适用于公司管理体系中内外部渠道所获取的知识管理在各过程中的运用。三、术语和定义 3.1 知识管理：公司对显性和隐性知识进行收集整合、积累保存、有序传递、交流共享和提供应用规定的一系列活动。 3.2 知识：是在公司知识产权、项目研发经验、失败或成功的经验、外部投诉的问题、相关方的建议和想法、行业或学术研讨的结果等。四、管理职责 4.1各职能部门负责确定本部门岗位所需要的知识和需求程度划分，并落实配合在规定的周期内实施知识提供必要时的能力鉴定。 4.2人事行政部负责统筹汇总岗位和对应需求的知识，以及需求知识的相关程度确定，跟踪督促知识和能力的提供与鉴定五、管理内容 5.1 知识的来源和策划 5.1.1本公司的知识来源主要以设计知识、产品知识、客户投诉、管理经验等，外部来源主要有法律法规、管理分析工具、体系标准、相关方提供中获取。本公司所需要的知识由人事行政部组织各部门领导共同策划《知识矩阵》，明确各岗位所需的不同的知识项目。 5.1.2各职能部门负责本部门内、外部所提供和获得的知识统一收集或自行整理形成相应的“知识教材”，由部门成员负责把日常工作过程中的，反馈给部门负责人并对知识教材进行评审，由人事行政部建立相应的网络公共盘建立“知识分享盘”。根据矩阵所涉及应了解的部门进入学习。

5.2知识的学习和提供 5.2.1根据《知识矩阵》的策划，重点的知识是在员工招聘的过程中或新员工入职后，由公司及各部门内部对员工进行教育或培训的，并按照《人员招聘管理程序》要求执行，在试用期内对员工进行考核是否掌握了知识点。 5.2.2对于次重点知识，人事行政部根据策划的矩阵表和时间的情况跟进各部门在试用期后分阶段对员工进行培训或自行学习。并保留相关的培训记录。 5.2.3对于次要知识，由各部门自行对员工负责培训，适当时保留相关学习和培训的记录。 5.2.4学习到的知识首先要改进自己的工作：包括对于管理、服务质量、成本、商务、方面的经验和业绩改进。 5.2.5知识的内容如果涉及到公司相关管理程序、工作流程的更改，质量管理部应组织相关部门对其进行评审，报总经理审批后实施更改。 5.2.6知识内容和知识管理的证据应该形成文件，并必要时定期更新。 5.2.7人事部应组织各部门将最佳实践的方法进行分享，并将分享结果记录于《最佳实践分享记录》中。 5.3对于关键知识的更新，应在收集到正确的知识内容后有收集部门主动与人事行政部进行沟通，并将新的关键知识进行更新，第一时间组织相关部门进行学习和分享，以确保各相关人员掌握和了解相关内容。不影响正常和准确的工作。六、相关文件：无七、相关记录 7.1最佳实践分享记录 7.2知识矩阵