从数据到知识,这些痛点是拦路虎

大数据在线袁绍龙
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数据飞轮,让知识运转起来

过去,师傅领进门,修行靠个人。显然,这种模式在数字化时代下已经日趋不能满足组织对于知识赋能的强烈需求。而数字化带来最大的变化就是一切都转变成为数据,我们可以通过大数据、人工智能、知识图谱等数字化技术来构建出一个良性循环的知识管理体系,让组织中的每一个人在其中向“所有师傅”学习、获取各种想要的知识。

贺鸿富介绍,爱数AnyShare Family 7正是借助了飞轮效应的设计思想,率先推出内容数据飞轮架构,围绕知识密集型组织的知识赋能,将数据演变成知识图谱,然后组装成知识再去应用,并且不断循环,让知识赋能不断走向完善。

具体来看,在爱数AnyShare Family 7的内容数据飞轮架构中,首先构建起聚集数据的内容平台,通过团队协作和文档管理把桌面数据进行集成,内容管理将业务数据进行集成,之后文档库进行知识分类管理,实现内容的聚合。

从数据到知识,为何离不开这架飞轮?

第二步,利用基于知识图谱技术的AnyDATA构建知识网络,AnyDATA可提取AnyShare元数据进行迁移学习,或仅基于少量数据进行标注和迁移学习,,即可获得更高精度的知识图谱。

第三步,通过AnyShare和第三方知识管理系统形成知识中心,各种组织可以利用知识门户实现知识有序的组织与呈现,并通过知识分类与标签、知识地图等,让用户更快、更便捷地区获取更质量的知识。

最后,基于知识网络和知识中心,提供丰富的知识应用,包括智能搜索、自动标签、自动摘要、非法内容管控、隐私数据识别、知识卡片等,并通过知识图谱技术聚合形成知识卡片,推送给应用系统或者桌面客户端,让用户在工作中实时获取知识。

通过内容数据飞轮架构,这四个步骤形成闭环,不断的循环迭代,内容平台可以产生更多的内容数据;有更多数据则可以帮助知识网络构建更高精度的知识图谱;有了更高精度的知识图谱则可以为组织人员提供更多高质量的知识,更多高质量的知识则可以赋能每一个人,带来更好的用户体验,从而产生更多内容数据;如此循环反复,在数据飞轮架构的驱动下,知识密集型组织对于知识的赋能会越来越快速和智能。

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