大数据时代知识管理过程、技术工具、模型与对策

[目的/意义]大数据时代给传统知识管理带来了变革,为适应大数据时代的到来,需要重新认识和定位知识管理过程,应用大数据技术工具构建新的知识管理模型,以应对知识管理的更新与挑战。[方法/过程]通过梳理数据到知识的形成过程,结合大数据的4V特征,了解知识管理所需的大数据技术工具,并将大数据时代的知识管理划分为知识生产、知识积累、知识交流、知识应用4个阶段,结合大数据技术工具的使用,构建新的知识管理模型,提出应对碎片整合、应用价值、硬件支撑、隐私伦理等问题的对策。[结果/结论]大数据的发展推动了知识管理过程从传统模型向技术模型的转型,大数据时代的知识管理模型与大数据技术的使用紧密相关,强调从海量碎片化数据中提炼知识价值,并更有效地辅助组织决策,为此,需要做好硬件设施支撑和信息安全保障,将大数据技术与小样本分析相结合,推动知识管理走向新的层次。