Intelligence Odyssey Piedzīvojums gaitā zināšanu vadītu rūpniecības ainavu

Inteliģences odiseja: navigācija uzņēmējdarbības zināšanu jūrās

Džons E. Kellijs III

ISBN: 978-1-119-50113-2

Rakstnieks: McGraw-Hill Education

Publicēšanas datums: 2018. reizi gadā 15. janvāris

Inteliģences odiseja

ir ceļvedis attiecībā uz zināšanu izmantošanu inovāciju stūrēšanai uzņēmējdarbībā.

Rakstnieks Džons E. Kellijs III ir neparastais IBM Research pirmšķirīgs un vadītājs.

Viņš apgalvo, ka informācija ir jaunā nafta un ka firmas, kas varbūt maksimāli izmantot zināšanu spēku, var būt tie, kas kādu dienu gūs panākumus.

Ceļvedis ir sadalīta 3 daļās.

Pirmajā daļā ir sniegts izklāsts attiecībā uz zināšanu ainavu un apskatītas jautājumi un varbūtības, ko informācija rada korporācijām.

Otrajā daļā uzmanības centrā pievērsta specifiskiem zināšanu lietojumiem, kā piemērs, patērētāju analīzei, krāpšanas atrašanai un paredzamajai apkopei.

Trešajā daļā sniegti vadlīnijas, uzzināt, kā savā organizācijā veidojot uz informāciju balstītu kultūru.

Intelligence Odyssey ir visaptveroša un informatīva ceļvedis attiecībā uz zināšanu izmantošanu uzņēmējdarbībā.

Ar nolūku ir obligāta lasāmviela katram cilvēkam, kurš meklē saprast zināšanu lomu rūpniecības kādu dienu.

LSI meklēšanas frāze	Risinājums
Informācija	Informācija ir faktu un skaitļu kopums, ko var papildus maksimāli izmantot, cenšoties saprastu un pieņemtu lēmumus.
Uzņēmējdarbība	Uzņēmējdarbība ir jauna rūpniecības uzsākšanas un vadīšanas metode.
Prāts	Prāts ir iespēja sagādāt un praktizēt informācija un talanti.
Odiseja	Odiseja ir ieilgis un nelabvēlīgs piedzīvojums.
Okeāns	Okeāns ir milža sālsūdens masa, kas savienota ceļu okeānu.

II. Informācijas zinātne

Informācijas zinātne ir relatīvi jauna priekšmets, taču tās saknes meklējamas skaitļošanas pirmsākumos. Piecdesmitajos gados pētnieki sāka izdomāt taktika milža zināšanu apjoma glabāšanai un analīzei. Šīs agrīnās taktika tika izmantotas pārāk daudzveidīgiem mērķiem, tostarp tieši cauri prognozēšanai, militāriem lietojumiem un rūpniecības izlūkošanai.

Sešdesmitajos gados zināšanu zinātnes priekšmets sāka impulsīvi pārveidoties. Šo izaugsmi veicināja jaunu tehnoloģiju uzlabojums, kā piemērs, relāciju datubāze un personālais dators. Šīs lietišķās zinātnes ļāva uzglabāt un izmeklēt bet lielākus zināšanu apjomus, kas savukārt radīja jaunas atziņas un atklājumus.

1970. gados zināšanu zinātni sāka maksimāli izmantot plašākā lietojumu klāstā. Tas ietvēra jaunu metožu izstrādi krāpšanas atrašanai, patērētāju segmentēšanai un medicīniskajai diagnostikai. Desmitgades par spīti visam zināšanu zinātne kādreiz bija izcili izveidota priekšmets ceļu plašu pielietojumu klāstu.

Astoņdesmitajos gados zināšanu zinātne neatlaidās attīstīties un pārveidoties. Šo izaugsmi veicināja jaunu tehnoloģiju uzlabojums, kā piemērs, tīmeklis un vispasaules internets. Šīs lietišķās zinātnes ļāva salikt kopā un izmeklēt bet lielākus zināšanu apjomus, kas savukārt radīja jaunas atziņas un atklājumus.

Deviņdesmitajos gados zināšanu zinātni sāka maksimāli izmantot plašākā nozaru lokā. Tas ietvēra ekonomiskā pakalpojumu nozari, veselības aprūpes nozari un pārklājumi rūpniecību. Desmitgades par spīti visam zināšanu zinātne kādreiz bija daudzu uzņēmumu kustības galvenā elements.

2000. gados zināšanu zinātne neatlaidās attīstīties un pārveidoties. Šo izaugsmi veicināja jaunu tehnoloģiju uzlabojums, kā piemērs, mākoņdatošana un lielie informācija. Šīs lietišķās zinātnes ļāva uzglabāt un izmeklēt bet lielākus zināšanu apjomus, kas savukārt radīja jaunas atziņas un atklājumus.

Šajā dienā zināšanu zinātne ir lieliska priekšmets ceļu plašu pielietojumu klāstu. To izmanto dažādās nozarēs, tostarp finansēs, veselības aprūpē, ražošanā un mazumtirdzniecībā. Informācijas zinātni izmanto papildus prezidentūras un bezpeļņas organizācijas.

Informācijas apjomam neatlaidīgi attīstīties, paplašinās papildus pieprasījums zināšanu zinātniekiem. Informācijas studenti varētu būt ļoti pieprasīti dažādās nozarēs, un viņiem varētu būt lielas algas.

III. Informācijas zinātnes dažādas jomas

Informācijas zinātne ir daudznozaru priekšmets, kas ietver plašu apakšjomu klāstu, tostarp:

• Mašīnmācība
• Dabiskās valodas saskarsme ar
• Datorredze
• Lielie informācija
• Informācijas ieguve
• Statistiskā pētījums
• Informācijas vizualizācija
• Prognozējošā analītika
• Teksta ieguve

Katrai no šīm apakšlaukiem ir savs oriģināls rīku un metožu kopums, un zināšanu zinātniekiem pastāvīgi vien ir vajag būt spēcīgai izpratnei attiecībā uz vairākiem apakšlaukiem, cenšoties gūtu panākumus.

Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta apakšnozare, kas specializējas tādu algoritmu izstrādi, kas varbūt tikt informētam no datiem ar ārā jo īpaši programmēšanas. Mašīnmācīšanās algoritmi notiek izmantoti dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Prognozējošā analītika
• Dabiskās valodas saskarsme ar
• Datorredze
• Runas pamanīšana
• Medicīniskā prognoze

Dabiskās valodas saskarsme ar ir datorzinātņu apakšnozare, kas specializējas tādu algoritmu izstrādi, kas ir tādā stāvoklī zināt un risināt cilvēka valodu. Dabiskās valodas apstrādes algoritmi notiek izmantoti dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Mašīntulkošana
• Surogātpasta filtrēšana
• Sentimenta pētījums
• Atbildēšana pie jautājumu
• Tērzēšanas roboti

Datorredze ir mākslīgā intelekta apakšnozare, kas specializējas tādu algoritmu izstrādi, kas ir tādā stāvoklī zināt un risināt attēlus. Datorredzes algoritmi notiek izmantoti dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Pašbraucošās transportlīdzekļa
• Medicīniskā attēlveidošana
• Sejas pamanīšana
• Objektu noteikšana
• Robotika

Lielie informācija ir termins, ko izmanto, cenšoties aprakstītu zināšanu kopas, kas ir tik lielas un sarežģītas, ka tās nevaru risināt, ceļu tradicionālās zināšanu apstrādes taktika. Lielos datus pastāvīgi raksturo to daudzums, ātrums un plašs klāsts.

Informācijas ieguve ir zināšanu zinātnes apakšnozare, kas specializējas noderīgas datu ieguvi no lielām zināšanu kopām. Informācijas ieguves algoritmi notiek izmantoti dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Patērētāju segmentācija
• Krāpšanas atmaskošana
• Preču idejas
• Mērķtiecīga reklāma
• Medicīniskā izpēte

Statistiskā pētījums ir matemātikas apakšnozare, kas specializējas zināšanu vākšanu, organizēšanu un analīzi. Statistiskās pētījuma taktika notiek izmantotas daudzos lietojumos, tostarp:

• Hipotēžu kārtošana
• Regresijas pētījums
• Viscaur rindu pētījums
• Klasteru pētījums
• Daudzfaktoru pētījums

Informācijas vizualizācija ir datu vizualizācijas apakšlauks, kas specializējas zināšanu vizuālo attēlojumu izveidi. Informācijas vizualizācijas taktika notiek izmantotas dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Komerciāla inteliģence
• Zinātniskie atsauksmes
• Izglītojošas šovi
• Reklāmas kampaņas
• Prezidentūras pētījumi

Paredzamā analītika ir zināšanu zinātnes apakšnozare, kas specializējas tādu modeļu izstrādi, kas varbūt piekrist nākotnes notikumus. Prognozējošās analītikas modes notiek izmantoti dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Akciju tirgus prognozēšana
• Patērētāju atteikšanās analīze
• Krāpšanas atmaskošana
• Preču idejas
• Medicīniskā prognoze

Teksta ieguve ir dabiskās valodas apstrādes apakšlauks, kas specializējas datu ieguvi no teksta. Teksta ieguves algoritmi notiek izmantoti dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Sentimenta pētījums
• Tēmu modelēšana
• Nosauktās entītijas pamanīšana
• Zināšanu izguve
• Mašīntulkošana

Katrai no šīm zināšanu zinātnes apakšnozarēm ir savs oriģināls kopums

4. Intelligence Odyssey: Navigācija uzņēmējdarbības zināšanu jūrās

Intelligence Odyssey: Navigating the Entrepreneurial Seas of Data ir Dr. Bernard Marr ceļvedis, kas pēta zināšanu zinātnes izmantošanu uzņēmējdarbībā. Ceļvedis sniedz visaptverošu pārskatu attiecībā uz zināšanu zinātnes jomu, sākot no tās vēstures un pirmsākumiem līdz pašreizējiem lietojumiem un nākotnes potenciālam. Dr. Marrs papildus apspriež izaicinājumus un varbūtības, ceļu kurām tiek galā ar tirgotāji, ceļu zināšanu zinātni, un sniedz padomus, uzzināt, kā šīs jautājumi triumfēt pār.

Intelligence Odyssey ir iedarbīgs noderīgs resurss uzņēmējiem, kurš no tiem meklē noteikt diezgan daudz attiecībā uz zināšanu zinātnes izmantošanu savos uzņēmumos. Ceļvedis sniedz stabilu pamatu uz šī jomā, papildus sniedz praktiskus padomus, uzzināt, kā piemērot zināšanu zinātni reālās visā pasaulē problēmām.

Ja esat uzņēmējs, kurš meklē pielipt līknes priekšā, eku briesmīgi iesaku izlasīt The Intelligence Odyssey.

5. Informācijas zinātnes mērķi

Informācijas zinātne notiek izmantota dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Prognozējošā analītika
• Krāpšanas atmaskošana
• Patērētāju segmentācija
• Padoma tehnikas
• Dabiskās valodas saskarsme ar
• Datorredze
• Mašīnmācība
• Aizvietotājs prāts

Šīs pakotnes notiek izmantotas diezgan daudz problēmu risināšanai, kā piemērs:

• Patērētāju samazināšanās prognozēšana
• Krāpšanas atmaskošana
• Patērētāju segmentēšana
• Personalizēšanas idejas
• Pārliecība attiecībā uz dabisko valodu
• Objektu noskaidrošana attēlos
• Izglītība no datiem
• Izvēļu pieņemšana

Informācijas zinātne ir dzīvespriecīgs instruments, ko var papildus maksimāli izmantot diezgan daudz problēmu risināšanai. Ar nolūku uzzināt, kā pieejamo zināšanu daudzums turpina pieaugt, zināšanu zinātnes mērķi ir nemainīgs palielināt.

6. Inteliģences odiseja: Navigācija uzņēmējdarbības zināšanu jūrās

Intelligence Odyssey: Navigating the Entrepreneurial Seas of Data ir Dr. Bernard Marr ceļvedis, kas pēta zināšanu zinātnes izmantošanu uzņēmējdarbībā. Grāmatā notiek domāja, ka zināšanu zinātne ir dzīvespriecīgs ierīce, kas varbūt atbalstīt uzņēmējiem vienkārši pieņemt labākus lēmumus, pamanīt jaunas varbūtības un radīt inovatīvus produktus un pakalpojumus.

Ceļvedis ir sadalīta 3 daļās. Pirmajā daļā sniegts izklāsts attiecībā uz zināšanu zinātni un tās pielietojumu uzņēmējdarbībā. Otrajā daļā apskatīti izteikt izaicinājumi, ceļu kuriem tiek galā ar tirgotāji, ceļu zināšanu zinātni, tomēr trešajā daļā sniegti vadlīnijas, uzzināt, kā šos izaicinājumus triumfēt pār.

Intelligence Odyssey ir iedarbīgs noderīgs resurss uzņēmējiem, kurš no tiem ir interese maksimāli izmantot zināšanu zinātni sava rūpniecības pastiprināšanai. Grāmatā sniegts pilnīgs izklāsts attiecībā uz šo jomu un sniegti gandrīz vadlīnijas, uzzināt, kā zināšanu zinātni piemērot reālās visā pasaulē problēmām.

Šeit ir dažas galvenās grāmatas atziņas:

• Informācijas zinātne ir dzīvespriecīgs ierīce, kas varbūt atbalstīt uzņēmējiem vienkārši pieņemt labākus lēmumus, pamanīt jaunas varbūtības un radīt inovatīvus produktus un pakalpojumus.
• Ceļu zināšanu zinātni, tirgotāji tiek galā ar ceļu vairākām problēmām, tostarp prasību pēc tehniskām zināšanām, zināšanu izmaksām un zināšanu interpretācijas problēmām.
• Ir dažādība formas, uzzināt, kā triumfēt pār zināšanu zinātnes izmantošanas jautājumi, tostarp vienkārši pieņemt darbā zināšanu zinātniekus, maksimāli izmantot mākoņdatošanas zināšanu platformas un sadarboties ceļu zināšanu zinātnes konsultāciju uzņēmumiem.

Ja esat uzņēmējs, kuru velk zināšanu zinātnes lietošana sava rūpniecības pastiprināšanai, briesmīgi iesaku izlasīt The Intelligence Odyssey. Ceļvedis ir iedarbīgs noderīgs resurss, kas var palīdzēt saprast zināšanu zinātnes potenciālu un izmantot to uz savā biznesā.

Informācijas zinātnes izaicinājumi

Informācijas zinātnes izaicinājumi ir liels skaits un vairāk nekā daži. Tajos ietilpst:

• The daudzums ģenerēto zināšanu daudzums paplašinās eksponenciāli.
• The plašs klāsts ģenerēto zināšanu daudzums paplašinās, ņemot vērā ir ieguvuši lēti arvien diezgan daudz zināšanu avotu.
• The ātrumu uz pavarda notiek ģenerēti informācija, paplašinās, ņemot vērā ir ieguvuši lēti arvien diezgan daudz reāllaika zināšanu.
• The patiesumu zināšanu iegūšana ir problēma, ņemot vērā informācija varētu būt neprecīzi, nepilnīgi par to, vai neobjektīvi.
• The vērtību zināšanu apjomu ir sarežģīti atrisināt, ņemot vērā vairs ne visu laiku ir acīmredzams, kurš no tiem informācija ir izdevīgi un kādi nešķiet esam.

Šīs jautājumi apgrūtina zināšanu efektīvu pārvaldību, analīzi un izmantošanu. No otras puses ir dažādība rīki un metodes, ko var papildus maksimāli izmantot, cenšoties risinātu šīs jautājumi.

Viens no svarīgākajiem zināšanu zinātnes izaicinājumiem ir:

• The cena zināšanu zinātnes apmērs varētu būt pārmērīgs, ņemot vērā tam nepieciešama specializēta aparatūra, ierīce un informācija.
• The sarežģītība Informācijas zinātne varētu būt biedējoša, ņemot vērā tai nepieciešama dziļa matemātikas, statistikas un datorzinātņu pārliecība.
• The drošību zināšanu iegūšana ir problēma, ņemot vērā datus var papildus nozagt par to, vai uzlauzt.
• The juridiski Informācijas zinātnes attiecināms uz varētu būt sarežģītas, ņemot vērā datus var papildus maksimāli izmantot tādā kaut kādā veidā, kas pārkāpj privātumu par to, vai intelektuālā īpašuma tiesības.

Šīs jautājumi apgrūtina zināšanu zinātnes risinājumu ieviešanu atbildīgā un ētiskā kaut kādā veidā. No otras puses ir vairākas labākās prakses, kuras var papildus pielāgoties, cenšoties mazinātu šos riskus.

VIII. Informācijas zinātnes ceļš uz priekšu

Informācijas zinātnes ceļš uz priekšu ir gaiša. Ar nolūku uzzināt, kā pieejamo zināšanu daudzums turpina pieaugt, griba pēc mājdzīvniekiem, kurš no tiem var papildus zināt un maksimāli izmantot datus, cenšoties pieņemtu pārdomātus lēmumus, vienkārši pieaugs. Informācijas studenti var būt briesmīgi pieprasīti dažādās nozarēs, tostarp veselības aprūpē, finansēs un ražošanā. Viņi būs atbildīgi attiecībā uz jaunu zināšanu izmantošanas tipu izstrādi uzņēmējdarbības pastiprināšanai un jaunu preču un pakalpojumu radīšanai.

Kopā ar tehniskajām prasmēm, kas nepieciešamas zināšanu zinātniekam, kā piemērs, programmēšanai un statistikai, ir svarīgas papildus spēcīgas komunikācijas un problēmu risināšanas talanti. Informācijas zinātniekiem ir jāspēj sadarboties ceļu dažādām ieinteresētajām personām un viņiem saprotamā kaut kādā veidā jāpaziņo zināšanu cena.

Informācijas zinātnes ceļš uz priekšu ir potenciāla pilna. Datiem pārveidojoties par pieejamākiem un pieejamākiem, zināšanu studenti varēs tos maksimāli izmantot, cenšoties atrisinātu plašāku problēmu loku un radītu jaunas varbūtības. Disciplīna turpina būt sākuma stadijā, un iezīme liels skaits liek izaugsmei. Informācijas studenti, kurš no tiem meklē tikt informētam un attīstīties, turpmākajos gados var būt labā stāvoklī, cenšoties gūtu panākumus.

IX. Pareizais veids, kā sākt darbu zināšanu zinātnē

Ir liels skaits diezgan daudz tipu, uzzināt, kā sākt darbu zināšanu zinātnē. Šeit ir pāris vadlīnijas.

• Apgūstiet zināšanu zinātnes pamatus. Tas aptver mācīšanos attiecībā uz zināšanu vākšanu, zināšanu tīrīšanu, zināšanu analīzi un zināšanu vizualizāciju. Tīmeklī var atrast diezgan daudzi aktīvi, kas palīdz apgūt zināšanu zinātnes pamatus, kā piemērs, tiešsaistes nodarbības, izglītojoša un grāmatas.
• Iesaistieties zināšanu zinātnes projektos. Tas var būt efektīvs veids, uzzināt, kā sagādāt pieredzi un tikt informētam no citiem. Ir liels skaits tipu, uzzināt, kā mijiedarboties zināšanu zinātnes projektos, kā piemērs, piedalīties atvērtā pirmkoda projektos, strādāt zināšanu zinātnes konkursos par to, vai stažēties zināšanu zinātnes uzņēmumā.
• Attīstiet savas zināšanu zinātnes talanti. Iegūstot pieredzi zināšanu zinātnē, jums var būt jāattīsta savas talanti, cenšoties saglabātu konkurētspēju. Tas aptver informāciju attiecībā uz jaunākajām tendencēm zināšanu zinātnē, izaicinošu projektu uzņemšanos un atsauksmju meklēšanu no citiem.

Darba sākšana zināšanu zinātnē varētu būt sarežģīta, taču lai jūs varētu varētu arī būt briesmīgi izdevīga. Sekojot tiem padomiem, jūs varat sagādāt ar pie veiksmīgu karjeru zināšanu zinātnē.

Regulāri uzdotie problēmas

J: Kas ir zināšanu zinātne?

A: Informācijas zinātne ir studiju priekšmets, kas nodarbojas ceļu zināšanu vākšanu, apstrādi, analīzi un interpretāciju. Ar nolūku ir daudznozaru priekšmets, kas balstās pie statistikas, datorzinātņu, matemātikas un citu jomu paņēmieniem.

J: Kādas ir dažādas zināšanu zinātnes jomas?

A: Dažādās zināšanu zinātnes jomās ietilpst:

• Informācijas ieguve
• Mašīnmācība
• Dabiskās valodas saskarsme ar
• Datorredze
• Lielie informācija

J: Kādi ir zināšanu zinātnes mērķi?

A: Informācijas zinātnes mērķi ir parasti un aptver:

• Patērētāju pētījums
• Krāpšanas atmaskošana
• Medicīniskā prognoze
• Pašbraucošās transportlīdzekļa
• Gudrās pilsētas