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door Thiago Vargas Idarraga 23 uren geleden

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Técnicas inteligentes para la gestión del conocimiento

La minería de datos es una técnica avanzada que permite analizar grandes volúmenes de datos para descubrir patrones ocultos y relaciones significativas. Además de mejorar la toma de decisiones estratégicas y descubrir oportunidades ocultas, esta técnica requiere la intervención de expertos y puede tener fallos si los datos no son precisos.

Técnicas inteligentes para la gestión del
conocimiento

Técnicas inteligentes para la gestión del conocimiento

MD - Minería de Datos (Han, Kamber & Pei, 2012)

Análisis de comportamiento de compra en e-commerce.
Estructurados (bases de datos) No estructurados (texto, imágenes)
Necesita expertos Puede generar resultados erróneos si los datos están mal
Mejora decisiones estratégicas Descubre oportunidades ocultas
Segmentación de clientes Predicción de tendencias
Automática/semi-automática Usa algoritmos (clustering, clasificación)
Transformar datos en conocimiento útil para la toma de decisiones.
Técnica de análisis inteligente que permite extraer patrones ocultos y relaciones significativas en grandes volúmenes de datos.

KM - Administración del Conocimiento (Nonaka & Takeuchi, 1995)

Ejemplo
Sistemas de gestión documental como SharePoint o Confluence.
Explícito (documentado) Tácito (experiencia)
Difícil implementación cultural Alto costo inicial
Ventajas
Mejora continua Mayor competitividad Retención de conocimiento
Beneficios
Aumento en productividad Reducción de errores
Caracteristicas
Colaborativo Basado en tecnologías Fomenta cultura organizacional
Objetivo
Aprovechar el conocimiento organizacional para mejorar la toma de decisiones y la innovación.
Definición
Proceso sistemático para identificar, capturar, estructurar, valorar y compartir el conocimiento dentro de una organización.

BSC - Balanced Scorecard (Kaplan & Norton, 1992)

Dashboard con KPIs en Tableau o Power BI para monitorear desempeño de ventas y satisfacción del cliente.
Tipo de Datos
Indicadores clave de desempeño (KPIS) Cuantitativos y cualitativos
Desventajas
Puede ser complejo de implementar Requiere compromiso organizacional
Visión integral Fomenta la alineación estratégica
Mejor alineación estratégica Mejora continua en todos los niveles
Cuatro ejes: financiera, cliente, procesos internos, aprendizaje y crecimiento Orientado a la acción
Evaluar y controlar el desempeño organizacional alineado con la estrategia.
Herramienta de gestión que traduce la visión y estrategia de una empresa en indicadores medibles desde cuatro perspectivas.

SE - Sistemas Expertos (Jackson, 1999)

Ejemplo
Diagnóstico médico automático (ej. MYCIN).
Tipo de Datos
Datos estructurados Hechos y reglas
Desventajas
Costoso de desarrollar Difícil de actualizar
Ventajas
Decisiones rápidas y consistentes Reduce dependencia de expertos humanos
Beneficios
Ahorro de tiempo Acceso constante al conocimiento experto
Características
Usa reglas “si-entonces” Motor de inferencia
Objetivo
Resolver problemas específicos como lo haría un experto humano.
Definición
Sistemas computacionales que emulan el conocimiento y razonamiento de un experto humano.