Edison Cadena

Borys Zúñiga

Daniel Rodríguez

INTRODUCCIÓN

En la actualidad, las tecnologías de informaciónpermiten contar con herramientas que apoyan la gestióndel conocimiento en las empresas, apoyando en larecolección, la transferencia, la seguridad y laadministración sistemática de la información, junto conlos sistemas diseñados para ayudar a hacer el mejor usode ese conocimiento.

La Gestión del Conocimiento es, en definitiva, lagestión de los activos intangibles que generan valorpara la organización. La mayoría de estos intangiblestienen que ver con procesos relacionados de una uotra forma con la captación, estructuración ytransmisión de conocimiento.

OBJETIVOS

• El proceso de la Administración del Conocimiento, también conocido en sus fases de desarrollo como "aprendizaje corporativo" tiene principalmente los siguientes objetivos:

a) Formular una estrategia de alcance organizacional para el desarrollo, adquisición y aplicación del conocimiento.

b) Implantar estrategias orientadas al conocimiento.

c) Promover la mejora continua de los procesos de negocio, enfatizando la generación y utilización del conocimiento.

d) Monitorear y evaluar los logros obtenidos mediante la aplicación del conocimiento.

e) Reducir los tiempos de ciclos en el desarrollo de nuevos productos, mejoras de los ya existentes y la reducción del desarrollo de soluciones a los problemas.

f) Reducir los costos asociados a la repetición de errores.

Gestión del conocimiento

Conocimiento

Dato Información

Sistema de información

MODELOS DE GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO

MODELOS DE GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO

Perspectiva Ingeniería

Arquitectura Física para el almacenamiento y

recuperación de la información.

SICA: Los VC son válidos y certificados.

SICA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO

Retos y actitudes, sistemas de información que

mejoran el análisis de estructura formal del

conocimiento para poder normalizar.

En una arquitectura de GC encontramos distintasherramientas y servicios que configuran comoresultado final una solución GC completa.

Como herramientas que dan apoyo a la GCdentro de las empresas podemos diferenciar 3grupos o conjuntos.

Arquitecturas y herramientas

Grupo 1 - Herramientas de trasmisióninmediata: Son herramientas que permitentransmitir el conocimiento explícito de formafácil al conjunto de miembros de una mismaempresa. Las Wikis son buen ejemplo de estetipo de herramientas o la Wikipedia.

Grupo 2 - Herramientas y servicios de gestióndel conocimiento interno: Son aquelloscomponentes dentro de una arquitectura quegestionan, analizan, buscan y distribuyen

información.

Grupo 3 - Herramientas y servicios de gestión delconocimiento externo: Al igual que en el grupo 2son componentes que gestionan, analizan,buscan y distribuyen, pero en este caso tambiénhay que añadir que localizan y extraen, dado quesu misión principal es la localización y extracciónde información relacionada con la empresa peroque está en el exterior de ésta y que por lo tantoen algunas ocasiones la empresa puede ser ajenaa esta y no tener conocimiento de su existencia.

MINERÍA DE DATOS

La minería de datos (DM, Data Mining) consiste enla extracción no trivial de información que reside demanera implícita en los datos. Dicha información erapreviamente desconocida y podrá resultar útil paraalgún proceso.

Un proceso típico de minería de datos consta de lossiguientes pasos generales:

1. Selección del conjunto de datos, tanto en lo que serefiere a las variables objetivo (aquellas que se quierepredecir, calcular o inferir), como a las variablesindependientes (las que sirven para hacer el cálculo oproceso), como posiblemente al muestreo de losregistros disponibles.

2. Análisis de las propiedades de los datos, enespecial los histogramas, diagramas de dispersión,presencia de valores atípicos y ausencia de datos(valores nulos).

3. Transformación del conjunto de datos deentrada, se realizará de diversas formas enfunción del análisis previo, con el objetivo deprepararlo para aplicar la técnica de minería dedatos que mejor se adapte a los datos y alproblema, a este paso también se le conocecomo pre procesamiento de los datos.

4. Seleccionar y aplicar la técnica de minería de datos, seconstruye el modelo predictivo, de clasificación osegmentación.

5. Extracción de conocimiento, mediante una técnica deminería de datos, se obtiene un modelo deconocimiento, que representa patrones decomportamiento observados en los valores de lasvariables del problema o relaciones de asociación entredichas variables. También pueden usarse varias técnicas ala vez para generar distintos modelos, aunquegeneralmente cada técnica obliga a un pre procesadodiferente de los datos.

6. Interpretación y evaluación de datos, una vezobtenido el modelo, se debe proceder a suvalidación comprobando que las conclusiones quearroja son válidas y suficientemente satisfactorias.En el caso de haber obtenido varios modelosmediante el uso de distintas técnicas, se debencomparar los modelos en busca de aquel que seajuste mejor al problema.

CONCLUSIONES

La Gestión del conocimiento se presenta a lasorganizaciones modernas como una instancia deGestión orientada a sacar valor de una fuente decompetencias que siempre se ha tenido y, hasta hoy,no ha sido considerada como tal: el conocimiento.

Por otro lado, conocer el proceso involucrado ayuda avisualizar las acciones orientadas a concretar cada unode los objetivos de la Gestión del conocimiento.

Lamentablemente muchas instancias de Gestión delconocimiento inician sus esfuerzos en generar mapas yestructuras sin considerar cómo el proceso condicionadichos esfuerzos.

Ello se ve reforzado a la hora de establecer qué tipo deproyecto es necesario para cumplir con los objetivos ymetas que son esperados que cumpla la Gestión delconocimiento.

Bibliografía

• http://www.gestiondelconocimiento.com/index.php3