BİLGİ YÖNETİM DİREKTÖRÜ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
BİLGİ YÖNETİM DİREKTÖRÜ
Çok sayıda veri ve bilgi kaynağına bağlantı sağlamak, KMS’nin gelişimi için ciddi bir zorluktur. Örgütsel bilgi yönetimi, örgüt genelinde farklı düzeylerde ve farklı bağlamlarda bilgiyi geliştirmek, beslemek ve kullanmak için çaba gösterir.
Bir işletmenin bilgi varlıklarını tanımlamaya, yakalamaya, almaya, paylaşmaya ve değerlendirmeye yönelik bütünleşik bir yaklaşımı desteklemek için bilgi teknolojisi altyapısına yönelik talepler büyük bir taahhüttür; özellikle bu bilgi varlıkları elektronik formlarda saklanan veri tabanları, belgeler, politikalar ve prosedürleri içerebileceğindendir.
BY’nin en önemli gereksinimlerinden biri, bilgiyi bulma ve bilgiyi talep edene sunma yeteneğidir. Bir bilgi varlıkları dizinine duyulan ihtiyaç zorunludur.
Bilgi Yönetimi Dizini (KMD) gibi bir tesis, kurumsal bilgi yönetimi ve bilgi haritalamanın merkezi görevini destekler. Bilgi haritalama, bilgi kaynaklarını yakalayıp entegre ederek ve bilgiyi anlaşılır bir şekilde ileterek sürekli gelişen bir organizasyon hafızası sağlar.
Bir bilgi dizini (bir tür liste veya resim) bilgiye işaret eder (kişilerde, belgelerde veya veritabanlarında) ancak onu içermez. KMD, anahtar kelimeyi bir veri kaynağı konumuna çevirerek bir bilgi varlığına bağlanmak için müşteri talebini çözer ve böylece müşterinin çok sayıda bilgi varlığı kaynağında gezinmesine ve en iyi eşleşmeyi bulmasına izin verir.
KMD, bilginin bağlamını sınıflandırır ve kullanıcıya istenen bilgiye erişim sağlamak için hesaplama araçları sağlar. KMD’yi kullanmak için kullanıcı, kullanıcı arayüzü ekranından bir konu seçer. Konu seçildiğinde her türden (uzman/uygulama, karar destek sistemleri/depo, veri tabanı, uzman ve belge) tüm kaynakların listesi görüntülenir.
Kullanıcı daha sonra bilgi edinilene kadar kaynakları seçer ve değerlendirir. Bir konu için birden fazla bilgi kaynağı mevcut olduğunda, kullanıcının hangi bilgi kaynağının en doğru ve ihtiyaçlarına en uygun olduğunu seçmesi gerekecektir.
Bilgi arayan kişi, mevcut en eksiksiz ve doğru bilgiyi seçme konusunda etkilenmelidir. KMD tasarımında bu, bilgi kaynaklarının içsel doğrulama özelliklerine göre sıralanmasıyla gerçekleştirilir.
En doğru kaynaklar ekranın üst kısmına yerleştirilmiştir ve bu kaynakların kullanıcı tarafından istendiğini ima eder. Uzman sistemler ve en iyi uygulamalar, belirli sorunlara eksiksiz, doğru çözümleri temsil eder, bu nedenle en çok arzu edilen bilgi kaynaklarıdır ve ilk sırada sıralanırlar. Veri ambarları ve karar destek sistemleri uygulamaları, doğruluk açısından sonraki en yüksek uygulamalardır ve bunu uzmanlar ve belgeler takip eder.
KMS için üç katmanlı istemci/sunucu mimarimiz, KMS için ağ modelinin özelliklerine sahiptir. Bir ağ KMS “bilgi dizinleri oluşturmaya odaklanır. Bu, organizasyonla ilgili bilgi kategorilerini tanımlamayı, her kategori için bilgi sahiplerini tanımlamayı ve organizasyondaki diğerlerinin bilgi sahiplerini belirlemesine ve bulmasına yardımcı olmak için aranabilir bir dizin oluşturmayı içerir”.
KMS için üç katmanlı istemci/sunucu mimarimiz de KMS depo modelinin özelliklerine sahiptir çünkü KMS mimarimiz açık organizasyonel bilgi alır. Bu nedenle, KMS için üç katmanlı istemci/sunucu mimarimiz, KMS için iki ana modelin özelliklerine sahiptir. Ayrıca, veritabanı yönetimi, belge yönetimi, grup yazılımı ve e-posta gibi bir KMS için gereken çeşitli teknolojilerin sorunsuz bir entegrasyonunu sağlar.
Bilgi yönetimi Nedir
Bilgi Yönetimi Ne is Yapar
bilgi yönetimi (2 yıllık)
Bilgi Yönetimi Bölümü
Bilgi Yönetimi Dersleri
Bilgi yönetimi pdf
Bilgi Yönetimi Ders Notları
Veri ve bilgi yönetimi
Kaba Kümeleme ve k-Ortalama Kümeleme Kullanan Küme Analizi
Kümeleme analizi, fizik ve sosyal bilimlerde kullanılan temel bir veri indirgeme tekniğidir. Teknik, Web sitesi ziyaretçileri gibi kullanıcıları bölümlere ayırarak kullanıcı ihtiyaçlarını belirlemede potansiyel kullanımı nedeniyle bilgi bilimindeki yöneticilerin ilgisini çekmektedir.
Ayrıca kaba kümeler teorisi, hesaplamalı zeka araştırmalarında yoğun ilgi gören bir konudur. Bu teorinin kaba kümelemeye genişletilmesi, yöneticinin kullanabileceği kümeleme analizi teknikleri yelpazesine önemli ve potansiyel olarak faydalı bir ilave sağlar.
Kümeleme analizi, “bireylerin veya nesnelerin, aynı kümedeki nesnelerin diğer kümelerdeki nesnelere göre birbirine daha çok benzemesi için kümeler halinde gruplandırılması” olarak tanımlanır. Kümeleme analizine yönelik bir dizi kapsamlı giriş vardır.
Teknikler genellikle hiyerarşik veya hiyerarşik olmayan olarak sınıflandırılır ve en yaygın olarak kullanılan hiyerarşik olmayan teknik, MacQueen tarafından geliştirilen k-ortalamalar yaklaşımıdır. Son zamanlarda, hesaplama zekasındaki gelişmelere dayanan teknikler, kümeleme algoritmaları olarak da kullanılmıştır.
Örneğin, kısmi küme üyeliği kavramını ortaya koyan Zadeh tarafından geliştirilen bulanık kümeler teorisi kümelemeye uygulanmıştır. Dikkat çeken bir diğer teknik, kaba kümeleme olarak adlandırılan kümeleme algoritmalarına yol açan kaba kümeler teorisidir.
Bu makale, k-araç kümeleme analizi, kaba kümeler teorisi ve kaba kümeleme hakkında kısa girişler sağlar ve k-araç kümeleme ile kaba kümelemeyi karşılaştırır. Makale, kaba kümelemenin kümeleme sorununa daha esnek bir çözüm sağladığını ve kesin olarak tanımlanmış alt gruplamalar yerine verilerden kavramların çıkarılması olarak kavramsallaştırılabileceğini göstermektedir.
Geleneksel kümeleme yöntemleri, grupların kapsamlı tanımlarını üretir (yani, hangi nesneler her kümenin üyesidir), oysa kaba kümeler teorisine dayalı kümeleme teknikleri, kapsamlı açıklamalar üretir (yani, her kümenin ana özellikleri nelerdir).
Bu farklı hedefler, hem k-araç kümelemesinin hem de kaba kümelemenin, veri analistinin ve bilgi yöneticisinin araç kutusunda yerlerinin olduğunu göstermektedir.
k-Ortalamalar Kümeleme Analizi
k-ortalamalar yaklaşımında, veri kümesinin her bölümündeki kümelerin sayısına (k) analizden önce karar verilir ve veri noktaları küme merkezlerinin ilk tahminleri olarak (merkezler olarak adlandırılır) rastgele seçilir.
Kalan veri noktaları, genellikle bir Öklid mesafe ölçüsü kullanılarak, aralarındaki mesafe temelinde en yakın merkeze atanır. Amaç, kümeler içinde maksimum homojenliği (yani, aynı kümenin üyeleri birbirine en çok benzeyendir) ve kümeler arasında maksimum heterojenliği (yani, farklı kümelerin üyeleri birbirinden en çok farklıdır) elde etmektir.
K-ortalamalar küme analizinin oldukça sağlam olduğu gösterilmiştir. Buna rağmen, yaklaşım, tüm geleneksel çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemleriyle ilişkili birçok problemden muzdariptir. Bu yöntemler, normal dağılım gösteren ve tüm gruplarda eşit varyans-kovaryans matrisine sahip değişkenlerle kullanılmak üzere geliştirilmiştir. Çoğu gerçekçi veri setinde, bu koşullardan hiçbiri mutlaka geçerli değildir.
bilgi yönetimi (2 yıllık) Bilgi Yönetimi Bölümü Bilgi Yönetimi Ders Notları Bilgi Yönetimi dersleri Bilgi Yönetimi Ne is Yapar Bilgi yönetimi Nedir Bilgi yönetimi pdf Veri ve bilgi yönetimi