Фильтрация знаний

Кадровая политика - Управление знаниями

Качество и актуальность знаний зависит от многих факторов. Например от того, кто поставляет знания в систему. Поскольку качество знаний изменяется от источника к источнику, системы часто пересортировывают знания, чтобы они были полными и достоверными. Например, компания GM Hughes Electronics собирает удачный опыт реконструкции предприятий в базе данных, комбинируя человеческие и компьютеризированные знания. Редактор просматривает каждую позицию базы данных и определяет, насколько она полезна и уместна . В Национальном Агентстве Безопасности команда из пяти человек принимает решение о том, включать ли предлагаемые уроки в обучающую базу данных .

К сожалению, качество и актуальность знаний, помещаемых в базу, зависит от множества факторов, например, от источника знаний

Фильтрация не всегда выполняется сотрудниками компании. Чаще всего используется фильтрация сообщений электронной почты по приоритетам и категориям. Кроме того, применяются различные средства, позволяющие отслеживать качество баз данных. Оценка обычно зависит от потребностей конкретных сотрудников, рабочих групп или интересов всего предприятия. Однако в таких системах степень важности поступающей информации существенно зависит от пользователя: одни могут охарактеризовать информацию как «очень важная», «важная» и т.д. Другие решают, каким уровнем должна быть помечена информация перед тем, как она будет им доставлена. Допустим, очень занятому менеджеру, вероятно, было бы удобно, чтобы информация называлась «очень важной». Таким образом, информация, отмеченная ранее, как «важная», не попадет в число «очень важной», и менеджер не всегда увидит необходимую или очень важную информацию. В свою очередь менеджер может установить свой уровень важности, чтобы быть уверенным, что вся действительно «очень важная» информация будет получена. В конечном итоге, это приводит не только к «инфляции» важности, но и к наводнению информацией, а именно с ним такая система и должна бороться.

Базы знаний могут быть очень большими. Например, база Ford имела в июне 1997 г. объем, эквивалентный 30 тыс. страниц бумажного текста . Базы знаний обычно содержат огромное количество информации, поэтому поиск нужной информации становится экстремально критической функцией. Большинство современных методов поиска включают инструментальные средства, средства интеллектуального поиска и визуальные модели.