Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS

Podobné dokumenty
Informační a znalostní systémy jako podpora rozhodování

Teorie systémů TES 10. Měkké systémy metodiky

Teorie systémů TES 1. Úvod

Teorie systémů TES 6. Systémy procesní

Vývoj IS - strukturované paradigma II

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka

Znalostní báze pro obor organizace informací a znalostí

TES cv 4. Metodologie, měkké systémy příklady ZS 2011/2012

TES cv 7. Příklad rozsáhlého procesního systému ITS ZS 2011/2012

Logický datový model VF XML DTM DMVS

Modelování procesů s využitím MS Visio.

Znalostní báze pro obor organizace informací a znalostí

Teorie systémů TES 7. Výrobní informační systémy

Architektury Informačních systémů. Jaroslav Žáček

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

Teorie systémů TES 3. Sběr dat, vzorkování

Architektury Informačních systémů. Jaroslav Žáček

Logika pro sémantický web

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

MBI portál pro podporu řízení podnikové informatiky. mbi.vse.cz

Strategie, architektury a projekty jako nástroj řízení IT ve veřejné správě

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Informace a znalosti v organizaci

Problémové domény a jejich charakteristiky

Návrh a management projektu. SW podpora

Správa VF XML DTM DMVS Datový model a ontologický popis

Dnešní téma. Oblasti standardizace v ICT. Oblasti standardizace v ICT. Oblasti standardizace v ICT

Máte již dobře vyzbrojeného firemního SYNTETIKA?

Kvalifikační požadavky pro oblast Služby Dopravní a přepravní služby IPn Q-Ram

Informační média a služby

Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.

PaedDr. Jaroslav Müllner, Ph.D. Praha

S T R A T E G I C K Ý M A N A G E M E N T

Digitální technická mapa ČR Architektura CAGI

MANAGEMENT Procesní přístup k řízení organizace. Ing. Jaromír Pitaš, Ph.D.

Business Intelligence

Úvodní přednáška. Význam a historie PIS

Zobrazovací metody ve stavební praxi

Vnitřní integrace úřadu Středočeského kraje

Digitální technická mapa ČR

Problematika spolehlivosti lidského činitele

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Nástroje business modelování. Business modelling, základní nástroje a metody business modelování.

CISAŽP. Celostátní informační systém pro sběr a hodnocení informací o znečištění životního prostředí

Fyzická bezpečnost, organizační opatření. RNDr. Igor Čermák, CSc.

Znalostní technologie proč a jak?

Nepravidlové a hybridní znalostní systémy

STRATEGIE A PROJEKTY ODBORU INFORMATIKY MHMP

Cena za inovaci v interním auditu. Dynamické řízení rizik skrze integrovaný systém kontrolního prostředí 1

Lokační referenční metody a jejich interpretace ve standardech

Softwarová podpora v procesním řízení

Big data ukážou mapu, TOVEK řekne kudy jít

Jak připravit podnikový controlling a ABC Multidimenzionální vyhodnocování ziskovosti

Informatika pro ekonomy

Jan Horák. Pilíře řešení

MBI - technologická realizace modelu

Způsob řízení architektury ve Skupině ČEZ

OSA. maximalizace minimalizace 1/22

1. Integrační koncept

MULTIKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ KOMPLEXNÍ HODNOCENÍ ALTERNATIV

Vývoj informačních systémů. Obecně o IS


STRA TEGICKY MANAGEMENT ZMEN A ZNALOSTI

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ

Strategické plánování v obci proč a jak? Jana Kortanová 19. května 2011 Liberec

MATEMATIKA A 3 Metodický list č. 1

Protokol o atestačním řízení

Rozhodovací procesy 3

Chesar Koncepce a celkový popis aplikace

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází

Druhy a formy projektového managementu, projektový cyklus a úvod do vybraných nástrojů projektového managementu

Aplikace modelu CAF 2006 za podpory procesního řízení. Ing. Vlastimil Pecka Ing. Zdeněk Havelka, PhD.

Zajišťování kvality ve věcném záměru zákona o vysokých školách. Jiří Nantl ředitel odboru vysokých škol

Ontologie. Otakar Trunda

Využití metod strojového učení v bioinformatice David Hoksza

Znalostní systém nad ontologií ve formátu Topic Maps

PODNIKOVÁ INFORMATIKA

Úvod do teorie grafů

Nastavení provozního prostředí webového prohlížeče pro aplikaci

Standard výměnného formátu XML Digitální technické mapy

UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA K INTERNETOVÉ VERZI REGISTRU SČÍTACÍCH OBVODŮ A BUDOV (irso 4.x) VERZE 1.0

JSOU ABSOLVENTI ČESKÝCH ŠKOL DIGITÁLNĚ KVALIFIKOVANÍ, S JAKÝMI POČÍTAČOVÝMI DOVEDNOSTMI MAJÍ ŽÁCI JAK LZE VYUŽÍVAT KONCEPTU ECDL JAKO ZPĚTNÉ VAZBY

Primární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina atributů patřící jednomu z kandidátů primárního klíče.

Vzdělávací obsah předmětu

WORKFLOW. Procesní přístup. Základ perspektivního úspěšného podnikového řízení. Funkčnířízení založené na dělbě práce

Jak vytvářet poznatkovou bázi pro konkurenční zpravodajství. ing. Tomáš Vejlupek

PROGRAMOVACÍ JAZYKY A PŘEKLADAČE FORMALISMY PRO SYNTAXÍ ŘÍZENÝ PŘEKLAD: PŘEKLADOVÉ A ATRIBUTOVÉ GRAMATIKY.

METODIKA PROVÁDĚNÍ AUDITU COBIT

Přínosy dopravní infrastruktury. Faktory růstu

Zobrazte si svazy a uspořádané množiny! Jan Outrata

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

WS PŘÍKLADY DOBRÉ PRAXE

Big Data a oficiální statistika. Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc.

Přínosy standardizace pozemkových úprav. Konference GKinfo 2015, ČVUT Arnošt Müller Katedra geomatiky, FSv ČVUT v Praze

Architektura informačních systémů. - dílčí architektury - strategické řízení taktické řízení. operativní řízení a provozu. Globální architektura

Úvod do softwarového inženýrství a týmového vývoje

Start koncepce BIM Jaroslav Nechyba ředitel odboru Koncepce BIM Česká agentura pro standardizaci

Metadata, sémantika a sémantický web. Ing. Vilém Sklenák, CSc.

ITAPA Bratislava

EKONOMICKÝ A LOGISTICKÝ SOFTWARE. Luhačovice

Design systému. Komponentová versus procesní architektura

Transkript:

Evropský sociální fond. Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS ZS 2011/2012 prof. Ing. Petr Moos, CSc. Ústav informatiky a telekomunikací Fakulta dopravní ČVUT v Praze Petr Moos, 2011 MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 1

Znalostní management - KMS Čas i pravděpodobnost správného rozhodnutí v řídících činnostech velmi závisí na úrovni dostupných znalostí. Z tohoto důvodu je třeba vybudovat systém správy znalostí. Tento systém musí být navržen jako model nad objekty a poli objektů. Obecný systém správy znalostí lze popsat pomocí známého vztahu: S =F E(f), C(r),P(e), γ(p s ) (2.6.1) kde E(f) je množina znalostních prvků s určitou funkcí (významem); C(r) je relace mezi prvky inicializovaná komunikací; P(e) je množina procesů probíhajících v znalostním systému, kde každý proces sestává z určitých probíhajících událostí považovaných za změny ve stavovém prostoru znalostí ; γ(p s ) je představuje genetický kód znalostního systému založený na historii, kultuře a procesním sledu uvnitř systému. MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 2

Znalostní mapa. Abychom nalezli komplexní řešení pro určitou množinu problémů, pak bude třeba provádět systematické postupy v systematicky uspořádaných znalostních jednotkách uvnitř relevantních znalostních segmentů vztahujících se k určitému znalostnímu poli. Pro tento účel je vhodná tzv. znalostní mapa. Znalostní mapa představuje graf znalostních relací ve svazcích znalostních jednotek uspořádaných ve znalostních segmentech. Grafické vyjádření znalostní mapy je zobrazeno na obrázku 2.6.2.1. MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 3

Znalostní mapa. MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 4

Znalost a rozhodování. Úkolem je najít optimální řešení z množiny řešení uplatňující relevantní data pro vstupní informaci. Efektivita použití systému správy znalostí zásadně závisí na vybudované ontologii. Ontologie zde představuje jednoznačnou shodu ve smyslu sdíleného konceptu a systému v souboru znalostí. MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 5

Ontologie v KMS Existuje pět typů ontologií: doménově orientovaná; úkolově orientovaná; genericky orientovaná; aplikačně orientovaná; representačně orientovaná MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 6

Aplikačně nebo reprezentačně orientovaná ontologie Pro detailní řešení určitých problémů lze doporučit ontologii aplikačně orientovanou, zatímco pro archivaci znalostních jednotek potřebných pro komplexních prezentaci týmů a projektů ontologii representačně orientovanou. To znamená, že je třeba docílit shody v rámci cílů dílčích týmů a definovat povinné formáty dokumentů, zejména titulních popisů, jako je například objekt, řešení problému, autor apod. MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 7

Záhlaví a znalostní segment Ideální situace nastane, pokud tyto cíle budou sestávat : pro ontologii aplikačně orientovanouzáhlaví + znalostní segment (množina znalostních jednotek) + kontextové závěry pro ontologii representačně orientovanou- záhlaví + autoři a týmy + znalostní segment znalostních jednotka MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 8

Znalostní krychle Objektově orientovaná znalostní krychle Komplexní reprezentace znalostní jednotky je založena na trojrozměrné interpretaci: K ij (L ij, N ij, C ij ) (2.6.3) pro aplikačně orientovaný znalostní prvek, kde L ij =(O i, P j ) je identifikace i-tého objektu a j-tého procesu; N ij =(A ij, D ij ) je jádrová část znalostního prvku; C ij =(SI ij, SE ij ) je jádrová relace citlivosti. MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 9

Znalostní krychle MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 10

pokračování a K ij (L ij, N ij, P ij ) (2.6.4) pro reprezentačně orientovaný znalostní prvek, kde P ij = (IS ij, ES ij ) je identifikace i-tého objektu a j-tého procesu; IS jsou interní zdroje (zejména autoři); ES jsou externí zdroje (zejména spolupracující týmy); MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 11

Znalostní krychle a MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 12

Znalostní segment - jednotka Znalostní jednotka segment Uvnitř aplikačního nebo reprezentačního konceptu je možné rozpoznat tři typy znalostních jednotek: - deklarativní (standardy, klasifikace apod.); - procedurální (řešení, formule, logické řetězce, kauzální řetězce, relace apod.); - inspirativní (kreativní produkty, nové přístupy, objev nového fenoménu apod.). MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 13

Životní cyklus segmentů v KMS Do životního cyklu znalostní jednotky řadíme následující položky: -tvorba, nalézání, syntéza, rozpoznávání; -zachycení, reprezentace, kódování; -ukládání, systémové návěští; - zpřístupnění, dekódování, ochrana, distribuce; - identifikace systémových relací, aplikace,, implementace do rozhodovacího - -procesu, nová projekce; - realizace, nové syntézy, revize, rozšiřování, - konsolidační syntéza znalostního životního cyklu MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 14

Endogenní obohacování znalostí MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 15

Informační výkon P E I. t kde I je informační obsah a Φ je počet bitů za sekundu. Informační výkon Informačním výkonem P rozumíme velikost míry odstraněné neurčitosti E za jednotku času. Tento vztah lze také vyjádřit jako přeložený-dekódovaný obsah zprávy I v informačním toku Φ. MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 16

Děkuji za pozornost!. MI-TES: 5. KMS (Petr Moos) 17