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从数据到知识,这些痛点是拦路虎

每当提到亚马逊,飞轮效应是一个必定会谈及的话题。作为亚马逊的核心商业理念,飞轮效应在亚马逊二十余年发展历程中体现的淋漓尽致。如今,飞轮效应甚至被商业界奉为圭臬。

每当提到亚马逊,飞轮效应是一个必定会谈及的话题。作为亚马逊的核心商业理念,飞轮效应在亚马逊二十余年发展历程中体现的淋漓尽致。如今,飞轮效应甚至被商业界奉为圭臬。

所谓飞轮效应,即一个巨大的飞轮,要想把它转动起来,实现难度可谓空前,只有每一次推动都用尽全力,顺着同一个方向转动;刚开始可能会非常慢,随着时间的积累,到达临界点之后,它就会越转越快,最终形成飞轮效应。

事实上,飞轮效应揭示了一个道理:即万事开头难,当随着不断持续的探索与深入之后,积累的正反馈会越来越多,离成功自然越来越近。那么,除了在商业领域应用外,在如今这个数字化时代下,海量数据的增长极易让各种组织陷入数据沼泽之中,能否利用飞轮效应避免数据沼泽,从海量数据中不断提取价值,变成越用越好的知识?

正是出于此初衷,爱数在整合、治理、洞察非结构化数据的生产力平台AnyShare Family 7中引入了飞轮架构,让众多知识密集型组织看到了知识爆炸时下知识持续创造出价值的希望。

从数据到知识,这些痛点是拦路虎

在数字化时代下,企业并不缺数据,而是缺乏从数据到知识的方法。所以你会看到,很多企业注重收集各种数据,却并不能很好地让员工用起来,尤其是在设计院、制造企业、高校、政府、能源等这些知识密集型的组织中,愈发注重数据的积累,却愈发感觉到知识应用起来变得困难。

从数据到知识,这些痛点是拦路虎

这其中问题出在哪里?

在很多知识密集型组织中的实际情况来看,主要面临着三个方面的典型挑战:

其一,传统知识库的建设由少数专家完成,随着知识爆炸时代的来临,势必做不到全面、客观,愈发不能满足生产运营一线的需求;

其二,大部分组织经过多轮次的信息化建设之后,各个信息系统数据不通的情况普遍,无法快速、有效分析业务中发生的问题;

其三,大量结构化、半结构化、非结构化数字资产散落在组织各个业务部门之中,部门与部门、个人与个人之间的信息瓶颈林立,难以用人工的范式去实现知识的整合、协同与共享。

显然,对于知识密集型组织而言,要想彻底让海量数据转变为知识,是一个将各种数据拉通、共享、协同、管理和使用的复杂系统工程,首先需要建立一个共享的内容云来实现海量数据的汇聚、打通和共享,彻底打破之前各个信息系统数据之间的瓶颈;然后在以数据内容为主线,对各个业务系统所产生的数据进行识别、整理和整合,让数据最终转化为业务人员所能使用的知识;再之后,需要考虑到业务人员在业务场景中对于知识使用的便捷,需要大量AI技术融入,提升海量数据内容的整理、分类和检索。

“让知识真正赋能到组织每一个人是一个巨大的挑战,包括海量知识查找难、隐形知识提取难、组织知识传承难、知识复用率低等,以知识传承为例,往往是通过示范学习、模仿学习这种低效的方式,这恰好是AnyShare Family 7希望通过技术去改变的。”爱数总裁贺鸿富介绍道。

数据飞轮,让知识运转起来

过去,师傅领进门,修行靠个人。显然,这种模式在数字化时代下已经日趋不能满足组织对于知识赋能的强烈需求。而数字化带来最大的变化就是一切都转变成为数据,我们可以通过大数据、人工智能、知识图谱等数字化技术来构建出一个良性循环的知识管理体系,让组织中的每一个人在其中向“所有师傅”学习、获取各种想要的知识。

贺鸿富介绍,爱数AnyShare Family 7正是借助了飞轮效应的设计思想,率先推出内容数据飞轮架构,围绕知识密集型组织的知识赋能,将数据演变成知识图谱,然后组装成知识再去应用,并且不断循环,让知识赋能不断走向完善。

具体来看,在爱数AnyShare Family 7的内容数据飞轮架构中,首先构建起聚集数据的内容平台,通过团队协作和文档管理把桌面数据进行集成,内容管理将业务数据进行集成,之后文档库进行知识分类管理,实现内容的聚合。

从数据到知识,这些痛点是拦路虎

第二步,利用基于知识图谱技术的AnyDATA构建知识网络,AnyDATA可提取AnyShare元数据进行迁移学习,或仅基于少量数据进行标注和迁移学习,,即可获得更高精度的知识图谱。

第三步,通过AnyShare和第三方知识管理系统形成知识中心,各种组织可以利用知识门户实现知识有序的组织与呈现,并通过知识分类与标签、知识地图等,让用户更快、更便捷地区获取更质量的知识。

最后,基于知识网络和知识中心,提供丰富的知识应用,包括智能搜索、自动标签、自动摘要、非法内容管控、隐私数据识别、知识卡片等,并通过知识图谱技术聚合形成知识卡片,推送给应用系统或者桌面客户端,让用户在工作中实时获取知识。

通过内容数据飞轮架构,这四个步骤形成闭环,不断的循环迭代,内容平台可以产生更多的内容数据;有更多数据则可以帮助知识网络构建更高精度的知识图谱;有了更高精度的知识图谱则可以为组织人员提供更多高质量的知识,更多高质量的知识则可以赋能每一个人,带来更好的用户体验,从而产生更多内容数据;如此循环反复,在数据飞轮架构的驱动下,知识密集型组织对于知识的赋能会越来越快速和智能。

构筑全面生态,让知识赋能有保障

除了内容数据飞轮架构之外,爱数的AnyShare Family 7提供了从整合、治理到洞察的一个完整建设路径,涵盖了非机构化数据现状的评估与规划、非结构化数据中台构建、数字资产的梳理与管理、内容管理与自动化、智能知识运营等。

“AnyShare Family 7实际上帮助知识密集型组织建立起从文档管理系统到知识管理体系,再到知识创新体系的过程。”贺鸿富表示。

事实上,爱数AnyShare要实现的是一条长的建设路径,除了自身的平台产品之外,在整个路径之中涉及到的合作伙伴也至关重要,这条路径的建设离不开众多生态伙伴。因此,爱数的核心思路是平台+生态的战略,希望携手生态合作伙伴来完善路径建设。

从数据到知识,这些痛点是拦路虎

例如,爱数已经与微软建立全面合作关系,将在SharePoint、Microsoft 365等方面进行深入合作。众所周知,微软SharePoint作为企业内容、企业知识管理平台,在各个行业用户拥有极为广泛的应用基础,对于企业内容管理、办公协作等方面有着巨大作用。爱数将通过SharePoint+AnyShare+AnyDATA合作,为知识密集型组织重点打造实时、自动和全量的知识创新中心,包括知识门户、知识库、知识社区和在线培训等。

面向未来,随着爱数对于知识图谱、人工智能等相关技术的不断投入,以及AnyShare、AnyDATA等产品的持续完善,爱数有望帮助更多知识密集型组织让数据飞轮转起来,让知识赋能成为企业运营中的新常态。

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