ואז הגיע BIG DATA.
ושוב הספידו את ניהול הידע....
זה כבר סבב שני או שלישי; כל כמה שנים, מגיעה מגמה חדשה, ומהר מאד אנו מוצאים בראש חוצות את אלו המחפשים איך אפשר להרוג את ניהול הידע; שמא אנו אופנה חולפת.
אז זהו שלא. ניהול ידע לא רק שלא נחלש עם הגעת המגמה החדשה, אלא מתרחב ומתברך במענים נוספים.
נתחיל בהגדרת BIG DATA. הגדרה מקובלת של BIG DATA היא כמות גדולה מאד של נתונים או מידע, עד שלא ניתן להשתמש בכלים הרגילים כדי להתמודד עימם. הנתונים יכולים להיות מדויקים או כמותיים, בעיקר כאשר אלו מגיעים מסנסורים שונים; אך הם יכולים להיות מידעיים- כלומר מבוססים על טקסטים. הטקסטואליים הם אלו שמעניינו של ניהול הידע. מקורם יכול להיות מהאינטרנט ואינסוף התוכן הגלום בו, או אפילו פנים ארגוני, כאשר בוחנים את מאגרי המסמכים האינסופיים שקיימים בתוך הגדר.
למידת ה-BIG DATA יכולה להיות מבוססת אינטליגנציה מלאכותית (AI) בכלל, ולמידת מכונה (MACHINE LEARNING) בפרט, אך זה אינו הכרח.
בפעילות מבוססת BIG DATA ניהול הידע משתלב בכמה רבדים:
- לעזור לתהליך הלמידה עצמו; למשל- בהגדרת המקורות, בסינון וסיוע ללמידה והכוונתה.
- לתמוך את הלמידה שמקורה ב-MACHINE LEARNING ורואה לכן רק תוצר, בפיתוח ידע ולמידה סיבתית.
- לסייע בשימוש בתוצרים ולקשר אותם למודלי שיתוף והנגשת הידע הקיימים.
ואחרי כל אלו...לזכור שעולם ה-BIG DATA אינסופי, אך מוגבל, ולעולם נמשיך בחלק גדול של פעילויות שימור הידע, שיתופו והמשך פיתוחו. לפחות עד שימציאו את הרעיון החדש הבא.