Opis
We współczesnej gospodarce o sukcesie rynkowym przedsiębiorstwa często przesądza wiedza zgromadzona przez jego pracowników oraz zawarta w danych przez nie gromadzonych. W podręczniku została zawarta wiedza dotycząca umiejętności formułowania problemów i wykorzystania metod zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie. Autorzy przedstawili: podstawowe informacje dotyczące zasobów wiedzy w przedsiębiorstwie, wybrane narzędzia zarządzania wiedzą (logika rozmyta, systemy eksperckie, drążenie danych), konkretne przypadki zastosowań biznesowych. Szczególny nacisk autorzy położyli na przekazanie praktycznych umiejętności projektowania i efektywnego wykorzystania informatycznych systemów analityki biznesowej do wspierania analiz finansowych, marketingowych i rynkowych w celu zwiększenia wartości przedsiębiorstwa oraz podniesienia jego konkurencyjności. Podręcznik jest przeznaczony dla studentów zarządzania w wyższych uczelniach rożnych typów. Spis treściWstęp Rozdział 1. Podstawy zarządzania wiedzą 1.1. Społeczeństwo informacyjne, społeczeństwo wiedzy 1.1.1. Od społeczeństwa przemysłowego do społeczeństwa wiedzy 1.1.2. Istota i cechy społeczeństwa informacyjnego 1.1.3. Skutki społeczno-gospodarcze zmian 1.1.4. Przedsiębiorstwo w społeczeństwie informacyjnym 1.1.5. Społeczeństwo informacyjne w Polsce i na świecie 1.2. Znaczenie wiedzy w otoczeniu gospodarczym 1.2.1. Dane — informacja — wiedza 1.2.2. Okrężny obieg wiedzy 1.2.3. Wiedza jako zasób, ekonomika wiedzy 1.3. Zasoby wiedzy w przedsiębiorstwie — klasyfikacja, główne składniki, proces uczenia się organizacji 1.3.1. Klasyfikacja wiedzy 1.3.2. Szacowanie zasobów wiedzy w przedsiębiorstwie 1.3.3. Ewoluowanie przedsiębiorstw—organizacje uczące się i sieciowe 1.3.4. Pracownik w nowym modelu funkcjonowania przedsiębiorstwa 1.4. Rola i znaczenie zarządzania wiedzą 1.4.1. Rozwój zarządzania wiedzą 1.4.2. Istota zarządzania wiedzą 1.4.3. Metody, techniki i strategie zarządzania wiedzą 1.4.4. Ilościowe a jakościowe zarządzanie wiedzą 1.4.5. Zarządzanie wiedzą a przewaga konkurencyjna 1.5. Technologie informacyjne w zarządzaniu wiedzą 1.5.1. Pozyskiwanie wiedzy z otoczenia 1.5.2. Zarządzanie wiedzą o klientach 1.5.3. Wiedza w systemach rozproszonych i organizacjach sieciowych 1.6. Pytania kontrolne Rozdział 2. Zarządzanie wiedzą w praktyce 2.1. Kluczowe procesy zarządzania wiedzą 2.1.1. Lokalizowanie zasobów wiedzy 2.1.2. Pozyskiwanie wiedzy 2.1.3. Zachowywanie wiedzy 2.1.4. Stosowanie wiedzy 2.1.5. Przykłady wybranych procesów zarządzania wiedzą 2.2. Rozwijanie wiedzy 2.2.1. Wiedza a innowacje w przedsiębiorstwach 2.2.2. Procedury rozwoju wiedzy 2.2.3. Przykłady zastosowań rozwiązań informatycznych w rozwoju wiedzy 2.3. Poziomy zarządzania wiedzą 2.3.1. Zarządzanie wiedzą a zarządzanie przedsiębiorstwem 2.3.2. Zarządzanie normatywne, strategiczne i operacyjne 2.3.3. Studium przypadku zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie 2.4. Pytania kontrolne Rozdział 3. Projektowanie systemów ekspertowych 3.1. Procesy przetwarzania wiedzy 3.1.1. Formy wiedzy w przedsiębiorstwie 3.1.2. Etapy procesu przetwarzania wiedzy 3.2. Systemy ekspertowe — istota, struktura i działanie 3.2.1. Istota systemu ekspertowego i różnice w stosunku do innych rozwiązań 3.2.2. Rozwój systemów ekspertowych 3.2.3. Klasyfikacja systemów ekspertowych 3.2.4. Struktura i zasada działania systemu ekspertowego 3.3. Identyfikacja problemów dla systemów ekspertowych 3.3.1. Cechy charakterystyczne problemów rozwiązywanych za pomocą systemów ekspertowych 3.3.2. Ocena celowości budowania systemu ekspertowego dla wybranego problemu — koszty a zyski 3.3.3. Studium przypadku opłacalności wdrożenia systemu ekspertowego 3.4. Proces pozyskiwania wiedzy do systemu ekspertowego 3.4.1. Metody pozyskiwania wiedzy 3.4.2. Przykłady opracowań formularzy pozyskiwania wiedzy 3.4.3. Przykłady zastosowań drzew decyzyjnych 3.4.4. Ramowe koncepcje uczenia się organizacji na przykładach przedsiębiorstw 3.5. Metody reprezentacji wiedzy 3.5.1. Deklaratywne metody reprezentacji wiedzy 3.5.2. Proceduralne metody reprezentacji wiedzy 3.6. Zapis baz wiedzy w systemie ekspertowym . 3.6.1. Przykład zastosowania systemu PC-Shell w technologicznym przygotowaniu produkcji 3.6.2. Przykład zastosowania języka PROLOG w zapisie wiedzy w systemie ekspertowym 3.7. Weryfikacja baz wiedzy 3.7.1. Eliminowanie nadmiarowości wiedzy 3.7.2. Usuwanie sprzeczności wiedzy 3.7.3. Badania kompletności baz wiedzy 3.8. Zastosowanie systemów uczenia się maszyn w bazach wiedzy 3.8.1. Metody uczenia się maszyn 3.8.2. Przykłady zastosowań systemów uczących się 3.9. Pytania kontrolne Rozdział 4. Zastosowanie logiki rozmytej w budowie systemów zarządzania wiedzą 4.1. Elementy logiki rozmytej w reprezentacji wiedzy 4.1.1. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów rozmytych 4.1.2. Zastosowanie współczynników pewności w reprezentacji wiedzy 4.2. Wnioskowanie rozmyte 4.2.1. Modele rozmyte w systemach zarządzania wiedzą 4.2.2. Metody wnioskowania rozmytego 4.3. Systemy rozm