再者，細細探討企業經營的歷程，沒有人有把握曩昔産生的常識對未來可以或許產生什麼潛伏影響，在資訊快速發展的而今，3 年前的營運治理經驗套用在目下當今已不一定適合，常識更迭的速度超乎
大數據 資料探勘的礦山
常識經濟時期，針對決策問題的解決，組織要能具有蒐集、整頓、闡明資訊的能力，才能對價值創造產生進獻，但在常識散落且破碎的此刻，若何鑒識值得被保留下來且傳佈的常識？財團法人貿易成長研究院研究顧問李智點出，起首，組織要具備界說什麼是對企業經營管理有效且值得保留下來的常識之能力，檢視在第一線常識篩選過程當中，會不會過濾掉對a有用卻對b無用的資 訊？而若何判定一手、二手，甚至是三手傳佈出來的常識？林林總總傳播管道，所供應常識真實性如何商議？這是企業在談常識經管前，非常值得沉思的議題。
某一段資訊是否能長成知識，其實非常需要時候來做印證，而這些常識的留存與分類，應該由誰來做決策？「知識是眾人之事，集眾人之智翻譯」李智認為，知識管理不該交由一人來做決議，而是要集思廣益，上述幾個議題是企業在進行常識辦理前，組織成員必需先問本身的議題翻譯而常識的挑選、過濾、保留與傳遞，對人類來講都是複雜難解的習題，更遑論交由數位科技來處置。
集眾人之智 知識才能有價
其時間來到目前，網路科技、社群媒體及物聯網等新興科技應用，讓常識傳遞管道變很多元、碎片，累積出複雜可觀的常識數據，天成翻譯公司們不由想問，如何有系統性的治理、整合與利用知識，讓常識施展出更高價值？快速進化的數位科技，可否幫知識鍍金？常識與數位科技連系，是否有機遇匡助企業轉型，成為企業延續成長的動能？
知識管理權威機構—美國知識管理生產力及品質中心（american productivity and quality center；apqc）在2017年所舉行的年會中說起：km過往是導航時期，利用者被動接管知識被分類，按圖索驥去找出自己想要的知識；但現在，隨著科技的提高，利用者化被動為自動，查詢自己想要看到的知識；未來，數位科技可預測出使用者想要了解的常識，並自動做保舉。企業若是有大數據可用，透過資料探勘的體例，從中擷取有效且值得進修的常識，而活用這些常識的方式，人工聰明（ai）仿佛垂垂成為一種應用大數據的解方，起頭在各項貿易利用中萌生。
資訊分享傳佈的體例，由文字記實一路走到數位科技時期，跟著網際網路的普及，讓各人可以在網站公然分享各類資料，大量且繁複的資料赓續彙集，網際網路分分秒秒所累積的搜尋資 料，像是社群網站貼文、發賣記載、gps定位 資訊、網站資料等，除文字、影像，甚至是語音、動畫，由這些資訊中擷取出知識，都是機器學習進行的主要素材，各式各樣的領域都有相關應用，好比醫療病例與診斷資料、犯罪資料集結成的大數據，這些資訊被形容為猶如一座待開辟的礦山。
【完全內容請見《管帳研究月刊》2018.9月號】
而常識層級在知識管理的範圍中，可分為資料、資訊、常識及智慧四階段，常識的構成是透過收集資料，從資猜中找出有用的資訊，利用這些資訊加上本身的想法及做法，最後產生出常識，而智慧則是以常識為基礎，加上利用者的運用能力，將之應用於生活中。
「常識就是氣力翻譯」這個名詞相信人人都不生疏，知識辦理（km）從知識經濟時期迄今，一直遭到企業正視，也被視為立異營運的核心價值。「常識管理」，是1990年月中期，開始在全球突起的學術與貿易運用主題，針對小我及社群所擁有的顯性和隱性常識的確認、創造、把握、使用、分享及傳佈，進行積極且有用的治理翻譯
本文出自: https://udn.com/news/story/6877/3358550有關各國語文翻譯公證的問題歡迎諮詢天成翻譯公司02-77260931
留言列表
