Este documento trata sobre la gestión del conocimiento y las tecnologías emergentes de la web. Presenta los objetivos de la gestión del conocimiento como formular una estrategia organizacional, implantar estrategias orientadas al conocimiento y promover la mejora continua de los procesos. También describe los modelos de gestión del conocimiento y herramientas como wikis, así como la importancia de la minería de datos en el proceso.

1. TEMA Gestión del Conocimientos y Tecnologías emergentes de la Web INTEGRANTES Edison Cadena Borys Zúñiga Daniel Rodríguez

2. INTRODUCCIÓN En la actualidad, las tecnologías de información permiten contar con herramientas que apoyan la gestión del conocimiento en las empresas, apoyando en la recolección, la transferencia, la seguridad y la administración sistemática de la información, junto con los sistemas diseñados para ayudar a hacer el mejor uso de ese conocimiento.

3. La Gestión del Conocimiento es, en definitiva, la gestión de los activos intangibles que generan valor para la organización. La mayoría de estos intangibles tienen que ver con procesos relacionados de una u otra forma con la captación, estructuración y transmisión de conocimiento.

4. OBJETIVOS El proceso de la Administración del Conocimiento, también conocido en sus fases de desarrollo como "aprendizaje corporativo" tiene principalmente los siguientes objetivos:a) Formular una estrategia de alcance organizacional para el desarrollo, adquisición y aplicación del conocimiento.b) Implantar estrategias orientadas al conocimiento.

5. c) Promover la mejora continua de los procesos de negocio, enfatizando la generación y utilización del conocimiento.d) Monitorear y evaluar los logros obtenidos mediante la aplicación del conocimiento. e) Reducir los tiempos de ciclos en el desarrollo de nuevos productos, mejoras de los ya existentes y la reducción del desarrollo de soluciones a los problemas. f) Reducir los costos asociados a la repetición de errores.

6. MODELOS DE GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Gestión del conocimiento Conocimiento DatoInformación Sistema de información

7. MODELOS DE GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO

8. Perspectiva Ingeniería Arquitectura Física para el almacenamiento y recuperación de la información. SICA: Los VC son válidos y certificados. SICA Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Retos y actitudes, sistemas de información que mejoran el análisis de estructura formal del conocimiento para poder normalizar.

9. En una arquitectura de GC encontramos distintas herramientas y servicios que configuran como resultado final una solución GC completa.Como herramientas que dan apoyo a la GC dentro de las empresas podemos diferenciar 3 grupos o conjuntos. Arquitecturas y herramientas

10. Grupo 1 - Herramientas de trasmisión inmediata: Son herramientas que permiten transmitir el conocimiento explícito de forma fácil al conjunto de miembros de una misma empresa. Las Wikis son buen ejemplo de este tipo de herramientas o la Wikipedia.

11. Grupo 2 - Herramientas y servicios de gestión del conocimiento interno: Son aquellos componentes dentro de una arquitectura que gestionan, analizan, buscan y distribuyen información.

12. Grupo 3 - Herramientas y servicios de gestión del conocimiento externo: Al igual que en el grupo 2 son componentes que gestionan, analizan, buscan y distribuyen, pero en este caso también hay que añadir que localizan y extraen, dado que su misión principal es la localización y extracción de información relacionada con la empresa pero que está en el exterior de ésta y que por lo tanto en algunas ocasiones la empresa puede ser ajena a esta y no tener conocimiento de su existencia.

13. MINERÍA DE DATOS La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso.

14. Un proceso típico de minería de datos consta de los siguientes pasos generales: Selección del conjunto de datos, tanto en lo que se refiere a las variables objetivo (aquellas que se quiere predecir, calcular o inferir), como a las variables independientes (las que sirven para hacer el cálculo o proceso), como posiblemente al muestreo de los registros disponibles.

15. Análisis de las propiedades de los datos, en especial los histogramas, diagramas de dispersión, presencia de valores atípicos y ausencia de datos (valores nulos). 3. Transformación del conjunto de datos de entrada, se realizará de diversas formas en función del análisis previo, con el objetivo de prepararlo para aplicar la técnica de minería de datos que mejor se adapte a los datos y al problema, a este paso también se le conoce como pre procesamiento de los datos.

16. Seleccionar y aplicar la técnica de minería de datos, se construye el modelo predictivo, de clasificación o segmentación. Extracción de conocimiento, mediante una técnica de minería de datos, se obtiene un modelo de conocimiento, que representa patrones de comportamiento observados en los valores de las variables del problema o relaciones de asociación entre dichas variables. También pueden usarse varias técnicas a la vez para generar distintos modelos, aunque generalmente cada técnica obliga a un pre procesado diferente de los datos.

17. 6. Interpretación y evaluación de datos, una vez obtenido el modelo, se debe proceder a su validación comprobando que las conclusiones que arroja son válidas y suficientemente satisfactorias. En el caso de haber obtenido varios modelos mediante el uso de distintas técnicas, se deben comparar los modelos en busca de aquel que se ajuste mejor al problema.

18. CONCLUSIONES La Gestión del conocimiento se presenta a las organizaciones modernas como una instancia de Gestión orientada a sacar valor de una fuente de competencias que siempre se ha tenido y, hasta hoy, no ha sido considerada como tal: el conocimiento. Por otro lado, conocer el proceso involucrado ayuda a visualizar las acciones orientadas a concretar cada uno de los objetivos de la Gestión del conocimiento.

19. Lamentablemente muchas instancias de Gestión del conocimiento inician sus esfuerzos en generar mapas y estructuras sin considerar cómo el proceso condiciona dichos esfuerzos. Ello se ve reforzado a la hora de establecer qué tipo de proyecto es necesario para cumplir con los objetivos y metas que son esperados que cumpla la Gestión del conocimiento.

20. Bibliografía http://www.gestiondelconocimiento.com/index.php3