Knowledge management (KM) involves collecting, organizing, storing, and disseminating information to improve decision-making, innovation, and performance. Implementing KM at scale has become essential for organizations to effectively leverage vast accessible data. This paper is a compilation of concepts that emerged from KM workshops hosted by EMBL-EBI, attended by SMEs and industry. We provide guidance on envisioning, executing, evaluating, and evolving knowledge management platforms. We emphasize essential considerations such as setting knowledge domain boundaries and measuring success, as well as the importance of making knowledge accessible for downstream applications and non-computational users and highlights necessary personal and organizational skills for success. We stress the importance of collaboration and the need for convergence on shared principles and commitment to provide or seek resources to advance KM. The community is invited to join the journey of KM and contribute to the advancement of the field by applying and improving on the guidelines described.


翻译:知识管理(KM)涉及信息的收集、组织、存储与传播,旨在改善决策、促进创新并提升绩效。对于组织而言,大规模实施知识管理已成为有效利用海量可访问数据的关键。本文汇编了欧洲分子生物学实验室-欧洲生物信息学研究所(EMBL-EBI)举办的知识管理研讨会上形成的概念,该研讨会吸引了中小型企业及产业界参与。我们为知识管理平台的规划、实施、评估与演进提供指导,重点阐述了设定知识领域边界与衡量成效等核心考量,强调了知识对于下游应用及非计算用户的可访问性,并指出了成功所需的关键个人与组织能力。我们着重强调了协作的重要性,以及就共同原则达成共识、承诺提供或寻求资源以推进知识管理的必要性。我们诚邀各界加入知识管理的探索之旅,通过应用并完善本文所述的指导原则,共同推动该领域的发展。

0
下载
关闭预览

相关内容

通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能。
《图机器学习》课程
专知会员服务
49+阅读 · 2024年2月18日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
知识图谱最新研究综述
深度学习自然语言处理
45+阅读 · 2020年6月14日
Github项目推荐 | PyTorch 中文手册 (pytorch handbook)
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
Augmentation for small object detection
Arxiv
13+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关资讯
知识图谱最新研究综述
深度学习自然语言处理
45+阅读 · 2020年6月14日
Github项目推荐 | PyTorch 中文手册 (pytorch handbook)
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
相关基金
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员