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Leveraging cloud based big data analytics in knowledge management for enhanced decision making in organizations

机译：利用基于云的大数据分析进行知识管理   加强组织的决策

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摘要

In recent past, big data opportunities have gained much momentum to enhanceknowledge management in organizations. However, big data due to its variousproperties like high volume, variety, and velocity can no longer be effectivelystored and analyzed with traditional data management techniques to generatevalues for knowledge development. Hence, new technologies and architectures arerequired to store and analyze this big data through advanced data analytics andin turn generate vital real-time knowledge for effective decision making byorganizations. More specifically, it is necessary to have a singleinfrastructure which provides common functionality of knowledge management, andflexible enough to handle different types of big data and big data analysistasks. Cloud computing infrastructures capable of storing and processing largevolume of data can be used for efficient big data processing because itminimizes the initial cost for the large-scale computing infrastructuredemanded by big data analytics. This paper aims to explore the impact of bigdata analytics on knowledge management and proposes a cloud-based conceptualframework that can analyze big data in real time to facilitate enhanceddecision making intended for competitive advantage. Thus, this framework willpave the way for organizations to explore the relationship between big dataanalytics and knowledge management which are mostly deemed as two distinctentities.
机译：在最近的过去，大数据机会获得了很大的动力来增强组织中的知识管理。但是，大数据由于其各种属性（如高容量，多样性和高速度）而无法再通过传统的数据管理技术有效地存储和分析，从而无法为知识开发创造价值。因此，需要新的技术和体系结构来通过高级数据分析来存储和分析此大数据，进而生成重要的实时知识，以供组织进行有效的决策。更具体地说，有必要提供一个单一的基础结构，以提供知识管理的通用功能，并且足够灵活以处理不同类型的大数据和大数据分析任务。能够存储和处理大量数据的云计算基础架构可以用于高效的大数据处理，因为它可以最大限度地减少大数据分析所需的大规模计算基础架构的初始成本。本文旨在探讨大数据分析对知识管理的影响，并提出一种基于云的概念框架，该框架可以实时分析大数据，以促进旨在提高竞争优势的决策制定。因此，该框架将为组织探索大数据分析和知识管理之间的关系铺平道路，而大数据分析和知识管理通常被认为是两个不同之处。

著录项

  • 作者

    Shorfuzzaman, Mohammad;

  • 作者单位
  • 年度 2017
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