- Autor
- Kania Krzysztof (Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach)
- Tytuł
- Koncepcja systemu pozyskiwania wiedzy o funkcjonowaniu organizacji
- Źródło
- Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 2003, nr 975, s. 188-198, bibliogr. 14 poz.
- Tytuł własny numeru
- Pozyskiwanie wiedzy i zarządzanie wiedzą
- Słowa kluczowe
- Wiedza w organizacji, Hurtownie danych
Knowledge in organization, Data warehouse - Abstrakt
- Przedstawiona koncepcja jest jedynie przykładem systemów, które mogą być oparte o ideę rozszerzonej analizy temporalnej. Zasygnalizowane możliwości i wymagania, zastosowane narzędzia oraz różnice, ale i podobieństwa do systemów HD i OLAP sugerują potrzebę poszerzania zakresu działania tych systemów. Dotyczy to zarówno źródeł informacji, zawartości, sposobu (modelu) ich przechowywania, narzędzi analizy i sposobów wizualizacji. Niektóre z postulowanych zmian nie mają charakteru prostych uzupełnień i wskazują na osiągnięcie trudnych do ominięcia ograniczeń obecnych rozwiązań. Być może jest to sygnał do pojawienia się rozszerzonych wersji obecnie eksploatowanych systemów HD i OLAP. (fragment tekstu)
- Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Bibliografia
-
- Nardi B. (ed.): Contexts and Consciousness, Activity Theory and Human-Computer Interaction, The MIT Press, Cambridge, MA, 1996.
- Virkkunen J.K.: Expansive Transition From Individual to Team and Network Based Knowledge Work, in: Blackler F. (ed.), Knowledge Work, Organizations and Expertise: Europe and Perspective, London, 1997.
- Iivari J., Linger H.: Knowledge Work as Collaborative Work: A Situated Theory View, Poc. Of the 32nd Hawaii Intl. Conf. On System Sciences, 1999.
- Kania K.: Źródła wiedzy korporacyjnej i narzędzia ich eksploracji. [w:] Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie, tom I, WNT, W-wa, 2003.
- Agraval R., Srikant R.: Fast algoritms for mining association rules, Proc. Int. Conference Very Large Data Bases, Santiago, Chile, 487-499, 1994.
- Mannila H., Toivonen H., Verkamo A.: Efficient algorithms for discovering association rules, Proc. AAAI'94 Workshop Knowledge Discovery in Databases (KDD'94), Seattle, WA, 1994.
- Mannila H., Ronkainen P.: Similarity of event sequences. Proc. of the 4th Intl. Workshop on Temporal Representation and Reasoning (TIME'97), Daytona Beach, 1997.
- Moen P.: Attribute, Event Sequence, and Event Type Similarity Notions for Data Mining. Report A-2000-1, University of Helsinki, 2000.
- Po-shan Kam., Ada Wai-chee Fu.: Discovering Temporal Patterns for Interval-Based Events, 2nd Intl. Conf. Data Warehousing and Knowledge Discovery, London, 2000.
- Ale J.M., Rossi G.H.: An approach to discovering temporal association rules. SAC conference, Como. Italy, 2000.
- Lesh N., Zaki M., Mitsunori Ogihara: Mining Feature for Sequence Classification. 5th ACM SIGKDD Int. Conf. On Knowledge Discovery and Data Mining, 1999.
- Sanfilippo L., Voorhis Van J.: Categorizing Event Sequences Using Regular Expressions. IASSIST Conference, Odense, Denmark, 1997.
- Kimball R.: The Data Warehouse Toolkit. John Wiley & Sons, Inc., New York, 1996.
- Weber M., Alexa M., Muller W.: Visualizing Time-series on Spirals. Proc of the IEEE Symposium on Information Visualization INFOVIS'01, 2001.
- Cytowane przez
- ISSN
- 0324-8445
- Język
- pol
