¿Qué ocurre entre la gestión del conociminto (KM-PKM) y la de los grandes datos (BIG DATA)?

Juan Domingo Farnos

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La conexión recíproca entre la gestión del conocimiento y las plataformas de colaboración social estaría claro para la mayoría. Pero ¿qué pasa con una conexión entre la gestión del conocimiento (PKM) y de los grandes datos? Wikipedia define los grandes datos como:”Big Data es un término amplio para conjuntos de datos tan grande o compleja que las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos son inadecuados.

En otras palabras, el gran movimiento de datos es acerca de cómo extraer valor de grandes conjuntos de datos. Lo dejo a los otros expertos para escribir artículos acerca de cómo lograr que, como bases de datos y la manipulación de datos no son mis áreas de interés o experiencia. Sin embargo, una vez que haya extraído información útil de los datos, a continuación, entrar en el ámbito de la transformación y el intercambio de las gemas útiles de inteligencia obtenidos de la serie de datos originalmente enormes.

Como se ha señalado antes, KM no siempre juegan muy bien en los niveles inferiores de la jerarquía de la información-conocimiento de datos — lo que una organización puede definir como un problema de la gestión del conocimiento, otro verá como un problema de gestión de información. Así que no puede haber un considerable solapamiento.

Entonces, ¿qué vería esta situación en el contexto de datos grande? Vamos a seguir con la progresión de los datos de todo el camino a través de la información al conocimiento:

Nonaka y Takeuchi modelo SECI, observando específicamente cómo este modelo sugiere que podemos transformar la información en conocimiento, y luego utilizar ese conocimiento combinado con nuestra experiencia en el procesamiento de nueva información en conocimiento en el futuro.

Información desarrollada ejecutada con potentes herramientas de análisis en contra de sus conjuntos de datos masivos se puede convertir en conocimiento. A su vez, este conocimiento se puede aplicar a procesar la nueva información de los conjuntos de datos nuevos o ampliados en el futuro. Esta es una versión de lo que se suele llamar la Espiral del Conocimiento.

“Atravesamos una época de enormes cambios llamada por algunos “tercera revolución industrial”. Nos encontramos ante un giro hacia una economía basada en el conocimiento, donde éste último es el recurso más substancial, por encima de la tierra, el capital y el trabajo. En la economía del conocimiento, la empresa no sólo planifica el futuro, sino que continuamente lo crea. Lo que diferencia a las organizaciones entre sí es su visión de futuro y su capacidad para crearlo valiéndose de su sensibilidad estética para generar conocimiento.

En la era de la sociedad del conocimiento en la que vivimos la cuestión principal ya no es ¿Cuánto debemos producir?, sino ¿Qué y por qué debemos producir? Son los valores de las personas y las decisiones basadas en ellos lo que determina el modo de vida de una organización, su razón de ser y el valor que ésta crea.

La creación del conocimiento es una actividad orientada hacia la creación del futuro, y el futuro es siempre abierto. En una situación óptima, el conocimiento aumenta en calidad y cantidad en una espiral ascendente y es transferido del individuo al grupo y del grupo al individuo. Las investigaciones llevadas a cabo hasta el momento demuestran que existen varios factores que garantizan la dinámica de la espiral del conocimiento y que la relacionan con el poder colectivo de una organización.

El conocimiento constituye hoy en día el más valioso recurso de gestión. Su característica más prominente es que se trata de un recurso creado por los seres humanos en un proceso en el cual éstos se relacionan entre sí y con su entorno.

El análisis de grandes conjuntos de datos puede proporcionar información de muchas formas, incluyendo las tendencias históricas que pueden alimentar el desarrollo de nuevos modelos aplicados al análisis. Sin embargo lo que queremos lograr es que “una visión práctica” que proporciona soporte de toma de decisiones.

Retener el conocimiento que impulsó esta decisión se convierte en la siguiente prioridad, tal vez en la forma de activos explícitos conocimientos capturados en un sistema, sino también en la “memoria corporativa”, a través de métodos de aprendizaje organizacional.

Dentro de la organización y estructuración que hablábamos en nuestros recientes artículos, necesitamos también una buena gestión y una excelente comunicación con los demás, ya que de lo contrario de poco servirían nuestro esfuerzo.

Necesitaríamos una especie de arquitectura con diferentes capas capas , que consiste en una capa de presentación, una capa de middleware para procesos de transferencia de conocimientos y la gestión del conocimiento, y una capa de publicación de contenido:

–El conocimiento es el resultado de la información (por ejemplo, contenido de aprendizaje) y la experiencia. El conocimiento está directamente influenciada por la propia experiencia. Por lo tanto no hay tal cosa como la ” transferencia de conocimientos “.

El problema es que muchas organizaciones siguen teniendo una visión estática del conocimiento con estructuras compartimentadas poco abiertas a la colaboración en red, reduciendo así dramáticamente su capacidad para innovar (es decir, mejorar los procedimientos para conseguir ser mas eficaces y efectivos con respecto a los objetivos de nuestras acciones y servicios).

–El rendimiento está tomando medidas en el conocimiento. Esto es lo que es evidente para otras personas en el lugar de trabajo. Ellos observan lo que hacemos. No es lo que sabemos que es importante para los demás, sino lo que hacemos con ella. En el lugar de trabajo, lo que hacemos con el conocimiento es por lo general en un contexto social. Esto influye en el tercer punto clave, que la reflexión de la actuación de uno es una parte importante del proceso de aprendizaje y esto es a menudo en un contexto social.

Aprender de lo que hacen otros es el fundamento de la teoría del aprendizaje social de Albert Bandura :

“El aprendizaje sería sumamente laborioso, por no hablar de peligroso, si la gente tenía que confiar únicamente en los efectos de sus propias acciones para informarles qué hacer. Afortunadamente, la mayor parte del comportamiento humano se aprende por observación a través del modelado: de los demás observando uno forma una idea de cómo se llevan a cabo nuevas conductas, y en ocasiones posteriores esta información codificada sirve como una guía para la acción “.

La combinación de consciente del contexto, la computación ubicua y omnipresente proporciona para entornos que son capaces de adaptarse a las diferentes identidades y necesidades de usuarios y organizaciones, un aprendizaje permanente, personalizado y adaptable.

“El CONTEXTO, conforma ecosistemas de aprendizaje por si mismo.! (Juan Domingo Farnos)

Las organizciones, bajo estructuras muy diferentes a las actuales,llevarán a cabo sus actividades a través de una estructura distribuida que a menudo separa la gestión de la implementación en todo el mundo ya que se enfrentan a un mundo global.

Estos nuevos escenarios requieren la adopción de modelos de aprendizaje continuo y omnipresente, tanto de manera personal como social. Desde el punto de vista, el reto es gestionar en contra de la rápida obsolescencia de los conocimientos técnicos y dejar que los trabajadores-aprendices adquieren experiencia en nuevos temas “en el tiempo”.

Desde el punto de vista las personas que necesiten adquirir aprendizajes para mejorar en su trabajo deben adquirir la adopción de una innovación estratégica con el fin de aprovechar las nuevas tecnologías y garantizar el apoyo y la asistencia a un nivel de calidad cada vez mayor.

El anáisis que podemos realizar, no se basa solo en los datos, en las redes, sino en la sucesión de hechos en los lugares acotados por las diferentes culturas y sociedades, y “los no lugares”, como internet, espacios caóticos y no restringidos ni a las personas ni a las ideas, …., análisis que sirven para conseguir unos planteamientos ubícuos, inclusivos y que busquen lo mejor para cada uno de nosotros, no para cercenar alternativas que nos gusten o no, si no para poder entender que hasta los planteamientos más inquietantes, deben ser siempre vistos como un inicio, nunca como un final, que las verdades nunca son absolutas, si no relativas, que debemos siempre investigar, preguntar, cuestionar, nunca dar nada por hecho, aunque parezca un proceso acabado, el final de un camino significa el principio de otro.

Es en todo este “arco” de visiones diversas, donde la disrupción y su planteamiento abierto, diverso y constante, puede valer, puede influenciar en los futuros acontecimientos en aspectos sociales, económicos, educativos….

Estamos en presencia de una amplia gama de temas que deberían estar a disposición de una comunidad de aprendizaje grande (NODOS) con diferentes habilidades y objetivos de aprendizaje. La educación a distancia es una respuesta efectiva a esta demanda de flexibilidad en la formación, pero también debemos pensar en aprendizajes mixtos, en el life long learning, en el mobile learning…. El objetivo es construir una comunidad virtual de aprendizaje sobre la base de un modelo de conocimiento que responda adecuadamente a las diferentes necesidades de aprendizaje.

Aspectos de clasificación y reutilización de contenidos multimedia desempeñarán un papel fundamental en la mejora del medio ambiente.
Deberemos pensar y analizar las posibles innovaciones en la formación , y proponer el uso de un marco que integre todas las fuentes de información y ofrecer habilidades prácticas necesarias para satisfacer las nuevas necesidades.

Dentro de la organización y estructuración que hablábamos en nuestros recientes artículos , necesitamos también una buena gestión y una excelente comunicación con los demás, ya que de lo contrario de poco servirían nuestro esfuerzo.

Necesitaríamos una especie de arquitectura con diferentes capas , que consiste en una capa de presentación, una capa de middleware para procesos de transferencia de conocimientos y la gestión del conocimiento, y una capa de publicación de contenido.

La combinación consciente del CONTEXTO, la computación ubicua y omnipresente proporciona para entornos que son capaces de adaptarse a las diferentes identidades y necesidades de usuarios y organizaciones, un aprendizaje permanente, personalizado y adaptable.

Necesitaremos instalaciones que hagan posibles el u-aprendizaje consciente del contexto que se apoya por medio de dispositivos móviles, wereables , redes inalámbricas, sensores ….

Necesitaremos instalaciones que hagan posibles el u-aprendizaje consciente del contexto que se apoya por medio de dispositivos móviles, wereables , redes inalámbricas, sensores ….

Mediante el uso de u-learning se hace posible la creación de canales de comunicación ubicuas entre diferentes contextos de nuestra vida, que facilitan la creación de un marco de diálogo en todas partes dentro de la cual los aprendices, empresarios, facilitadores, tecnologías, recursos …podremos organizar UNA RUTA DE APRENDIZAJE-IMPLEMENTACIÓN, diversa pero adecuada a cada momento y circunstancia.

Vídeos ubicuos son comúnmente producidos por los usuarios con dispositivos que contienen cámaras, típicamente conectados a las redes inalámbricas. Un número creciente de repositorios de vídeo basados en la web proporcionan facilidades para que los usuarios suban, compartan contenido generado por el usuario . Aplicaciones de computación ubicua se pueden explotar en este escenario para permitir a los usuarios experimentar nuevas formas de interacción social.

Si ya hemos visto y demostrado que la evaluación o control de calidad, no es un estrato diferente y aislado, sino que está en los mismos procesos tanto de aprendizaje como de implementación (learning is the work) recogeremos y analizaremos siempre los datos en tiempo real, mientras que e, supervisar el proceso de ejecución del programa, mientras que los aprendices y trabajadores participan en las actividades del programa, proveeremos retroalimentación oportuna para mejorar el programa, y el desarrollo de diversos modelos de programas para aumentar la eficiencia y mejorar los resultados.

Pondremos a disposición de los procesos dispositivos de mano inalámbricos que ofrecerán para la evaluación la oportunidad de recoger el modelo y analizar los datos sobre el terreno y en tiempo real. Hasta hace poco, los dispositivos portátiles, tales como asistentes digitales personales y teléfonos celulares, eran poco más que eficientes herramientas de productividad personal y dispositivos de comunicación peer-to-peer.

A través de los últimos avances tecnológicos, los ordenadores portátiles se han convertido en potentes dispositivos de mano inalámbricos con las siguientes características:

  • -Conectabilidad — Se conectan a Internet de forma inalámbrica a través de la fidelidad inalámbrica o WiFi.
    -Portabilidad — Son portátil y por lo tanto siempre al alcance del usuario.
    -Accesibilidad instantánea — Se enciende al instante y se apaga.
    -Flexibilidad — Ayudan a recopilar datos al acomodar una amplia variedad de extensiones periféricas (por ejemplo, cámaras digitales, cargas de estudio científica, los dispositivos de sistema de posicionamiento global, la identificación por radiofrecuencia y lectores de códigos de barras).
    -Viabilidad económica — Tienen gran parte de la capacidad de cómputo y capacidad de almacenamiento ampliable de ordenadores portátiles a una fracción del costo.

En la Universidad de Harvard determinaron cómo los dispositivos de mano inalámbricos pueden mejorar el aprendizaje y la enseñanza (Dieterle, 2003). Durante el año académico 2003–2004, HDUL handhelds integrado en diversos cursos en la Escuela de Graduados de Educación de Harvard (HGSE) y la Escuela de Extensión de Harvard (HES). Esta investigación demuestra que WHDs pueden ser muy útiles como (1) los asistentes de investigación portátiles y conductos que viajan para el aprendizaje en línea.

Otro paso más en nuestra investigación para que vean como vamos implementando diferentes aspectos de nuestra propuesta de una Sociedad diferente que nada tiene que ver con las anteriores….

Como siempre, esperamos sus aportaciones…..

juandon

Fuentes:

La alineación de las herramientas de colaboración con necesidades académicas (ACTWAN), http://academictech.doit.wisc.edu/…/produc…/actwan/index.htm , 2007.

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/redes-de-confian…/ Redes de Confianza de Juan Domingo farnos

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/un-nuevo-ceo-ent…/ Un nuevo CEO entra en la sociedad…. Juan Domingo Farnós

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/de-como-la-disru…/ De como la “disrupción” avanza científicamente de Juan Domingo Farnós

Wikipedia, Comparación de sincrónica y asincrónica signaling, http://en.wikipedia.org/…/Comparison_of_synchronous_and_asy… , 15 de agosto 2007.

La colaboración Stigmergic: la evolución del trabajo de grupo, Mark Elliott, Medios Cultura Diario, V. 9, Número 2, mayo de 2006, http://journal.media-culture.org.au/0605/03-elliott.php

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