• Armazenamento do conhecimento – Knowledge Repository. Encontram-se os produtos voltados para o armazenamento e gerenciamento do conhecimento, podendo ser destacados como exemplos os Bancos de dados – SGBD, Data Warehouses, ferramentas OLAP e os sistemas de Gestão de Documentos. Essas tecnologias, por estarem intimamente relacionadas com o conhecimento explícito, estão inseridas na classificação "You know what you have", isto é, a organização sabe que tipo de conhecimento possui e onde se localiza, restando gerenciá-lo, integrá-lo e organizá-lo, de forma a poder tirar o maior proveito de sua extração. A ferramenta OLAP do SQL Server 7.0 constitui-se num ambiente de consulta bastante completo e flexível, o qual permite que se realizem diversas operações do universo das ferramentas analíticas. A seguir, estão listadas cada uma das operações que permitem ao usuário-final "navegar" pelos dados do cubo.
Fonte: http://www.hcaa.com.br/antiga/dw/capa113114.htm

Tela da ferramenta OLAP. Fonte: http://www.hcaa.com.br

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• Compartilhamento do conhecimento – Knowledge Sharing. Estão inseridas as ferramentas que visam dar suporte ou contribuições para o compartilhamento de informações e a integração entre os funcionários na organização, priorizando o conhecimento tácito. Como ferramentas estratégicas deste grupo estão as de Groupware (tendo como principais representantes o Lotus Notes, Exchange da Microsoft, entre outros) e as Intranets. Essas ferramentas permitem, muitas vezes, a interação entre a organização e o conhecimento tácito que esta sabe existir, mas não sabe como captá-lo ("You know what you don't have").

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• Descobrimento do conhecimento – Knowledge Discovery. São inseridas as ferramentas que auxiliam no processo de localização de novos conhecimentos que a organização, apesar de possuir, não conseguiu identificar, inseridas desta forma na categoria "You don't know what you have". Como exemplo destas ferramentas, pode-se citar Data mining e Text mining que possibilitam trabalhar, através de algoritmos mais poderosos envolvendo Inteligência Artificial, com os dados estruturados (no primeiro caso) e não estruturados (no segundo caso), para extrair e explorar novos conhecimentos a fim de enriquecer a criatividade da organização.
Text Mining – técnica computacional que busca extrair conceitos a partir de grandes volumes de informação textual. O resultado é um sumário que inclui os principais conceitos obtidos a partir da análise das orações (sentenças) chaves.
http://www.netic.com.br/glossario.

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