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分析和挖掘数据
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在过去30年中，企业在获取和储存大量运营数据方面已显得驾轻就熟，尽管分析和挖掘大数据并诠释其内容的新方法和工具已经唾手可得，然而，直到最近，我们并没有看到对这些宝贵数据的相应分析技术和重构、验证和编码取得任何进展。
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数据挖掘是企业用来发现并赋予数据意义的最新分析工具。通过揭示数据之中存在的新的规律和拟合模型，员工储存和提取信息用于制定战略和解决业务难题将更加方便。新的软件已经开发成功，用于大量数据分析和揭示数据背后隐含的规律。当在线分析程序还在解答管理者的疑问时，数据挖掘软件已经可以回答管理者想都没有想过的问题。
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数据挖掘承载了多重功能，例如分类、回归分析、组群、综述、建模和离散分析等。数据挖掘方法包括案例法、决策树、非线性回归和分类、概率图-相关模型、交互式学习和智能代理等。
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数据挖掘工具
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数据挖掘工具是能够从数据中提炼信息的软件，为个人和公司采集大量数据并就特定的一个人或一群人做出决策。一些最常用的数据挖掘工具应用在市场营销、欺诈保护和监控等领域。
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费亚德（Fayyad，1996）等指出：数据挖掘通常用来完成四项工作任务：
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·分组：是发现数据中存在的某种“共同性”或“相似性”群组或结构，不同于已知的群组或结构。
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·分类：是将已知的结构应用于新的数据。例如，电子邮件程序可以将收到的电子邮件分类为合法邮件或垃圾邮件。常用的分类程序有决策树、最近邻、贝叶斯法、神经网络和支持向量机。
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·回归：则是通过函数建立数据模型，找出误差最小的函数式。
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·联想学习：探索变量之间的相互关系。
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为了更好地驾驭数据、揭示规律和制定新策略、发现深层次统计和定量的可视化方法，越来越多的数据挖掘工具正在开发中。支持这些工具的平台、准备数据的技术和将结果量化的方法也正在浮现。
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数据挖掘技术正在一系列故事中得到应用。
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零售业：EPOS和积分卡得到普遍使用为数据分析提供了原动力，它的最大的好处是能够了解顾客的购买行为并很快发现无利可图的产品线。据报道，史密斯（W.H.Smith）公司的数据分析结果导致了20000种没有利润的产品被剔除；作为最大零售商，沃尔玛正在投资全球最大的数据库，处理来自全世界9000家门店的数据，识别顾客购买习惯。
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财务服务企业：长期以来，这类企业已经看到了通过数据分析获得顾客的整体需求的潜力，高回报领域聚焦于目标市场和风险的数据分析。第一资本财务公司（Capital One Financial Corporation）已经运用数据挖掘技术分析和锁定了精英顾客，实现了信用卡业务虚拟化的变革，由此产生的结果是：公司开发了数百个细分市场的信用卡产品。
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制造业：制造业正在采用某些最新信息挖掘技术。例如，造纸厂由于纸辊故障造成的停机成本相当昂贵，但是，通过分析过去的停机数据，造纸厂能够预测哪些因素综合起来可能导致故障而停机，然后将这些因素与当前的操作进行比照，采取行动避免可能发生的故障，从而防患于未然。
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电信业：电信企业产生了大量的顾客和营运数据。电信运营商用更加精准的方法分析通话数据，目的在于确定竞争性定价、制定套餐价格和设计高度细分的市场营销计划。数据分析技术还被用于网络利用率方面，例如，分析特定客户未能完成通话的数量可能会得出网络线路不足的结论。
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知识迁移和传播
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知识迁移和传播是指信息、数据和知识在组织层面通过各种技术手段发生移动。组织驱动知识移动的能力也是组织授权和分享权力的能力，这对组织的成功不可或缺。知识在组织中必须得到准确和快速的传播，否则，组织必然会遭遇失败。
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知识检索要么是受控的要么是自发的。受控性检索利用个人和群体的记忆来实现，自发性检索则由各种事件或情境激发产生。维克（Weick，2009）提醒到：由于时过境迁和检索流程的不同、人类记忆的正态分布性、认知过滤器影响和支撑基础的流失等因素，从组织记忆中检索到的知识有可能与其本来面目大相径庭，因此，通过建立企业的记忆和规划流程来确保知识得到准确和及时的检索显得极其重要。
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能够即时获取所需信息，将帮助个人延展长期记忆，同时降低记忆量。企业知识库对所有信息实施中心化管理，就能将员工从烦琐的记忆工作中解放出来，这也为快速分享知识和保持知识可持续增长创造了适宜条件，缩短了从学习知识到应用知识的时间间隔。将检索流程结构化、便于利用、具有智能，将提升组织的人力资本效率。
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在构建知识时，考虑不同人群“如何”和“为什么”检索信息很重要。功能性知识储存系统根据下列五个要素进行分类：
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·学习需求
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·工作目标
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·用户专业
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