Die Vielzahl an Daten, die in einem Unternehmen heutzutage gesammelt und gespeichert werden, machen eine händische Auswertung nahezu unmöglich. Somit wird auch ein effektives betriebliches Wissensmanagement (Informationsstrukturierung, -bewertung, -vermittlung) erschwert.

Data Mining ist ein wichtiges Hilfsmittel, für ein gezieltes internes Wissensmanagement. Wörtlich übersetzt mit “Datenbergbau” beinhaltet diese Methode das Extrahieren von impliziten, bislang unbekannten, aber potentiell wertvollen Informationen aus einer Rohdatenmenge (vgl. Witten/Eibe). Data Mining strukturiert nicht nur Informationen, sondern kann, als eine Form des maschinellen Lernens eingesetzt, Gesetzmäßigkeiten erkennen und für die Bewertung neuer Beispiele nutzen (= selbstlernendes System). Ein typisches Beispiel hierfür ist die Bewertung von Kreditanträgen.

2. aktualisierte Fassung

Innerhalb eines Unternehmens werden heutzutage, durch interne und externe Kommunikation, eine Vielzahl an Daten und damit an potentiell wertvollen Informationen erzeugt und maschinell verarbeitet. Mit dieser Datenflut steigt auch die Gefahr, den Informationsaustausch im Unternehmen zu verlangsamen oder zu blockieren. Die Handhabung dieser Daten ist somit erfolgskritisch, stellt sie doch einen entscheidenden unternehmensspezifischen Wettbewerbsvorteil bzw. -nachteil dar.

Mit einem geeigneten betrieblichen Wissensmanagement wurde schon in der Vergangenheit versucht, diesem Problemfeld zu begegnen. Mit dem Aufkommen der Web 2.0-Technologie bietet sich für die Unternehmen die Chance, die interne Kommunikation und den Informationsaustausch neu zu konzipieren. Mit Web 2.0-Anwendungen wie Blogs oder Wikis können Daten gezielter strukturiert, deren Transfer vereinfacht und somit die Implementierung von individuellem Wissen innerhalb des Firmenkontextes verbessert werden.