大数据已成为当今时代的重要战略资源。大数据知识管理作为大数据与知识管理相结合的产物，在我国得到了广泛关注。本文将探讨大数据知识管理的兴起背景、内涵、应用及其面临的挑战，以期为我国大数据知识管理的发展提供参考。
一、大数据知识管理的兴起背景
1. 信息技术的发展
信息技术的发展为大数据知识管理的兴起提供了技术支持。云计算、大数据、人工智能等技术的广泛应用，使得海量数据的收集、存储、处理和分析成为可能。
2. 企业竞争加剧
在激烈的市场竞争中，企业对知识的需求日益增长。大数据知识管理能够帮助企业挖掘、整合、创新知识，提高企业核心竞争力。
3. 政策支持
我国政府高度重视大数据知识管理的发展，出台了一系列政策支持大数据产业的创新。如《“十三五”国家信息化规划》、《大数据产业发展规划（2016-2020年）》等，为大数据知识管理提供了良好的政策环境。
二、大数据知识管理的内涵
1. 大数据知识管理定义
大数据知识管理是指运用大数据技术，对海量数据进行挖掘、整合、创新，以实现知识发现、知识共享、知识创新和知识应用的过程。
2. 大数据知识管理核心要素
（1）数据资源：大数据知识管理的基础是海量数据资源，包括企业内部数据、行业数据、公共数据等。
（2）技术手段：大数据知识管理需要运用大数据、云计算、人工智能等技术手段，对数据进行处理和分析。
（3）知识体系：大数据知识管理需要构建一个涵盖各领域的知识体系，以支持知识发现、知识共享和知识创新。
（4）应用场景：大数据知识管理需要结合实际应用场景，实现知识的有效应用。
三、大数据知识管理的应用
1. 企业内部知识管理
大数据知识管理可以帮助企业实现内部知识的挖掘、整合和共享，提高企业内部协同创新能力。
2. 行业知识管理
大数据知识管理可以帮助行业实现知识的共享和传播，推动行业创新发展。
3. 政府决策支持
大数据知识管理可以为政府提供决策支持，提高政府治理能力。
4. 社会公共服务
大数据知识管理可以应用于社会公共服务领域，如教育、医疗、交通等，提高公共服务水平。
四、大数据知识管理面临的挑战
1. 数据安全与隐私保护
大数据知识管理过程中，数据安全与隐私保护是一个重要问题。如何确保数据在收集、存储、处理和分析过程中不被泄露，是大数据知识管理面临的一大挑战。
2. 技术难题
大数据知识管理涉及的技术领域广泛，如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等，技术难题是制约其发展的重要因素。
3. 人才短缺
大数据知识管理需要既懂大数据技术，又懂专业知识的人才。目前我国大数据知识管理人才短缺，制约了其发展。
4. 知识创新与转化
大数据知识管理需要实现知识的创新与转化，将知识转化为实际生产力。如何有效实现知识的创新与转化，是大数据知识管理面临的一大挑战。
大数据知识管理作为一种新兴的领域，在我国具有广阔的发展前景。面对挑战，我们需要从政策、技术、人才等方面加强创新，推动大数据知识管理在我国的发展。
