في عصر تتزايد فيه وفرة البيانات الرقمية بشكل غير مسبوق، يواجه العديد من القطاعات التحديات الكبيرة المتعلقة بالوصول إلى المعلومات ودمجها وخلق القيمة. المعلومات القيمة غالباً ما تكون محصورة ضمن أنظمة متباينة ومستندات غير منظمة، مما يؤدي إلى تمزق البيانات ويعيق اتخاذ القرارات التعاونية بفعالية.

تقدم الورقة العلمية الأخيرة الإطار الذكي لاستخراج المعرفة (IKMF)، وهو نموذج تصوري شامل يهدف إلى سد الفجوة الحرجة بين التحليل الديناميكي المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI) والحفاظ الموثوق على البيانات على المدى الطويل.

يقترح الإطار هيكلية ذات تدفق مزدوج، حيث يتم في الجزء الأول: عملية الاستخراج (Mining Process) تحويل البيانات الخام إلى معرفة قابلة للتنفيذ لدى الآلات بشكل منهجي. بينما يضمن المسار الموازي 'الأرشفة الموثوقة' (Trustworthy Archiving Stream) السلامة والنزاهة والقابلية لإعادة إنتاج هذه الأصول.

من خلال تحديد خريطة طريق لهذه العلاقة المتناغمة، يقدم الإطار نموذجاً أساسياً لتحويل المستودعات الثابتة إلى نظم بيئية حية تسهل تدفق المعلومات القابلة للتنفيذ من المنتجين إلى المستهلكين.

تتناول الورقة أيضاً الدوافع وراء تطوير هذا الإطار، والبيان المنهجي للمشكلة، والأسئلة البحثية الرئيسية التي توجه البحث وتطوير النموذج. كما تعرض المنهجية العلمية الأساسية، وتفاصيل التصميم المفاهيمي والنمذجة، مما يمثل خطوة كبيرة نحو تعزيز فعالية استغلال البيانات الرقمية.