Knowledge Management Software - Системы управления знаниями KMSOFT: Управление знаниями, автоматизация документооборота Программные решения KMSOFT в сфере менеджмента знаний: Е-МАСТЕР: Управление знаниями, Е-МАСТЕР: Документооборот Copyright © KMSOFT, 2002-2023 info@kmsoft-is.com Terms of use Privacy Policy
KMSOFT - Системы управления знаниями KMSOFT: Менеджмент знаний, автоматизация документооборота, системы класса ECM (управление корпоративной информацией) Информация о продуктах и услугах в сфере менеджмента знаний »»»
««« Описание программных решений в сфере менеджмента знаний: Е-МАСТЕР: Управление знаниями, Е-МАСТЕР: Документооборот
Продукты и услуги
Продукты и услуги
Статьи
Статьи
Теория
Теория
Экстранет
Экстранет
Поддержка
Поддержка
О Фирме
О Фирме
Статьи
Расширенный поиск
Найти

Основные публикации по менеджменту знаний

Избранные статьи по менеджменту знаний

Антология статей по менеджменту знаний

Глоссарий

Библиотека статей
Главная  Статьи  Менеджмент знаний  Основные публикации по менеджменту знаний

Разработка корпоративных систем управления знаниями


Гаврилова Т. А., Григорьев Л.Ю.

Введение

Управление знаниями (Knowledge management) – модная и актуальная тема. Решению вопроса о готовности компании к ее внедрению была посвящена наша предыдущая статья.

Современному топ-менеджеру достаточно сложно разобраться среди « зоопарка» но вых информационных тенденций, программных систем и продуктов. Есть ли реальная необходимость в этих весьма дорогих ERP, workflow, CALS, CRM и прочих аббревиатурах. Новые термины появляются с частотой в полгода, и с той же скоростью исчезают с горизонта. Относится ли системы управления знаниями (СУЗ) к ним? По силам ли компании внедрение такой системы?

Только опытный и честный аналитик высокого уровня может подсказать нужное направление автоматизации , разобравшись в реальной системе управления и информационной инфраструктуре компании, с одной стороны, и будучи компетентным в особенностя х и новинка х рынка автоматизированных систем . Таких специалистов пока нигде не готовят, а умельцы, любовно выращенные на предприятиях, перегружены тактическим «латанием» дырок, а не стратегическим анализом. По уже понятным причинам этих людей не может быть в IT-фирмах (IT – Information Technologies), сопровождающих и внедряющих конкретный продукт.

Выход из этого тупика придуман не нами – это услуги консультантов и/или подготовка аналитиков на предприятии. Подготовка аналитиков настолько сложная задача, что заслуживает отдельного разговора.

Задача профессионального консультанта-аналитика – разобраться в специфике основных трудностей предприятия и рекомендовать внедрение той системы, которая максимально просто и дешево решает имеющиеся проблемы.

В действительности все происходит в точности наоборот – сначала IT-специалисты выбирают инструмент (под влиянием рекламы, лоббирования, личных предпочтений, интереса, своего понимания автоматизации), а затем убеждают в правильности выбора топ-менеджеров. Эта практика стара, как и сама автоматизация, так, хорошо известен снобистский лозунг первых автоматизаторов во времена советских АСУ “Сделаем клиенту не то, что он просит, а то, что ему нужно!”

Данная статья посвящена практическим шагам по созданию СУЗ компании.

1. Двойственность понятия «управление знаниями»

Понятие «управление знаниями» появилось в середине 90-ых годов в крупных корпорациях, для которых проблемы обработки информация приобрели особую остроту и стали критическими. При этом стало очевидным, что основным узким местом является работа (сохранение, поиск, тиражирование) со знаниями, накопленными специалистами компании, так как именно знания обеспечивают преимущество перед конкурентами. Обычно информации в компаниях накоплено даже больше, чем она способна оперативно обработать. При этом часто одна часть предприятия дублирует работу другой просто потому, что невозможно найти и использовать знания, находящиеся в соседних подразделениях.

Различные организации пытаются решать этот вопрос по-своему, но при этом каждая компания стремится увеличить эффективность обработки знаний.

Рис.1. Двойственность УЗ

Фактически «Управление знаниями»  можно рассматривать и как новое направление в менеджменте, и как направление в информатике для поддержки процессов создания, распространения, обработки и использования знаний внутри предприятия ( рис.1)

2. Сложность создания СУЗ

Новая концепция «управление знаниями» действительно помогает поменять взгляд на автоматизацию корпорации, так как акцент в ней ставится на ценность информации. Новизна концепции УЗ заключается в принципиально новой задаче – копить не только разрозненную информацию, бумаги, графики, файлы, но и знания, т.е. закономерности и принципы, позволяющие решать реальные производственные и бизнес-задачи. При этом в расчет берутся и те знания, которые «невидимы» – они хранятся в памяти специалистов, а не на материальных носителях.

Ресурсы знаний различаются в зависимости от отраслей индустрии и приложений, но, как правило, включают руководства, письма, новости, информацию о заказчиках, сведения о конкурентах и технологии, накопившиеся в процессе разработки.

Рис. 2. “Цветок“ информационных составляющих

Сами эти ресурсы могут находиться в различных местах: в базах данных, базах знаний, в картотечных блоках, у специалистов и могут быть рассредоточены по всему предприятию. Разнообразие информационных составляющих представлено на рис.2.

Традиционно проектировщики систем УЗ (СУЗ) ориентировались лишь на отдельные группы потребителей — главным образом, менеджеров. Более современные СУЗ спроектированы уже в расчете на целую организацию

Из-за этого разнообразия СУЗ вынуждены интегрировать разнообразные технологии:

  • электронная почта и Интернет-ресурсы;

  • системы управления базами данных (СУБД) и сами базы данных (БД);

  • средства создания хранилищ данных (Data Warehousing);

  • системы поддержки групповой работы;

  • локальные корпоративные системы автоматизации;

  • системы документооборота и workflow;

  • порталы знаний, экспертные системы и др.

При этом ни одна из этих технологий (кроме последней) не включает «знания» в контексте интеллектуальных (экспертных) систем, т.е. баз знаний.

Нечеткость различий в понятиях «информация», «данные» и «знания» льет воду на мельницу спекуляций на эту тему. Если трактовать информацию, как общий термин для всех информационных ресурсов предприятия, то в реальности многие современные СУЗ занимаются проблемой организации только части информации, в основном документооборота в компании.

« Мостиком» к интеллектуальным технологиям является понятие «знания», которое трактуется в УЗ крайне свободно и широко. В СУЗ знаниями называют все виды информации (они включают руководства, письма, новости, информацию о заказчиках, сведения о конкурентах и технологии, накопившиеся в процессе разработки), в то время как традиционно под знаниями понимаются закономерности предметной области, позволяющие специалистам решать свои задачи. Они получены в результате практического опыта или почерпнуты из литературы.

Фактически системы, позиционирующие себя как СУЗ – системы управления знаниями (Fulcrum, Documentum i4, Knowledge Station, etc.)[ Попов, 2001] реализуют лишь отдельные элементы вышепр иведенного списка. Все они работают либо с неструктурированной информацией в форме документов, либо с данными.

3. Практические шаги по созданию СУЗ

Если Вас не испугали сложности, то минимальный практический алгоритм создания СУЗ, он же жизненный цикл УЗ представлен на рис.3.

Круговой характер диаграммы показывает цикличность процесса и необходимость постоянной поддержки и обновления системы. Итак ,

Шаг 1. Анализ потребностей

Главное – четко определить цели системы, ее конкретных пользователей и круг их интересов. Этот шаг потребует скрупулезного анализа информационных потоков организации и интервьюирования потенциальных пользователей системы.. На этом этапе производится технико-экономическое обоснование всего проекта СУЗ.

При отсутствии общепринятой методологии и технологии этот процесс не является тривиальной задачей. Он требует от разработчиков профессионального владения технологиями инженерии знаний – от методов извлечения знаний до структурирования и формализации [Гаврилова, Хорошевский, 2000].

Первый шаг подразумевает глубокий структурный анализ предметной области. Такую работу для интеллектуальных систем обычно выполняют инженеры по знаниям (knowledge engineers). Для более продвинутых компаний создаются специальные должности менеджеров в области знаний .

К сожалению, пока крайне мало специалистов, владеющих методами инженерии знаний. Наиболее близкими являются специальности инженера-системотехника и специалиста по информационным технологиям (ИТ). Хотя последние, чаще всего просто программисты. Существующие первые попытки подготовить специалистов более широкого профиля, например специализации подготовки CIO (Chief Information Officer), или MBI (Master of Business Information), следует приветствовать, но они в большей степени ориентированы на менеджеров ИТ, а не аналитиков. Появились и первые “Школы аналитиков”, но число их выпускников весьма не значительно для изменения ситуации.

Так, в компании по разработке программного обеспечения «Супер-софт» численностью 120 человек, была создана группа из трех аналитиков (двоих нанимали специально, один из них консультант ), которая в течение полугода выявила основных «носителей знания» компании или «экспертов». Так же были выявлены:

  • схема документооборота,

  • основные бизнес-процессы,

  • структура архивов,

  • « дырки» и узкие места в процессе циркуляции информации

Шаг 2. Поиск и извлечение информации

Самый трудоемкий шаг, включающий анализ документов, работу со всеми источниками информации, включая экспертов. Формируются фрагменты информационного контента, выявляются источники обеспечения информации. Для каждого эксперта формируется информационный профиль, характеризующий область экспертизы данного специалиста. Существует более сотни специализированных методов извлечения знаний, применение которых обусловлено особенностями, бизнеса компании и профессионализмом аналитиков. В «Супер-софт» аналитики провели более 50 сеансов интервью как с экспертами, так и просто с разработчиками. Эксперты, помимо славы, получили премии за дополнительную работу. Работа с документами потребовала включения в группу еще одного технолога (специалиста по документации). Рис.4. иллюстрирует один из возможных видов карты знаний.

Шаг 3. Структурирование

Выявляется понятийная структура, которой пользуется организация. Формируется так называемая карта знаний, наглядно демонстрирующая, где находятся источники знаний и данных и кто ими владеет. Разрабатывается структура информации в СУЗ и ее архитектура. В «Супер-софт» эта работа шла параллельно извлечению, использовались как специальные графические редакторы, так и инструментарии типа ОРГ-МАСТЕР®.

Рис. 4 иллюстрирует одну из возможных схем составления карт знаний, цель которых обнажить и визуализировать структуру знаний компании с привязкой к людям и местам хранения.

Шаг 4. Проектирование и поддержка системы

Чаще всего СУЗ основывается на корпоративной памят и, которая хранит гетерогенную информацию (документы, чертежи, базы данных, базы знаний) из различных источников предприятия и делает эту информацию доступной специалистам для решения производственных задач. СУЗ обеспечивает:

  • Аккуратное обновление информационных профилей экспертов.

  • Обеспечение доступа к информации.

  • Помощь новым пользователям.

  • Ответы на запросы пользователей.

Только на этом этапе можно приобретать программное обеспечение для поддержки СУЗ. Обзор и анализ рынка СУЗ выходит за рамки данной статьи.

В компании «Супер-софт» разработали собственную программную среду «Кnowledge pool”, включающую все перечисленные выше функции .

Рис. 3. Жизненный цикл УЗ.

Шаг 5. Использование, распространение и обучение

Программная реализация СУЗ не завершает жизненный цикл, так как необходимо и далее:

  • Содействовать проведению интерактивных дискуссий (форумы, chats, пр.).

  • Постоянно искать новые полезные источники информации и нужные материалы.

  • Организовывать ликвидацию устаревшей информации .

  • Обучать новых сотрудников.

  • Отвечать на (on-line) интерактивные вопросы.

В целом процесс создания СУЗ подразумевает наличие постоянно-действующего подразделения или рабочей группы, поддерживающей систему на «плаву».

В компании «Супер-софт» при кадровом департаменте была создана группа администратора Knowledge pool из двух человек для поддержания и развития системы. Помимо этого, в компании ежемесячно проводятся «Дни обмена знаниями» для руководителей отделов и проджект-менеджеров, и «еженедельные летучки» для сотрудников. Работает «Школа знаний» для новых сотрудников, а для старых проведены тренинги и введены регламенты, обязывающие всех вносить свои изменения в общий pool. Организовано 10 форумов для обмена знаниями on-line.

Каждый месяц определяется отдел-лидер, внесший больший вклад в общую копилку, и награждается бесплатным культпоходом на боулинг.

Рис. 4. Прототип кары знаний

Заключение

Интерес к системам СУЗ растет по следующим причинам:

  • работники предприятия тратят слишком много времени на поиск необходимой информации;

  • опыт ведущих и наиболее квалифицированных сотрудников используется только ими самими;

  • ценная информация захоронена в огромном количестве документов и данных, доступ к которым затруднен;

  • дорогостоящие ошибки повторяются из-за недостаточной информированности и игнорирования предыдущего опыта.

Важность создания СУЗ обусловлена также тем, что знание, которое не описано и не тиражировано, в конечном счете становится устаревшим и бесполезным. Напротив, знание, которое распространяется, приобретается и обменивается, генерирует новое знание.

Таким образом, любая система автоматизации затрагивает проблемы хранения корпоративных знаний, но только СУЗ ориентированы на это в явном виде, тем самым способствуя сохранению этого ценнейшего ресурса, а не растворяя его в алгоритмах, программах, документации, технологических процессах.

СУЗ фактически может предоставить более высокий уровень автоматизации для тех компаний, которые уже справились с автоматизацией данных. Для тех предприятий, которые хотят создать интегрированную корпоративную систему, а не “мозаику” отдельных функциональных блоков, СУЗ является хорошей стартовой площадкой.

Литература

Гаврилова ТА., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем / Учебник для вузов. – СПб, Изд-во “Питер”, 2000.

Попов Э.В., 2001. Корпоративные системы управления знаниями. Ж.”Новости ИИ”, N1.

Версия для печати  |  Пользовательское соглашение
Статьи
KMSOFT: Управление знаниями, автоматизация документооборота, управление корпоративной информацией
К началу страницы ...