Проектирование систем управления знаниями КАЗАКОВ ВАСИЛИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ, КАФЕДРА ПРИКЛАДНОЙ ИНФОРМАТИКИ В ЭКОНОМИКЕ Источники знаний (Основные) Основная литература Попов Э.В. Корпоративные системы управления знаниями. // Новости искусственного интеллекта.. 2001, №1. с. 14-25. Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.: ил. Румизен М.К. Управление знаниями: Пер. с англ. – М.: ООО «Издательство АСТ»; ООО «Издательство Астрель», 2004. – XVIII, 318 с. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. – М.: СИНТЕГ, 2002. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов: компонентная методология. - М.: Финансы и статистика, 2004. Тузовский А.Ф., Чириков С.В., Ямпольский В.З. Системы управления знаниями (методы и технологии) / Под общ. ред. В.З. Ямпольского. – Томск: Изд-во НТЛ, 2005. – 260 с. Источники знаний (Дополнительные) Дополнительная литература European Guide to good Practice in Knowledge Management CEN WORKSHOP AGREEMENT, CWA 14924-1, CWA 14924-2, CWA 14924-3, CWA 14924-4, CWA 14924-5, March, 2004. Сенге П. Пятая дисциплина: искусство и практика самообучающейся организации / Пер. с англ. – М.: ЗАО "Олимп-Бизнес", 1999. – 408 с. Нонака Икуджиро, Такеучи Хиротака. Компания – создатель знания. Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах / Пер. с англ. – М.: ЗАО «Олимп - Бизнес», 2003. – 384 с. Брукинг Э. Интеллектуальный капитал / Пер. с англ. Под ред. Л.Н. Ковалик. – СПб.: Питер, 2001. – 288 с. Мизогучи Р. Шаг в направлении инженерии онтологий // Новости искусственного интеллекта. 2000, №1-2, с. 11 – 36 Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. Эдиториал УРСС, 2002. – 352 c. Источники знаний (Интернет) Интернет-источники Технологии управления знаниями [http://www.kmtec.ru] Ontoprise AG (Ontoedit, Ontobroker) [http://www.ontoprise.de] The Protégé Ontology Editor and Knowledge Acquisition System [http://protege.stanford.edu] PricewaterhouseCoopers. Global Best Practices. [http://www.globalbestpractices.com/] Content, Document and Knowledge Management World [http://www.kmworld.com/] American Productivity & Quality Center [http://www.apqc.org/] Datenbanken und Informationssysteme. The Florid Project. [http://dbis.informatik.uni-freiburg.de/index.php?project=Florid] Enterprise Project: The Enterprise Otology [http://www.aiai.ed.ac.uk/project/enterprise/ enterprise/ontology.html] Ontoprise AG (Ontoedit, Ontobroker) [http://www.ontoprise.de] The Protégé Ontology Editor and Knowledge Acquisition System [http://protege.stanford.edu] TOVE Ontology Project. Enterprise Integration Laboratory. University of Toronto [http://www.eil.utoronto.ca/enterprise-modelling/tove/] Unified Enterprise Modeling Language [http://www.ueml.org] World Wide Web Consortium [http://www.w3.org] Источники знаний (MIT) Курсы MIT MIT. Knowledge-Based Applications Systems. Курс по созданию приложений, основанных на знаниях от Массачусетского технологического института. [http://ocw.mesi.ru/OcwWeb/ElectricalEngineering-and-Computer-Science/6-871Spring2005/CourseHome/index.htm] MIT. Natural Language and the Computer Representation of Knowledge. Курс по естественным языкам и компьютерному представлению знаний от Массачусетского технологического института. [http://ocw.mesi.ru/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-ComputerScience/6-863JSpring2003/CourseHome/index.htm] MIT. Автоматизация извлечения знаний. [http://ocw.mesi.ru/NR/rdonlyres/Electrical-Engineering-and-ComputerScience/6-871Spring-2005/5EAC2E52-A7FB-4FD9-97041EEF6896C906/0/lect22_ontolog.pdf] MIT. Вывод с ограничениями. [http://ocw.mesi.ru/NR/rdonlyres/Electrical-Engineering-and-ComputerScience/6-871Spring-2005/341AA88B-F539-4E41-AC313D1B5A29B201/0/lect17_constrain.pdf] Знание Сведения или данные, Информация или декларативное знание (его можно представить в форме «know-what» или «знаю, что…»), Процедурное знание (его можно представить в форме «know-how» или «знаю, как…»), Мудрость или понимание (его можно представить в форме «know-why» или «знаю, почему…»). Знание Карл Вииг рассматривает следующие типы знаний работника: Знания о цели (идеалистические знания), включающие систему понятий, цели, мировоззрение; Систематические знания – теоретические знания систем, схем, методов (знания об общих принципах и стратегиях); Практические знания – умения принимать решения, выполнять конкретную работу; Автоматические знания – применяются для выполнения «привычных» – рутинных задач, не требующих осознания проблем. Знание Брукинг выделяет следующие типы знаний: Явные знания, которые легко фиксируются письменно, хорошо структурированы и могут быть отражены в книгах, отчетах, инструкциях и т.п.; Подразумеваемые, которые трудно описать устно или письменно; Скрытые (неявные) – знания, «размытые» по рабочим операциям, методам работы и корпоративной культуре. Знание Виды знаний: фактуальное и операционное. Операционное знание – обладание субъектом способности действовать (знание действий) И. Нонака и Х. Такеучи. Явные (explicit) знания - это знания, которыми люди могут свободно обмениваться с помощью слов или других способов общения. Неявные или скрытые (tacit) знания не могут быть четко выражены индивидуумом и поэтому не могут быть преобразованы в информацию. У. Букович и Р. Уилльямс. Осознанные знания - знания, про которые индивидууму известно, что они у него есть. Неосознанные знания знания, обладание которыми не осознается индивидуумом, что они у него есть, они являются неотъемлемой частью его трудовой деятельности. Знание Знание – это совокупность данных или информации (с точки зрения информационных технологий), которые дополняются мнениями, навыками и опытом эксперта (то есть, сочетанием, таких категорий как, «ноу-хау», опыт, ожидания, ценности, идеи, интуиция, мотивация, позиции, любопытство, стили обучения, способность доверять, способность к обобщению и синтезу, коммуникативные навыки, открытость, отношение к риску, предпринимательский дух), влияющих на оцениваемые активы и способствующие процессу принятия решений. Интеллектуальные активы (нематериальные активы) -knowledge-based assets ИА - явный интеллектуальный ресурс, на который организация имеет право собственности. ИА - интеллектуальные ресурсы, которые организации удалось определить, описать и занести в определенный реестр: программное обеспечение; бизнес-процессы и методологии (стандарты); контракты с клиентами и поставщиками; базы данных (знаний), отчеты и описания (ИО); патенты, торговые марки, авторские права, торговые секреты. Интеллектуальный капитал Человеческий капитал Организационный капитал Стоимость Капитал клиента (партнера) Интеллектуальный капитал Организационный капитал - это интеллектуальный капитал, которым организация владеет в традиционном смысле, т.е. это интеллектуальный актив: Превращение человеческого капитала в организационный посредством кодификации и идентификации; Юридическая защита организационного капитала патентами, торговыми марками и т.д. Капитал клиента (партнеров) и человеческий капитал не является объектом владения, рассматривается как заимстованный (borrowed), арендованный (leased), взятый на прокат (rented), предоставленный добровольно (volonteered). Задачи управления знаниями Преобразование интеллектуального капитала в интеллектуальные активы (человеческого знания в организационное знание): словесно оформленную и приведенную в систему информацию проще передавать от человека - человеку и от человека - обществу. организации проще сохранить за собой тот или иной ресурс, если его создатель уйдет из фирмы. появляется возможность обмениваться или торговать ИА независимо от создателей. на выраженные словесно и приведенные в систему знания организация может предъявить права собственности и защитить интеллектуальные ресурсы юридически. Создание среды для свободного обмена информацией, что требует огромного культурного сдвига. Спиральное развитие знания - цикл трансформации знания (И. Нонака, Х. Такеучи) Социализация (intermediation) - трансформация индивидуального неформализованного знания в групповое неформализованное. Экстернализация - формализация неформализованного знания, осознание (концептуализация) Использование– генерация знания, решение задач, комбинация знаний Интернализация - преобразование формализованного в индивидуальное неформализованное знание, обучение 2. Условия создания организационного знания Намерение - стремление организации к поставленной цели. Самостоятельность или автономия. Встряска и созидательный хаос. Избыточность информации. Разнообразие информации. 3. Пятифазная модель процесса создания знания организацией 1. 2. 3. 4. 5. Распространение неформализованного знания (социализация) создание видения организационного намерения. Преобразование неформализованного знания самоорганизующейся командой в виде новой концепции в формализованное знание – создание концепции (экстернализация). Проверка возможности реализации созданной концепции, количественный и качественный анализ (комбинация знаний). Преобразование концепции в архетип (прототип материального продукта, организационный механизм: новая система управления, организационная структура, корпоративная ценность), реализация новой концепции (комбинация знаний), детализация проекта, модели Распространение знаний по заинтересованным лицам, обучение в узком смысле (интернализация), использование нового знания в других проектах или переход знаний на другой уровень. 4. Организационная структура Матричная структура: работник находится в двойном подчинении, отрывается от основной работы на выполнение некоторого проекта, участие в обсуждениях в рамках различных координирующих органах (групп), комиссиях. Гипертекстовая организация - создание межотдельческих подразделений, проектных групп (команд) для выполнения общих проектов с отрывом от основной работы и возвращением на старое место работы после завершения проекта. Команда, создающая знание Кnowledge practitioners - практики знаний: knowledge operators - носители неформализованного знания, опыта, навыков; работает руками и головой, генерирует идеи; knowledge specialists - преобразуют неформализованное знание в формализованное, создают знание, готовое к вводу в компьютер: аналитики, конструкторы, информатики, маркетологи, проектировщики. Knowledge engineers - организаторы знаний, менеджеры среднего уровня, руководители проектных групп (команд), выполняют все четыре способа трансформации знаний; Knowledge officers - идеологи знаний, высшие руководители организации,общее руководство процессом создания организационного знания на корпоративном уровне, формируют базисную концепцию будущего компании, декларируют политику компании, устанавливают критерии оценки создаваемого знания. Модели управления процессом создания знаний «Сверху - вниз» - высший руководитель генерирует и направляет процесс создания знания. «Снизу - вверх» - идеи выдвигают индивидуумы, задача руководства организовать процесс социализации и экстернализации знания. «Из центра - вверх - вниз» - команд, создающие знание, преодоление разрыва между мечтой руководителей и реальностью внизу, создание среднемасштабных концепций, например, «эволюция автомобиля», «все людям, а не железякам», «короткий и высокий автомобиль». Концепция верхнего уровня «сделать непохожий автомобиль». Управление знаниями Задачи, которые ставятся перед управлением знаниями: создание интеллектуального капитала преобразование интеллектуального капитала в интеллектуальные активы, то есть преобразования знаний работников, клиентов и партнеров в организационное знание. Управление знаниями Управление знаниями обеспечивает добавление ценности в пяти аспектах деятельности: Финансовый аспект Инновационный аспект. Человеческий аспект. Процессный аспект. Клиентский аспект. Управление знаниями Измерение добавленной за счет управления знаниями ценности означает измерение вклада в разработку интеллектуального капитала. Оценка НМА, как разность между рыночной стоимостью фирмы (бизнеса) и стоимостью ее осязаемых чистых активов (активов за вычетом обязательств). Управление знаниями Управление знаниями – запланированное и продолжающееся управление деятельностью (и процессами), которые направлены на увеличение роли знаний организации, повышение конкурентоспособности за счет лучшего использования индивидуальных и коллективных ресурсов знаний. European Guide to good Practice in Knowledge Management Часть 1. Подход к управлению знаниями Часть 2. Организационная культура Часть 3. Реализация на малых и средних предприятиях Часть 4. Оценка управления знаниями Часть 5. Терминология Часть 1. Подход к управлению знаниями Подход отвечает на вопросы «что это?», «зачем это?» и «как это работает?» и включает три уровня: Выделение ключевых процессов организации Выделение основных процессов управления знаниями: Идентификация Создание Хранение Разделение Использование Выделение поддерживающих методов и технологий, основных объектов УЗ Часть 2. Организационная культура Определение организационных барьеров для управления знаниями: Механистическое представление организации «Организационная амнезия» «Языковой барьер» Различные культуры и субкультуры Низкая мотивация к разделению знаний … Часть 3. Реализация Определение основных процессов, методов и инструментов при внедрении методов УЗ для каждого из этапов: Подготовка. «Зачем нам вообще УЗ?» Предварительная оценка. «Что есть и что не так?» Разработка. «Что мы должны делать?» Реализация. «Как мы должны это делать?» Оценка результатов. «Как оценить эффективность мероприятий?» Примеры реализации методов УЗ в конкретных организациях Часть 3. Реализация Методы управления знаниями 1. Методы идентификации знаний Балансы know-how Технологические разведчики Карта знаний Портфолио знаний Сбалансированные показатели Брокеры знаний «Выученные уроки» «Разборы полетов» 2. Методы организации хранения знаний Базы данных Системы управления документами Хранилища данных Базы данных опыта организации Базы данных «Кто есть кто» «Желтые страницы» Экспертные системы Специальная литература «Ручные книги» 3. Методы разделения и совместного использования знаний 4. Методы создания знаний Внутренний рынок знаний Телефонные и видеоконференции «Кофейный аппарат» «Черная доска» Дискуссионные форумы «Горячая линия» Интранет Журнал персонала Новостные группы Циркуляры «Ярмарки знаний» CoPs (Сообщества практики) Передовой опыт «Мозговой штурм» Когнитивные карты Внешнее партнерство Внешний и внутренний бенчмаркинг «Слияния и приобретения» «Открытое пространство» «Истории успеха» «Резервуары мыслей» Советующие схемы Библиотека «Мастерские» «Кружки знаний» Дедуктивные системы и нейронные сети Часть 4. Оценка управления знаниями В цепочке бизнес-процессов организации каждый процесс управления знаниями должен добавлять или способствовать повышению ценности конечного продукта НО однозначно оценить, какая ценность привносится процессом управления знаниями, а какая – другой деятельностью, достаточно тяжело. Часть 4. Оценка управления знаниями метрики финансового эффекта - результат совместной работы отдела маркетинга и отдела продаж (взаимодействие людей, хорошо знающих те продукты, которые может предложить организация, и людей, хорошо знающих потребности клиентов), выраженный в увеличении продаж и т.п. метрики нефинансового эффекта - количественные (число запросов к экспертной системе, число документов в репозитории, число проведенных семинаров по актуальной тематике и т.п.) и качественные (репутация проекта по управлению знаниями, отзывы клиентов и т.п.) метрики. Часть 4. Оценка управления знаниями Время создания нового знания Объем наполнения базы знаний Разделение и совместное использование передового опыта Число повторных жалоб Число идентифицированных экспертов организации Число активных членов сообщества практики Число патентов Число новых сотрудников Число проведенных разборов ситуаций Число историй, содержащих знания Сбережения от повторного использования знаний Сокращение издержек на качество Удовлетворенность персонала Жалобы пользователей знаний Удовлетворенность пользователей знаний Наличие в бюджете расходов на управление знаниями Доля сотрудников, делающих новые предложения Время на разработку новой идеи Отношение числа предложенных идей к числу внедренных идей Процент продаж заработанных с новыми знаниями Система управления знаниями Система управления знаниями (СУЗ) – это совокупность организационных процедур, организационных подразделений (служб управления знаниями) и компьютерных технологий, которые обеспечивают интеграцию разнородных источников знаний и их коллективное использование в деловых процессах