Глава 7. Современные тенденции в области информационных технологий и систем

Понятие управления знаниями появилось в 90-х годах 20-го века в менеджменте. Оно было вызвано усилением роли производства информационного ресурса относительно материального производства. Следствие этого – приобретение значительной роли в производстве работников знаний (knowledge workers).

Поначалу направление КМ никак не было связано с информационными технологиями. Целью было создание руководств и методик для оптимального использования интеллектуального потенциала работников компаний, поскольку их знания были признаны экономической категорией. Особенностью таких знаний является то, что их носитель (работник знаний) безраздельно владеет своими собственными «средствами производства»: неразрывно принадлежащими ему интеллектом, памятью, знаниями, инициативой, личным опытом (это так называемое «скрытое» знание). Это создает владельцам предприятий немалые сложности. Они озабочены тем, как и каким образом отчуждать эти скрытые знания и превращать их в «явные», зафиксированные и перенесенные на те или иные типы носителей, поскольку, уходя из компании, работник уносит с собой свои неотчужденные знания. Значит, следует еще привязывать работника к своему предприятию, чтобы избежать утечки мозгов, превращая, например, его в совладельца. Сделать скрытое знание явным – социальная функция КМ. Вторая особенность работника знаний заключается в том, что он обычный соучастник общего корпоративного дела, продуктом которого являются знания. Отсюда следует очевидная необходимость в создании технологического обеспечения данной категории работников, подобного станкам и инструментам индустриальных работников. Эту функцию КМ можно назвать технологической. Спустя короткое время появились информационные технологии для работы со знаниями.

Причинами интереса к системам KM являются следующие факторы: 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.

Таким образом, управление знаниями – это общее название для методик, организующих процесс целевого общения персонала производства, направляя его на извлечение новых и обновление существующих знаний, и помогающих персоналу вовремя решать задачи, принимать решения и предпринимать необходимые действия, получая нужные знания в нужное время.

Одним из новых решений по управлению знаниями является понятие корпоративной памяти, которая, по аналогии с человеческой памятью, позволяет пользоваться предыдущим опытом и избегать повторения ошибок. Такая память хранит информацию из различных источников предприятия и делает эту информацию доступной специалистам для решения производственных задач; она не позволяет исчезнуть знаниям выбывающих специалистов (уход на пенсию, увольнение и т.д.). Она хранит большие объемы данных и знаний из различных источников предприятия. Выделяют два уровня корпоративной памяти:

1) материальная, или явная, информация — это данные и знания, которые могут быть найдены в документах организации в форме сообщений, писем, статей, справочников, патентов, чертежей, видео- и аудиозаписей, программного обеспечения и т. д. Элементы этой памяти отчуждаемы и воспроизводимы, обладают достаточной степенью объективности. Это структурный капитал производства;

2) персональная, или скрытая, информация — это персональное знание, неотрывно связанное с индивидуальным опытом. Оно может быть передано через прямой контакт - «с глазу на глаз» через процедуры извлечения знаний (см. раздел 3.3). Именно скрытое знание - то практическое знание, которое является ключевым при принятии решений и управлении технологическими процессами. Оно не может быть скопировано или воспроизведено в другом производстве. Это человеческий капитал производства.

При разработке систем КМ выделяют следующие этапы:

1) накопление - стихийное и бессистемное накопление информации в корпорации;

2) извлечение - процесс обнаружения источников знаний, их “добыча” и описание. Это один из наиболее сложных и трудоемких этапов. От его успешности зависит дальнейшая жизнеспособность системы;

3) структурирование. На этом этапе должна быть выделены основные понятия, выработана структура представления информации, обладающая максимальной наглядностью, простотой изменения и дополнения;

4) формализация и программная реализация - представление структурированной информации в форматах машинной обработки, т.е. на языках описания данных и знаний и организация автоматизированной обработки и поиска информации по запросу.

5) обслуживание - корректировка формализованных данных и знаний: добавление, обновление, удаление устаревшей информации, фильтрация данных и знаний для поиска информации, необходимой пользователям. Этот этап является специфичным для систем управления знаниями.

В число основных технологий, поддерживающих КМ, входят:

1) добыча данных (Data Mining) – это компьютерная техника извлечения знаний, которая включает распознавание образов и выделение значимых закономерностей из данных, находящихся в хранилищах, входных или выходных потоках. Методы основываются на статистическом моделировании, нейронных сетях, генетических алгоритмах и т.д. Частная методология Text Mining решает задачи навигации в больших текстовых массивах, поиск взаимосвязей между ключевыми понятиями текстов, структуризации хранилищ документов, поиск информации, выраженной на естественном языке, распределение по рубриками текстов;

2) системы управления документооборотом (Document Management) — хранение, архивирование, индексирование, разметка и публикация документов;

3) средства для организации совместной работы (Collaboration) — сети Интранет, технологии групповой работы, синхронные и асинхронные конференции;

4) корпоративные порталы знаний;

5) средства, поддерживающие принятие решений, (Decision Support) — экспертные системы, системы, поддерживающие дискуссионные группы и т.д.

Кроме того, разрабатываются специальные средства реализации КМ-технологии. К их числу относятся автоматизированные системы OMIS[10], предназначенные для накопления и управления знаниями предприятия. Они включают работу как с явным знанием компании в форме БД и электронных архивов, так и со скрытым знанием, фиксируя его в некотором представлении в форме экспертных систем или БД. ОМIS часто используют вспомогательные справочные системы, так называемые helpdesk-приложения. Основные функции OMIS:

1. Сбор и систематическая организация информации из различных источников в централизованное и структурное информационное хранилище.

2. Интеграция с существующими автоматизированными системами. На техническом уровне это означает, что корпоративная память должна быть непосредственно связана с помощью интерфейса с инструментальными средствами, которые в настоящее время используются в корпорации (например, текстовые процессоры, электронные таблицы, системы документооборота).

3. Обеспечение нужной информации по запросу (пассивная форма) и при необходимости (активная форма).

4. Расширение технологий работы с информацией для улучшения качества решения производственных задач. Так, OMIS включают подсистемы объяснений, которые позволяют непосредственно отвечать на вопросы: "Почему?" и "Почему нет?".

5. Открытость для расширения и пополнения новой информацией. Если хранилища данных содержат, в основном, количественную информацию, то хранилища знаний больше ориентированы на качественную или содержательную информацию. Они генерируют сведения из широкого диапазона данных, хранилищ данных, статей, новостей, внешних баз, WWW-страниц.