Технология внутрифирменного управления корпоративными знаниями

Все предприятия обладают огромным объемом данных и накоплен­ным практическим опытом. Сегодня условием предпринимательско­го успеха становится прежде всего совокупность актуальных знаний. Узнать первым и узнать больше — это залог прибыльной работы. Экономическое лидерство многих предприятий объясняется главным образом приоритетом в использовании информационных технологий. Современные информационные технологии, построенные на базе компьютерного интеллекта, играют ключевую роль в развитии пред­приятий.

В число основных технологий, поддерживающих КМ, входят:

- добыча данных и текстов (Data mining, Text Mining) — распознавание образов, выделение значимых закономерностей из данных, находящихся в хранилищах или входных или выходных потоках. Эти методы основываются на статистическом моделировании, нейронных сетях, генетических алгоритмах и др.;

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

- средства для организации совместной работы (Collaboration) — сети intranet, технологии группой работы, синхронные и асинхронные конференции;

- корпоративные порталы знаний;

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

По данным одного из отчетов списка «Fortune 1000», 40% компаний имеют специального сотрудника, ответственного за создание инфра­структуры и развитие культуры совместного использования знаний (Chief Knowledge Officer). Управление знаниями — это новое, бурно развивающееся направление менеджмента. За последние годы управ­ление знаниями в различных публикациях отождествляли с инфор­мационными системами бизнеса, корпоративными порталами, эксперт­ными системами, системами обучения и т. д.

Объем знаний организации не является стабильным. Имеющиеся знания требуют сохранения и обновления. Новые знания требуют по­иска, формализации и сохранения. Поиск знаний непосредственно свя­зан с повышением эффективности деятельности. Требуется отказаться от «изобретения колеса», но постоянно обновлять и формировать но­вые знания.

Основными моделями организации доступа к знаниям являются: модель «сокровищница», модель «указатель».

Модель «сокровищница» ориентирована на накопление интеллекту­ального капитала и создание механизма доступности. В этих условиях предполагается, что знания могут успешно сохраняться, фиксировать­ся в документах и многократно использоваться. Инструментами мо­дели «сокровищница» могут выступать базы данных, простые эксперт­ные системы. Такая модель позволяет сохранить интеллектуальный капитал в случае ухода сотрудника, дает оперативный доступ к интел­лектуальному капиталу компании.

Модель «указатель» ориентирована на объединение людей, заин­тересованных в наращивании знаний. Аспекты знаний, которые не зафиксированы документально, можно получить только в процессе общения (конференции, встречи, электронные форумы, индивидуаль­ные информационные сети). Некоторые эффективные методы тяжело зафиксировать документально. Необходимо говорить непосредствен­но с человеком — носителем знаний. Модель «указатель» не требует больших затрат на поддержание, дает оперативный результат, но тре­бует постоянных усилий для кооперации персонала.

Каждая из моделей имеет свои преимущества и недостатки.

В технологии управления знаниями выделяются несколько ключе­вых потоков. Проектировщик разрабатывает машину, и ему необходимо найти соответствующую информацию, для чего привлекаются сред­ства информационного поиска по запросу. В текущей инженерной де­ятельности при решении определенной задачи система управления зна­ниями предоставляет дополнительную информацию, выбирая ее по системе типовых ситуаций (поддерживая принятие решения). Исполь­зуя машиночитаемые знания, экспертные системы подводят пользо­вателя к рекомендованным решениям. Новая информация, поступаю­щая в базу знаний организации, доводится до сотрудников в виде информационного сообщения с целью возможного использования и оцен­ки полезности. В первом случае информация вытягивается из базы зна­ний, в остальных навязывается возможному потребителю.

Наращивание знаний предполагает пополнение базы за счет поиска вне организации и фиксирования материала в собственной базе инфор­мации или обучение персонала новым знаниям.

Система поиска информации — одна из трудно формализуемых процедур. В ее основе лежит, как правило, технология OLAP (online analytical processing). Для анализа важны не только показатели в виде цифр, но текстовая информация из различных файлов. Имеющиеся программные средства имеют двух-, трехуровневую структуру и бази­руются на четкой классификации знаний. Разведка знаний представ­ляет собой новое направление, использующее методы искусственного интеллекта, математики, статистики, программирования. Фактически это нетривиальное извлечение точной, ранее неизвестной и потенциаль­но полезной информации. Разработано множество решений для управ­ления информационными ресурсами предприятия, но собрать воедино все составляющие — задача трудоемкая. Система управления знани­ями должна стать частью повседневного трудового процесса, не требуя от сотрудников дополнительных знаний о самой системе, но она должна быть прозрачным объединительным элементом, органично интегриро­ванным в рабочую среду предприятия.

Библиотека данных отличается от традиционной базы данных тем, что это скоординированная совокупность.

Документы являются контейнерами, которые заключают в себе зна­чительную часть знаний организации и в целом представляют собой один из самых значимых активов. Однако только управление доку­ментами обеспечивает эффективное использование знаний и опыта. Документы могут не только ответить на вопрос: «Что мы знаем?» но также и на вопрос: «Кто это знает?»

Библиотека знаний проектируется для поддержки процесса приня­тия решения, а не просто для хранения совокупности данных. Знания отличаются от данных специфической структурой и дополнительны­ми свойствами, основными из которых являются:

- интерпретируемость;

- наличие классифицирующих отношений (отношения типа «элемент-множество», «тип-подтип», «ситуация-подситуация» и др.);

- наличие ситуативных связей.

Знания от просто набора информации отличаются наличием двух эле­ментов в записи. Первый характеризует ситуацию и принятое решение, а второй — полученный результат. Совокупность оптимальных решений накапливается в процессе деятельности при решении конкретных задач. Если кто-то сталкивался с решением определенной проблемы, то ее ре­шение можно обнаружить в базе знаний.

Знания в определенной предметной области при использовании их в системе объединяются в базы знаний подобно тому, как данные объединяются в базы данных. Знания не отвергают и не заменяют базы данных. Они оказываются разными уровнями представления информации.

Базы знаний разделяются по виду и характеру представления. По виду выделяют декларативные и процедурные знания. По характеру представления разделяют структурное и параметрическое представ­ление.

Декларативные знания состоят из множества описаний состояний и условий перехода между ними, которые имеют синтактический (сим­вольный) характер и не содержат в явном виде описания исполняю­щих процедур. Вывод и принятие решений осуществляется процеду­рами поиска в пространстве состояний, которые учитывают семантику (смысл) конкретной предметной области.

Процедурные знания включают исходные состояния и описания процедур, обрабатывающих исходные знания при необходимости по­лучения состояния полного множества производных знаний. Семан­тика вводится в описание процедур, генерирующих синтаксические знания.

Структурное представление знаний характеризует отношение фак­тов или объектов. Структура знаний может изменяться, за счет чего обеспечивается конкретизация при описании конкретной проблемной области.