Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.

Назначение и архитектура систем управления знаниями

ВВЕДЕНИЕ

В общепринятом понимании, управление знаниями – это установленный в корпорации четкий порядок работы с информационнознаниевыми ресурсами и специалистами в определенных сферах деятельности для облегчения доступа к знаниям и повторного их использования с помощью современных информационных технологий.

Владение информацией — одно из основных конкурентных преимуществ в современном бизнесе и залог успеха в образовании. Между тем практика показывает, что до сих пор большинство компаний практически не пользуется этим активом. По данным исследований, на сегодняшний день на предприятиях и в образовательных учреждениях используется, как правило, не более 20% знаний, содержащихся в информационных системах.

Однако в последнее время руководители предприятий начинают осознавать, какой ущерб бизнесу наносят подобные потери, и ситуация начинает быстро меняться. Необходимость применения эффективных методов управления документами и содержащейся в них информацией все более осознается как важный инструмент получения конкурентных преимуществ.

Совершенствование систем управления знаниями происходит абсолютно во всех отраслях, особенно в таких, как образовательные, кредитно-финансовые организации, т. е. там, где значительное количество стратегически важной информации накапливается в неструктурированной документарной форме и где исключительно важно иметь четко отработанные и строго соблюдаемые деловые процессы.

В наш век формула успеха звучит так а не иначе: Технологии, Знания, Финансовые ресурсы.

Очевидно что, осознав важность этих составляющих компании, по всему миру начинают управлять наличием этих «Ключевых ресурсов». Ежемесячно, компания «Microsoft» тратит десятки миллионов долларов, на разработки. Компания «Gillette» содержит около 100 исследовательских центров. Огромные деньги вкладываются компаниями в разработку новых технологий. Так же, практически каждая компания имеет финансовый отдел, который управляет финансовыми ресурсами, доступными предприятию Вызывает удивление, что управление технологией работы предприятия осуществляет не более 15 % от общего числа предприятий. Здесь не следует путать технологию производства, это только малая часть общей технологии. Необходимость же управлять знаниями осознают не более 3 % предприятий.

Перед тем как продолжить рассуждения на тему полезности управления знаниями, необходимо определить термины которые используются в моей курсовой. Понятие "Знание" – очень размыто, в связи с чем, очень трудно понять, каким образом можно построить управление таким активом. Начнем с различий в понятиях технология и знания.

Технология – это зафиксированная на носителе, последовательность событий и действий. Простейшим вариантом технологических цепочек может быть технология ответа на телефонный звонок. Событием в данном случае является сигнал вызова (звонок), действие – поднять трубку и представиться.

Знание – Это Опыт, Информация, Идеи и Отношения, используемые для осуществления трудовой деятельности. Самым простым примером знаний является опыт, накапливаемый сотрудниками компании по мере работы. Знания делятся на два основных класса: Осознанные и не осознанные. Осознанные знания, это знания которые можно зафиксировать на бумаге, передать в устном разговоре и пр.

Система Управления Знаниями – Комплекс организационно технических мероприятий, позволяющий собирать, хранить, систематизировать, осуществлять поиск и выборку знаний, для использования впоследствии человеком / отделом / организацией / человечеством.

1. Современное положение

То, что мы сегодня называем «Управлением знаниями», появилось на свет пятнадцать лет назад как новое направление в менеджменте. Поначалу никак не было связано с информационными технологиями. Первоначальной целью было создание руководств и методик для оптимального использования интеллектуального потенциала работников компаний. Знания были признаны экономической категорией, и спустя короткое время появились информационные технологии для работы с ними. Из этого документа следует, что для большинства европейских и американских предприятий внедрение КМ стало реальностью.

Системы управления знаниями (СУЗ) появились в середине 90-ых годов в корпорациях, где проблемы обработки информация приобрели особую остроту и стали критическими. При этом стало очевидным, что основным узким местом является обработка знаний, накопленных специалистами компании, так как именно знания обеспечивают преимущество перед конкурентами. Часто информации в компаниях накапливается даже больше, чем они в состоянии обработать. Большинство компаний пытается стремится увеличить эффективность обработки знаний.

Ресурсы знаний различаются в зависимости от отраслей индустрии и приложений, но, как правило, включают руководства, письма, новости, информацию о заказчиках, сведения о конкурентах и данные, накопившиеся в процессе разработки. Для применения KM-систем (КМ — Knowledge Management) используются различные технологии:

- электронная почта;
- базы и хранилища данных (Data Wharehouse);
- системы групповой поддержки;
- браузеры и системы поиска;
- корпоративные сети и Интернет;
- экспертные системы и базы знаний; интеллектуальные системы.

Традиционно проектировщики СУЗ ориентировались лишь на отдельные группы потребителей — главным образом менеджеров. Более современные CУЗ спроектированы уже в расчете на целую организацию.

Хранилища данных, которые работают по принципу центрального склада, были одним из первых инструментариев СУЗ. Как правило, хранилища содержат многолетние версии обычной БД, физически размещаемые в той же самой базе. Когда все данные содержатся в едином хранилище, изучение связей между отдельными элементами может быть более плодотворным.

При этом, активы знаний могут находиться в различных местах: в базах данных, базах знаний, в картотечных блоках, у специалистов и могут быть рассредоточены по всему предприятию. Слишком часто одна часть предприятия повторяет работу другой части просто потому, что невозможно найти и использовать знания, находящиеся в других частях предприятия.

Управление знаниями — это совокупность процессов, которые управляют созданием, распространением, обработкой и использованием знаний внутри предприятия.

Необходимость разработки систем Knowledge Management (KM) обусловлена следующими причинами:

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 СУЗ обусловлена также тем, что знание, которое не используется и не возрастает, в конечном счете становится устаревшим и бесполезным, также, как деньги, которые сохранены без того, чтобы стать оборотным капиталом, в конечном счете теряют свою стоимость, пока не обесценятся. Напротив, знание, которое распространяется, приобретается и обменивается, генерирует новое знание.

Несмотря на многообразие и некоторую расплывчатость в определении столь сложного понятия, как «знание», многие исследователи единодушны в том, что вся совокупность знаний может быть разделена на следующие классы:

эмпирические знания;
теоретические знания;
личностные знания;
организационные знания; • неявные знания;
явные знания.

К эмпирическим знаниям относятся наблюдения, наблюдаемые явления.

К теоретическим знаниям относятся законы, теории, абстракции, обобщения.

По существу, наличие этих двух классов вытекает из теории познания. Гносеологическая цепочка, как известно, включает:

<факт – обобщенный факт – эмпирический закон – теоретический закон>.

Теория – это не только стройная система обобщения научного знания, это также способ производства новых знаний. Основными методологическими критериями научности знания являются: внутренняя согласованность, объективность, системность, историзм.

К личностным профессиональным знаниям относятся:

знания познавательного плана («знаю, что») – глубокое владение предметом и сферой деятельности, достигаемое профессиональным путем интенсивного обучения (теоретического, эмпирического) и сертификации;
прикладное мастерство («знаю, как») – способность применять правила и методы, относящиеся к предмету и сфере деятельности, для решения возникающих задач и проблем. Прикладное мастерство – наиболее распространенный профессионализм, создающий ценности;
системное представление («знание, почему») – глубокое понимание всей системы взаимосвязей и взаимоотношений, причин и следствия, лежащих в основе определенной сферы деятельности;
личная мотивация творчества («хочу знать, почему») – активная настроенность, внутренняя заинтересованность и воля к достижению успеха. Организации, культивирующие у своих сотрудников мотивацию к творчеству, имеют лучшие предпосылки для оперативной реакции на изменения в бизнес-среде, успешнее конкурируют на рынках новых товаров, продуктов и услуг.

К организационным знаниям относятся стратегические доктрины и программы, теоретические знания конкретной сферы деятельности, технологические и производственные стандарты, правила и инструкции, коммерческие знания. Организационные знания являются совокупностью знаний каждого из сотрудников, но не простой суммой, а специально отобранной и тщательно проверенной в практике деятельности групп, подразделений, отделений и компании в целом.

2. Социальные, экономические и технологические корни Управления Знаниями

Анализ социальных предпосылок позволяет сделать вывод об «исторической закономерности» появления КМ, а также выделить две основные взаимосвязанные составляющие — гуманитарную и техническую.

В промышленно развитых странах наступление нового тысячелетия совпадает с началом периода серьезных социальных изменений, стимулирующих внимание к КМ. Материальное производство становится вторичным по отношению к производству информации и знаний. Естественно, происходят значительные изменения и в структуре занятости; главной производственной силой становится неизвестная доселе категория — работники знаний (knowledge worker), занимающая место, принадлежавшее прежде индустриальным работникам или крестьянам. Этот процесс изменения социальной структуры общества, а также общественное значение работников знаний обосновал еще в 50-е годы патриарх современного менеджмента Питер Друкер. Конечно, труды Друкера посвящены в первую очередь традиционному менеджменту, но не меньший интерес представляют те его работы, где изложены социальные взгляды. В концентрированном виде их можно найти в статье «Эпоха социальных трансформаций» [4]. Но в данном контексте для нас наибольший интерес представляет более частный вопрос, а именно значение работников знаний в современном обществе. Отдавая им ведущую роль, Друкер выделяет два главных специфических свойства работника знаний.

Первое заключается в том, что работник знаний от всех остальных участников трудового процесса отличается тем, что сам, причем безраздельно, владеет своими собственными «средствами производства»: неразрывно принадлежащими ему интеллектом, памятью, знаниями, инициативой, личным опытом, которое обычно называют «скрытым». Это создает владельцам предприятий немалые сложности. Они немало озабочены тем, как и каким образом отчуждать эти скрытые знания и превращать их в «явные», зафиксированные и перенесенные на те или иные типы носителей. Кроме того, возникает сложность с тем, что, 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, по мнению Друкера, заключается в том, что он, вне зависимости от квалификации, является винтиком некоторого производственного процесса, может эффективно работать только в составе коллектива. Работник знаний — вовсе не какой-то ученый-одиночка, уникальный творец или управляющий, это 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.

Разделение КМ на социальный и технологический компоненты может показаться банальным. Однако обычно в статьях о КМ такой строгой дихотомии не проводится, хотя она, как видно, очень просто выводится из анализа, предложенного Друкером.

Экономические предпосылки к развитию КМ можно тоже разделить на две категории. Первая связана с многочисленными, но, увы, бесплодными попытками обосновать экономическую целесообразность (или наоборот нецелесообразность) информационных технологий, не выходя при этом за рамки традиционных экономических представлений. Обычно для оценки экономической эффективности используется показатель «возврат от инвестиций» (return on investment – ROI). Однако он неприменим к информационным технологиям уже в силу нематериальности их предмета. Не принимая это во внимание, не разобравшись в сути явления, начиная с 80-х годов, многие именитые экономисты стали критически высказываться по поводу экономической целесообразности информационных технологий. Они нашли для этого образное выражение в так называемом «парадоксе продуктивности» и «компьютерном парадоксе», содержательный смысл которого сводится тому, что в компьютеры и другие сопутствующие технологии инвестируются миллиарды или даже триллионы долларов, а достоверных данных о полученном экономическом эффекте нет.

Весьма активно эту тему освещал Пол Страссман (подробную подборку его работ можно найти на сайте www.strassmann.com), например, в вышедшей в 1996 году книге «The Squandered Computer» («Разоряющий компьютер»). Используя огромную статистическую базу, Страссман убедительно показал, что никакой явной корреляции между размером инвестиций в информационные технологии и прибыльностью предприятия не существует. Это действительно так, если пользоваться традиционными методиками оценки эффективности инвестиций, но почему же тогда инвестиции в информационные технологии не прекращаются?

Стрессам в течение долгих лет был руководителем ИТ-служб крупных государственных и частных предприятий. Основав же свою собственную компанию, он посвятил себя анализу того, чему служил всю жизнь. Начав исследования как критик существующего положения дел, он пошел дальше других. Решение парадокса он нашел в том, что экономическая оценка информационных технологий должна строиться не так, как в других отраслях, и прежде всего с учетом знания как экономического фактора. Сами по себе технологии не прибыльны — прибыль приносят операции над знаниями.

К такому же выводу можно прийти, отталкиваясь от концепции «интеллектуального капитала». Наиболее интересные работы в этой области принадлежат Томасу Стюарту, первоначально опубликованные в виде цикла статей в журнале Forbes, а затем переизданные отдельной книгой [5]. Подход Стюарта и его единомышленников к КМ основывается на констатации того факта, что капитал практически любого современного предприятия в основном нематериален. В биржевой стоимости высокотехнологических компаний до 95% выпадает именно на эту виртуальную часть. Сегодня лишь только в добывающей промышленности и в тяжелом машиностроении стоимость основных фондов можно сравнить с величиной интеллектуального капитала.

Для того чтобы продемонстрировать, что такое интеллектуальный капитал, часто приводят следующий пример. Представьте, что из программистской компании ушли все основные разработчики. Потери стоимости ее акций будут равны величине интеллектуального капитала. Но что такое интеллектуальный капитал, как не совокупность явных и неявных знаний?

Все эти соображения обусловливают необходимость в технологиях, обеспечивающих работу со знаниями.

Развитие информационных технологий находится в удивительной гармонии с другими составляющими общественной жизни. К концу века, когда общество начало вступать в эпоху знаний, оказалось, что информационные технологии готовы предложить для этой эпохи необходимый инструментарий. Проследить, как это произошло, помогает статья Дэниса Цикритзиса, приуроченная к 50-летию ACM [6]. В ней автор, в частности, пишет о волнообразном прогрессе информационных технологий, выделяя следующие пять волн: Фортран, Кобол, перфокарты; мэйнфреймы, OS-360, PL/1; миникомпьютеры, Unix, Cи; MS-DOS, Windows, ПК, СУБД, локальные сети; Internet, электронная почта, World Wide Web.

Анализируя специфику каждой волны, несложно обнаружить очевидную тенденцию. Вначале преобладали собственно вычислительные задачи, но постепенно все большее значение стала приобретать работа с данными и коммуникациями. Со временем этот процесс естественным образом приводит к технологиям, поддерживающим КМ.

Интеграция КМ и технологий позволяет обнаружить определенные закономерности в развитии информационных технологий. Современные сферы применения компьютеров можно разделить на три уровня: Computation – выполнение вычислений; Communication – это, прежде всего, Сеть и все, что с ней связано; Cognition — еще только зарождающийся уровень, ориентированный на поддержку мыслительной, интеллектуальной деятельности. Область действия этого уровня – знания. В зародыше все эти уровни существовали давно, но для полноценного развития они должны были быть востребованы. Социальный же заказ на них появился совсем недавно. Кроме этого, необходима соответствующая аппаратная и программная база, сложившаяся лишь в последние годы.

Следует признать, что стремление найти более «интеллектуальную» работу для компьютеров не так уж ново. Уже почти 50 лет существует два альтернативных подхода, зародившихся почти одновременно. Один из них, «Искусственный интеллект» (ИИ), приобрел особую популярность (можно сказать, был в моде) в 70е — 80-е годы. Но это направление, казавшееся наиболее привлекательным для ученых академического склада, не принесло значительных практических результатов. В итоге, дожившие до современности наследники первых работ по ИИ стали всего лишь одной из ветвей технологий, поддерживающих КМ.

Чуть раньше, чем ИИ, возникло направление, не рассматривающее компьютер как инструмент, способный к самостоятельной деятельности. Оно родилось на семинарах Ноберта Винера в Массачусетском технологическом институте, а с его развитием связывают такие имена, как Джозеф Ликлайдер, Робер Тейлор, Даг Энгельбарт и многие другие. Именно их работы в конечном итоге привели к появлению современных интерактивных средств (экран, мышь, клавиатура и все остальное). Опубликованные в 60-е годы статьи, посвященные проблемам взаимодействия человека с машиной и интерпретации компьютера как коммуникационного устройства, не потеряли актуальности и поныне. В них предвосхищена та роль, которую сегодня играют технологии, обеспечивающие КМ. Ликлайдер и Тэйлор значительно опередили свое время, ведь только сейчас появилась реальная возможность превратить компьютер в устройство, предназначенное помочь в интеллектуальной работе.

3. Архитектура Систем Управления Знаниями

Внедрение системы управления знаниями (СУЗ) на инфраструктурном уровне, т. е. на уровне стандартно предоставляемого для всех пользователей информационного сервиса, наравне с электронной почтой и реляционными базами данных, позволит не только эффективнее решать многие существующие задачи, но и обеспечить решение новых, весьма привлекательных для пользователя задач, таких, например, как управление контрактами, учет первичных финансово- экономических документов, управление отношениями с заказчиками, ведение электронных архивов платежных документов, архивов кадровых служб и др. Но самое главное, внедрение СУЗ позволяет создать предпосылки для автоматизации рабочих процессов на предприятии, сделать документ носителем и элементом делового процесса.

Разработчики систем управления знаниями выделяют четыре основных процесса обработки информации, в ходе которых решаются вышеперечисленные задачи: Externalization, Internalization, Intermediation и Cognition (поскольку русские эквиваленты этих терминов еще не устоялись, далее будут использоваться английские оригиналы). На рис. 1 представлено положение, занимаемое каждым процессом в общей схеме обработки информации.

Рисунок 1.

«Процессы обработки информации СУЗ»

Пользователь

Внешние

источники

информации

Externalization

Корпоративная

БД

Internalization

Intermediation

Cognition

Externalization - это сбор данных из внешних источников, их структурирование и организация хранения. Характерными представителями программных продуктов, реализующих этот процесс обработки являются программы распознавания текста, разнообразные конвертеры форматов, "роботы", собирающие информацию из Интернет, электронные архивы и системы автоматической рубрикации документов. Основная задача externalization - собирать доступные знания и обеспечивать их накопление.

Internalization представляет собой выборку информации, добытой с помощью externalization. Этот процесс необходим для того, чтобы конечный пользователь не «утонул» в огромном объеме корпоративной информации и смог быстро найти то, что ему нужно. Internalization выполняется поисковыми машинами, системами фильтрования и обработки запросов в СУБД, автоматическими генераторами рефератов и т.д.

Процесс, называемый Intermediation, отвечает за выявление скрытых знаний. Если работа internalization описывается стратегией "pull" (выборка данных происходит по инициативе пользователя), то intermediation работает по стратегии "push". В этом случае информационная система по своей инициативе снабжает пользователя данными, относящимися к его сфере деятельности. К приложениям, реализующим intermediation, можно отнести системы передачи сообщений, фильтрования и чтения новостей, но в большей степени это все-таки расширенные поисковые механизмы, выполняющие наряду с поиском по запросам пользователя, поиск и по контекстно-связанным документам.

Cognition - это процесс автоматического использования знаний самой системой. Он базируется на программных средствах искусственного интеллекта, таких как экспертные системы. Cognition традиционно реализовывался в системах автоматизированного управления, требующих мгновенной реакции или оперирующих со слишком большим для человека количеством параметров. Применение cognition в системах электронного документооборота обычно сводится к накоплению опыта работы в стандартных ситуациях и оптимизации потоков работ и путей обработки данных.

Реализация отдельных процессов обработки знаний часто осуществляется на основе относительно простых технологий. Это Intranet, электронная почта, системы мгновенного обмена сообщениями, групповое программное обеспечение, базы данных и т.д. Наилучшие результаты достигаются, если удается построить распределенную информационную систему, бесконфликтно объединяющую эти механизмы.

На Рисунке 2 показана структура типовой СУЗ, в которой процесс Externalization представлен в виде внешней системы сбора информации, Internalization выполняется непосредственно средствами сервера СУЗ, а Intermediation реализован в подсистемах DSS (decision support system – система поддержки принятия решений) и ERP (enterprise resource planing – планирование ресурсов предприятия). Взаимодействие пользователей с системой управления знаниями осуществляется с помощью полнофункционального («толстого») клиента, например Lotus Notes, на территории офисов и «тонкого» клиента на базе webбраузера при работе с домашних и мобильных компьютеров.

Рисунок 2

«Структура СУЗ»

Структура

СУЗ

Тонкий

клиент

Сервер

СУЗ

Толстый

клиент

БД

документы

Web-

сервер

Подсистема

ERP

Подсистема

DSS

Система

сбора

информации

Внешние

ресурсы

Интернет

архивы

базы

данных

Любая система управления знаниями организует работу множества пользователей с одним или несколькими информационными ресурсами. Поэтому основой для построения СУЗ служат распределенные информационные системы (ИС). Переходу от «настольных» однопользовательских информационных систем к распределенным способствовал целый ряд причин. К наиболее значимым причинам относятся

слишком высокая концентрация данных для единого центра обработки и хранения,

Пользователь

Рабочее

место

анилище

Узел

об

аботки

необходимость обеспечения

совместной работы большого Персональная информационная система. количества людей,

необходимость обеспечения совместной работы с удаленных и мобильных площадок.

Обычная ИС представляет собой рабочее место пользователя, выполняющее функции обработки и хранения данных. Основными характеристиками такой системы являются производительность узла обработки информации и емкость хранилища. На качество работы системы также могут оказывать влияние производительность хранилища, определяемая временем поиска и скоростью передачи информации. В распределенной ИС появляется дополнительный элемент – система коммуникации, связывающая отдельные рабочие места. Ее основными характеристиками являются пропускная способность и время прохождения сигнала (задержка). Возможность взаимодействия между узлами обеспечивается иерархией протоколов обмена данными, описывающих правила передачи информации в Рисунке 3 начиная от физического уровня и заканчивая уровнем прикладной программы.

Рисунок 3

«Распределения информационная система»

Пользователь

Рабочее

место

анилище

Узел

об

аботки

Рабочее

место

анилище

Узел

об

аботки

Рабочее

место

анилище

Узел

об

аботки

Система

коммуникации

Интерфейс

Пользователь

Производительность распределенной ИС зависит не столько от параметров отдельных рабочих мест, сколько от структуры всей системы в целом: количества рабочих мест, топологии сети связи, распределения нагрузки и т.д. Распределенные ИС применяются для решения нескольких классов задач, сильно различающихся требованиями к элементам структуры ИС.

Публикация данных o характеризуется низким объемом передаваемой информации, средней интенсивностью запросов, большой протяженностью линий передачи данных.
Передача больших объемов информации o требует высокой пропускной способности линий связи, o протяженность линий связи может сильно варьироваться o подразумевает наличие одного или нескольких крупных хранилищ
- характер запросов, зависит от выполняемой задачи.
Работа с удаленными БД o характеризуется балансом требований к различным компонентам.
Удаленное управление и мониторинг o требует линий связи с малой задержкой.
Распределенные вычисления o требования к линии связи сильно зависят от решаемой задачи,
- необходима высокая вычислительная мощность отдельных узлов обработки (или их большое количество, для задач, хорошо поддающихся распараллеливанию).
Вещание в реальном масштабе времени o подразумевает соблюдение фиксированных значений характеристик линий связи, нетребовательно к устройствам хранения информации и вычислительным ресурсам.

В зависимости от назначения конкретного узла системы баланс между его основными техническими характеристиками может смещаться в сторону какойлибо одной из них (например, мощность процессора или объем хранилища). Узлы, используемые для взаимодействия с пользователем, называются рабочими станциями. Узлы, работающие без непосредственного участия пользователя, называются серверами. Как правило, сервера специализированы для выполнения одной основной функции, такой как обработка информации или хранение данных. В различных информационных системах варьируется разделение функций между отдельными узлами. За счет этого достигается распределение вычислительной нагрузки и потоков информации в соответствии с предназначением того или иного узла системы. Существует ряд типовых конфигураций узлов и способов распределения функций между узлами, которые оптимальны для решения фиксированного класса задач. Далее будут рассмотрены наиболее типичные схемы построения информационных систем.

Реально управление знаниями представляет собой систематический процесс создания и преобразования индивидуального и группового, научного и практического опыта таким образом, чтобы знания могли быть перенесены в процессы, услуги и продукты, предлагаемые организацией с тем, чтобы увеличивалась их общая стоимость, а соответственно и совокупная продуктивность организации.

Ключом к управлению знаниями является, таким образом, доставка нужных знаний нужным людям в пределах группы людей и организации в нужное для эффективной реализации бизнес-процессов время. По сути своей, смысл управления знаниями заключается в том, чтобы помочь людям лучше работать вместе, используя растущие ресурсы знаний и эффективно управляя ими. Результатом успешно работающей системы управления знаниями, как это уже отмечалось ранее, должна стать знающая, самообучающаяся и развивающаяся организация.

Достижение столь очевидной и кажущейся простой цели на практике сталкивается с рядом серьезных препятствий объективного характера. На пути эффективного накопления, распространения, совместного и повторного использования знаний возникает ряд естественных барьеров, схематически представленных на Рисунке 4.

Рисунок 4

«Барьеры на пути совместной интеллектуальной деятельности»

Состав и последовательность этапов по созданию СУЗ

Система управления знаниями – сложный и весьма дорогостоящий объект. Понятно, что решение о создании СУЗ не должно приниматься в отрыве от ряда существенных факторов, определяющих состояние деятельности конкретной компании, стратегию развития ее бизнеса, уровень имеющейся информационной системы и ряда других факторов [Румизен М.К., 2004; БуковичУ., Уильямс Р., 2002]. По существу, ситуация в каждой компании в этом отношении уникальна, и потому решения о путях и способах создания СУЗ могут существенно различаться.

В ряде случаев настраивание готовой системы (Customised Off The Shelf), созданной некой компанией для себя либо для тиражирования на рынке, является достаточно популярным способом развертывания СУЗ. При этом, исходя из реальных потребностей, компанией могут приобретаться как система целиком, так и отдельные подсистемы и предоставляемые сервисы, которые затем настраиваются и встраиваются в информационную систему компании.

Несколько иной подход основан на реинжиниринге решений (Solution Re-engineering), когда с помощью консультантов по управлению знаниями и системотехников (своих либо внешних) осуществляется перепроектирование и приспособление неких общих решений по СУЗ к особенностям и потребностям конкретной компании. Хотя это и напоминает настраивание готовой системы, здесь есть и существенные отличия, и прежде всего в отсутствие претензий на создание конечного рыночного продукта.

Для многих компаний эффективной альтернативой является использование сервисов знаний (Knowledge Services). Как правило, это совокупность приложений, обеспечивающих возможность работы со знаниями, предоставляемыми внешними компаниями посредством Webсети. Очевидным преимуществом является здесь отказ от платы за лицензию на программу и отсутствие необходимости ее поддержки. Однако многих не устраивают возникающие при этом проблемы безопасности и защиты прав интеллектуальной собственности.

В ряду возможных альтернатив находится обращение к рынку знаний (Knowledge Marketplace). На рынке знаний компания-потребитель владеет Web-сайтом, который абсорбирует большое количество поставщиков сервисов знаний. В качестве поставщиков могут быть: эксперты, сервисы, агентства и исследовательские организации, процедуры оценивания порталов и др.

Если же речь идет о мощной амбициозной компании, располагающей современной инфраструктурой информатизации и персоналом, в совершенстве владеющим новейшими информационными технологиями, и основывающей дальнейшую стратегию развития своего бизнеса на знаниях, то предпочтительной альтернативой для нее является самостоятельная разработка СУЗ (In-house Development).

Применительно к этой ситуации и излагается далее состав и последовательность этапов работ по созданию СУЗ.

Можно выделить следующие основные этапы, которые в дальнейшем будут детализированы до уровня состава работ [Tiwana A., 2000]:

Аудит компании, информационной системы и существующих активов знаний.
Проектирование СУЗ.
Развертывание и создание СУЗ.
Оценка эффективности и совершенствование СУЗ.

Аудит, осуществляемый на первом этапе, включает обследование, оценку и анализ:

1. Стратегии развития компании.
2. Основных направлений деятельности.
3. Организационной структуры компании.
4. Структуры и состава информационной системы (подсистемы, задачи, модели, алгоритмы).
5. Инфраструктуры информационной системы (каналы, серверы, ЛВС, интранет и экстранет).
6. Информационных ресурсов информационной системы (файлы, БД, БЗ, порталы).
7. Программного обеспечения информационной системы (системного, общего назначения, прикладного).

Аудит может выполняться аутсорсинговой компанией или специальной группой экспертов, сформированной руководством компании. Проектирование СУЗ предполагает:

1. Определение роли СУЗ в бизнес-стратегии и корпоративной культуре компании.
2. Разработка концепции СУЗ.
3. Формирование и/или привлечение команды для разработки проекта СУЗ.
4. Разработка проекта СУЗ (архитектура, состав подсистем, задач и сервисов).
5. Разработка инфраструктуры СУЗ (корпоративная память, среды и технологии поиска, сотрудничества).
6. Выбор программных систем и инструментов инфраструктурного и технологического характера.
7. Разработка технологии функционирования подсистем, сред и сервисов.

Поэтапное развертываниеи создание СУЗ предполагает:

1. Приобретение и инсталляцию инфраструктурных и программных элементов.
2. Формирование баз данных, репозитария и баз знаний.
3. Внесение усовершенствований в организационные и технологические регламенты выполнения работ.
4. Управление изменениями, культурой отношений и вознаграждениями.

Оценка эффективности СУЗ предполагает:

1. Определение совокупности количественных и качественных критериев эффективности нововведений и методики их агрегации.
2. Оценка возврата инвестиций (ROI).

Совершенствование СУЗ по опыту ее развертывания и функционирования.

1. Ряд перечисленных этапов и работ носят общий характер в методологии проектирования и создания информационных и управляющих систем. СУЗ, как специфическая система, имеет ряд отличительных особенностей, которые проявляются в создании таких ее компонентов, как онтологии, репозитарии знаний, поисковые системы, среды для взаимодействия экспертов и проектных групп. Далее приводится состав задач по специфическим для СУЗ компонентам.

Построение инженерной среды KMS:

Анализ «узких мест» в инфраструктуре ИС, исходя из потребно-

стей СУЗ.

Инсталляция и освоение дополнительных программных систем.
Тестирование их функциональных возможностей и адаптация к

требованиям СУЗ.

Определение состава дополнительно разрабатываемых программ-

ных средств.

Определение специализации и расстановка серверов KMS в ин-

формационные системы компании. Построение онтологий системы:

Определение состава онтологий верхнего уровня.
Определение программных средств для работы с онтологиями в

распределенной среде (закупка или разработка).

Инсталляция программных средств.
Формирование групп для создания онтологий по отдельным на-

правлениям и организация их работы.

Определение языка метаописаний.

Создание репозитария знаний:

Разработка (или освоение, адаптация) программных средств рабо-

ты пользователя с репозитарием.

Разработка (или освоение, адаптация) языковых и программных средств составления метаописаний объектов хранения в репозитарии (категоризация объектов).
Создание (адаптация) программных средств для работы с репози-

тарием (публикация, получение, просмотр).

Создание средств семантического поиска в репозитарии и компьютерных сетях:

Поиск знаний в отдельных документах на основе понятий онтологии.
Поиск в репозитарии явных знаний.
Поиск в базе знаний профилей компетентности специалистов.
Поиск в интранет и Интернет-сетях (периодический, по заявкам).

Создание среды для форумов и дискуссионных групп специалистов компании:

Разработка (адаптация) программных средств поддержки форумов

и дискуссионных групп.

Организация базовых дискуссионных групп.
Проведение организационно-методической работы по включению

дискуссионных групп в практику работы компании. Создание сети экспертов:

Разработка (адаптация) программных средств для описания и по-

иска экспертов.

Разработка (адаптация) программных средств для проведения кон-

сультаций с экспертом.

Определение профилей компетентности специалистов.
Определение статуса эксперта.
Определение состава экспертов.

Создание среды для работы распределенных проектных групп: a. Определение регламента работы проектных групп.

Разработка средств для работы участников и руководителей про-

ектных групп.

Разработка средств ведения библиотеки проектной группы.
Разработка средств для on-line общения участников проектных групп.
Фиксация структуры и состав результатов работы проектных групп.

Перечисленные этапы и работы раскрывают, но, естественно, не исчерпывают всю совокупность того, что предстоит сделать в процессе создания СУЗ. Следует также иметь в виду взаимосвязанность решений и результатов на каждом из этапов, наличие циклов возврата к ранее принятым решениям с целью их уточнения, оптимизации и т.п. Тем не менее их можно принять в качестве начального приближения для планирования и организации работ по созданию столь нового и сложного объекта, каким является СУЗ.

Заключение

В настоящее время существует значительный интерес к СУЗ со стороны промышленных компаний, которые осознают высокий прикладной потенциал корпоративной памяти для решения целого ряда практических задач обработки информации, стимулирует исследования в данной области. С другой стороны, не многие из проектов идут далее стадии прототипа, что очевидно показывает реальную сложность создания промышленных образцов СУЗ.

На мой взгляд, СУЗ – активно-развивающееся направление, которое имеет огромные перспективы и получаещееся все большее одобрений со стороные предприятий, научных и образовательных организаций.

В последнее время, все большее количество компаний заинтересовано в обучении сотрудников. Тем не менее, одной из методик организовать накопление знаний и квалификации является внедрение систем управления знаниями. Хотелось бы подчеркнуть, что я не ставил своей целью закрепить "правильную" методологию в пытливых умах человечества, потому что это не есть методология, и не факт что правильная.

Даг Энгельбарт, одним из первых начавший разрабатывать системы для совместной работы, назвал совокупный интеллектуальный потенциал сотрудников коллективным интеллектом организации (Collective IQ) (публикации Энгельбарта можно найти на сайте The Bootstrap Institute по адресу www.bootstrap.org). Для того чтобы показать место и значение этого ресурса, им была предложена следующая классификация функций предприятия:

А — первичная деятельность: изготовление конкретных изделий (например, автомобилей) или сервис (например, медицинское обслуживание);
B — вторичная деятельность, направленная на улучшение основной функции;
С — деятельность, направленная на совершенствование функции B.

Для российских предприятий на их нынешнем этапе существования критичнее всего только деятельность группы A, отсюда и малый интерес ко всему, что связано с корпоративными знаниями. Подлинный интерес к КМ в нашей стране возникнет тогда, когда критичными станут функции групп В и С.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Большая Советская Энциклопедия / Под ред. А.М. Прохорова. – М.: Советская Энциклопедия, 1972. – Т. 9. – 555 с.
Борохович Л., Монастырская А., Трохова М. Ваша интеллектуальная собственность. – СПб.: Питер, 2001. – 416 с.
Броуэн Т.С., Скэннел Э. Это таинственное управление знаниями // Computerworld. – 1999. – № 9.
Брукинг Э. Интеллектуальный капитал: Пер. с англ. – СПб.: Питер, 2001. – 288 с.
Букович У., Уильямс Р. Управление знаниями: руководство к действию (Wendi R. Bukowitz, Ruth L. Williams The Knowledge Management Fieldbook). – М.: ИНФРА-М, 2002. – 504 с.
Быстрицкий Е.К. Практическое знание в мире человека // Заблуждающийся разум?: Многообразие вненаучного знания. – М.: Политиздат, 1990. – С.210–238.
Вебер А.В., Данилов А.Д., Шифрин С.И. Knowledge-технологии в консалтинге и управлении предприятием. – М.: Наука и техника, 2002. – 176 с.
Гаврилова Т.А., Хорошевский Ф.В. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2001. – 384с.
Гаврилова Т.А. Онтологический инжиниринг // Труды 8 национальной конф. по искусственному интеллекту. – М.: Физматлит, 2002. – С. 846 – 853.
Данилин A. О проблематике управления знаниями // Computerworld. – 1999. – № 31.
Дейтл Х.М., Дейтл П.Дж. и др. Как программировать на XML: Пер. с англ. – М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2001. – 944 с.
Климов С.М. Интеллектуальные ресурсы организации. – М.: Знание; ИВЭСЭП, 2000. – 168 с.
Люггер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 864 с.
Калятин В.О. Интеллектуальная собственность (исключительные права): Учебник для вузов. – М.: НОРМА, 2000. – 480 с.
лещев А.С., Артемьева И.Л. Математические модели онтологий предметных областей // Информационные процессы и системы, НТИ, серия 2. – 2001. – № 2. – С. 20 – 27.
Лачинов В.М., Поляков А.О. Информодинамика или путь к Открытому миру. – СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. – 432 с.
Нонака И., Такеучи Х. Компания – создатель знания. Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах (The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation). – М.: Олимп-Бизнес, 2003. – 384 с.
Перегудов Ф.И., Ямпольский В.З. и др. Основы системного подхода. – Томск: Изд-во Том. ун-та, 1976.
Полани М. Личностное знание. – М.: Прогресс, 1985. – 344 с.
Портал как инструмент государственного управления, Решения для «Электронной России» на платформе Microsoft // Информационный бюллетень Microsoft: Cпец. вып. – 2002.
Похолков Ю.П., Чучалин А.И. (ред.) Менеджмент качества в вузе. – Томск: Изд-во ТПУ, 2004. – 251 с.
Рубцов С.В. Целевое управление в корпорациях. Управление изменениями. – М., 2001.
Румизен М.К. Управление знаниями: Как изменить вашу корпоративную культуру, чтобы люди не скрывали свои знания, а делились ими: Пер. с англ. (The Complete Idiots Guide to Knowledge Management Серия). – М.: АСТ, Астрель, 2004. – 318 с.
Солсо Р. Когнитивная психология. – СПб.: Питер, 2002. – 592 с.
Спенсер П. XML. Проектирование и реализация. – М.: Лори, 1999. – 509 с.
Степин В.С. Теоретическое знание. – М.: Прогресс-Традиция, 2003. – 744 с.
Тоффлер Э. Третья волна. – М.: Изд-во АСТ, 2002. – 768 с.
Тузовский А.Ф., Ямпольский В.З. Системы управления знаниями в образовании // Современные средства и системы автоматизации. – Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002. – С. 295 – 299.
Tuzovsky A.F., Yampolsky V.Z. Knowledge management system, as new maturity level of company information system // Proceedings KORUS’2002. – Новосибирск, 2002. – Р. 145 – 147.
Tuzovsky A.F., Yampolsky V.Z. The system approach to knowledge management systems designing and development // Proceedings KORUS’2003. – Ulsan, 2003. – Р. 213 – 216.
Тузовский А.Ф., Ямпольский В.З. Основные принципы создания системы управления знаниями компании // Вычислительные технологии: Сб. научн. трудов. Т. 8. Спец. вып. – Новосибирск, 2003. – С. 26 – 34.
Тузовский А.Ф., Васильев И.А. Структура системы управления знаниями // Труды Междунар. симп. «Информационные и системные технологии в индустрии, образовании и науке». – Караганда, 2003. – С. 286 – 289.
Тузовский А.Ф., Усов М.В. Определение семантики произвольных документов // Труды Междунар. симп. «Информационные и системные технологии в индустрии, образовании и науке». – Караганда, 2003. – С. 289 – 292.
Тузовский А.Ф., Ямпольский В.З., Васильев И.А. Система управления результатами научно-технической деятельности предприятия // Кибернетика и вуз. – Томск, 2003, – Вып. 30. – С. 5 – 12.
Тузовский А.Ф., Ямпольский В.З. Информационные технологии в управлении знаниями // Кибернетика и вуз. – Томск, 2003. – Вып. 30. – С. 13 – 21.
Тузовский А.Ф., Ямпольский В.З. Интеллектуальное пространство в системах управления знаниями // Изв. вузов. Физика. – 2004. – № 7. – С. 23 – 29.
Тузовский А.Ф., Ямпольский В.З. От баз данных к базам знаний // Информационные технологии территориального управления, Томская модель информатизации (1972 – 2004 годы). – 2004. – № 42. – С. 49 – 56.
Тузовский А.Ф., Ямпольский В.З. Анализ концептуальных моделей работы со знаниями, как этап обоснования архитектуры системы управления знаниями // Изв. ТПУ. – 2004. – № 7. – С. 111 – 116.
Тузовский А.Ф., Васильев И.А., Усов М.В. Программная реализация основных компонент информационно-программного обеспечения системы управления знаниями // Изв. ТПУ. – 2004. – № 7. – С. 116 – 122.
Турчин В.Ф. Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции. 2-е изд. – М.: ЭТС, 2000. – 368 с. (доступно по адресу http://www.ets.ru/turchin/).
Управление корпоративными знаниями: обзор проблематики и технологий Lotus, http://www.it.ru/docs/encyclopedia/knowledge.pdf?737
Холман К. XML и связанные с ним стандарты: Краткий справочник для руководителя, информационный бюллетень Jet Info. – 2000. – № 7 (86). – 24 c. (доступен на http://www.jetinfo.ru/2000/7/2000.7.pdf).
Черняк Л. Управление знаниями и информационные технологии // Открытые системы. – 2000. – № 10.
Экк К.Д. Знание как новая парадигма управления // Проблемы теории и практики управления. – 1998. – № 2. – С. 2 – 14.