«Мы так много говорим об управлении знаниями в последнее время, что уже никто из руководителей и менеджеров компаний не признается в своем неведении. Вопрос в том, что именно каждый из нас включает в понятие «управление знаниями». Как сделать так, чтобы знания работали на нас? Читайте статью Марины Мариничевой об управлении знаниями.

В статье рассматривается новое направление в теории и практике менеджмента – «knowledge management». Выделены его основные компоненты и источники знаний. Отмечается, что основным назначением «knowledge management» является эффективное накопление и применение знаний на предприятии для организации его деятельности. Автор указывает, что применение «knowledge management» может повысить эффективность деятельности и органов государственного управления.

Знания и менеджмент интеллекта — на сегодняшний день весьма популярные фразы. Несмотря на большую изощренность проектов интеллектуального менеджмента и на развитие теории интеллектуального менеджмента, все же сейчас доминирует подход, основанный на информационной технологии. Передача знаний относится к техническим вопросам связи, а не к творческим вопросам получения знания. Сама связь целиком зависит от выбора самих людей. Существует много механизмов, которые позволяют осуществлять передачу знаний. Но все эти механизмы, в том числе и информационная технология, — всего лишь рабочие инструменты. Несмотря на то, что поведенческий выбор людей может показаться более сложным вопросом, он является ключевым фактором в успешной передаче знаний. Может ли это иметь успех в качестве некоей «дополнительной» программы в наших организациях, или же для этого требуется новый стратегический подход — все это представляет собой вопросы для дискуссии. Однако развитие такой дисциплины, как менеджмент интеллекта, дает нам возможность моделировать (путем вовлечения в диалог) динамичный межличностный процесс передачи знания. Более того, такие дискуссии могут помочь коренным образом изменить в лучшую сторону стратегическое мышление, «ориентированное на людей».

В предыдущей статье цикла (см. Т. Гаврилова. «Извлечение знаний: психологический аспект». Enterprise Partner №8 (25)’2001) мы начали рассматривать проблемы, возникающие на до-машинном этапе разработки корпоративных информационных систем. При этом акцент делался на «белом пятне» современных информационных технологий — инженерии данных и знаний. Инженерия знаний — сердцевина достаточно молодой технологии «управления знаниями», или knowledge management (KM), в русле которой данная статья рассматривает работу аналитика с заказчиком. Традиционно в системах KM знания трактуются как информационный ресурс, базирующийся на практическом опыте специалистов и на данных, накопленных и используемых на конкретном предприятии.

Поскольку основная проблема инженерии знаний — процесс извлечения знаний, разработчикам систем KM и в первую очередь аналитикам необходимо четко понимать природу и особенности этого процесса. Мы выделили три основных аспекта процесса извлечения знаний: A = {A1, А2, А3} = {психологический, лингвистический, гносеологический}.

Управление знаниями
Понятие «управление знаниями» (Knowledge Management, КМ) родилось в середине 90-х годов в крупных корпорациях, где проблемы обработки информации приобрели особую остроту, став критическими. Выяснилось, что основное узкое место - это обработка знаний, накопленных специалистами компании (именно такие знания обеспечивают ей преимущество перед конкурентами). Знание, которое не используется и не возрастает, и в конечном счете устаревает и становится бесполезным, точно так же, как деньги, которые хранятся, не превращаясь в оборотный капитал, в конечном счете обесцениваются. Знание же, которое распространяется, приобретается и обменивается, наоборот, генерирует новое знание. Существуют десятки определений знания, но в системах KM знания - это фундаментальный ресурс, базирующийся на практическом опыте специалистов и на данных, используемых на конкретном предприятии.
Ресурсы знаний различаются в зависимости от отраслей индустрии и приложений, но, как правило, в них входят методики, технологии, процедуры обработки информации, накопившиеся в процессе функционирования предприятия; руководства, письма, новости, сведения о заказчиках и конкурентах, схемы, чертежи и другие данные. Традиционно проектировщики систем КМ ориентируются в основном на менеджеров, хотя есть и тенденция принимать в расчет более широкий круг работников организации.

Среди множества новейших тенденций, программных систем и продуктов легко растеряться даже специалистам. Нужны ли нам все эти модные (и весьма дорогие) ERP, workflow, CALS, CRM и прочие «навороты», ведь угнаться за гонкой аббревиатур в IT-технологиях нет никакой возможности. Новые термины появляются с частотой в полгода, и с той же скоростью исчезают с горизонта.

Такие вопросы правомерно возникают у руководителей предприятий, и тут чрезвычайно важно разглядеть те действительно новые ростки, которые могут вывести управление компании на принципиально более эффективный уровень информационно-функциональной поддержки. Что же касается упомянутых выше новых терминов и названий, то стоит разобраться с причинами бесконечного разнообразия систем, и сразу снимается половина вопросов.

Обсуждается подход к автоматизации сбора онтологической информации о ресурсах, относящихся к предметной области Интернет-портала знаний. Специальная подсистема выполняет поиск релевантных документов, их содержательный анализ, индексирование и классификацию на основе предметного словаря и онтологии.

Для решения задачи сведения ресурсов, относящихся к одной области знаний в единое информационное пространство, обеспечения возможности открытого и удобного доступа к ним, а также поддержки их целостности нами была предложена концепция специализированных Интернет-порталов знаний.

Основу портала знаний составляет онтология и соотнесенное с ней описание соответствующих сетевых ресурсов.

Особенность предложенной концепции состоит в том, что портал знаний обеспечивает доступ не только к собственным информационным ресурсам, но и поддерживает навигацию по заранее размеченным (проиндексированным) ресурсам, размещенным в сети Интернет. При этом информация о ресурсах накапливается коллекционером онтологической информации, т.е. специальной подсистемой портала знаний, осуществляющей сбор, анализ, оценку релевантности Интернет-ресурсов, а также их автоматическое индексирование и классификацию.

Коллекционер онтологической информации о ресурсах фактически выполняет функцию извлечения знаний и данных из сети Интернет.

В этом докладе подход к сбору онтологической информации рассматривается на примере портала  знаний, служащего для поддержки научных исследований.