Лента

Как поделиться знаниями

Четыре компании предлагают различные способы упрощения доступа и повышения ценности имеющейся информации. Специалисты, занимающиеся управлением знаниями, пытаются разрешить мучительный парадокс: информация приобретает особую важность с точки зрения экономики, и большинство компаний считают, что знания обеспечивают им преимущества перед конкурентами. Но информации в компаниях накоплено более чем достаточно, зачастую даже больше, чем они в силах обработать. W. L. Core, Shell Oil, Cerner и Ford Motor решают эту задачу, реализуя совершенно различные подходы, но при этом каждая из компаний стремится увеличить ценность информации за счет своевременной доставки и выбора правильной цели. Несмотря на то что сейчас у всех на слуху немало терминов, связанных с информационными системами, не существует точного определения понятия "управление знаниями". Тем не менее для компаний, о которых пойдет речь в этой статье, термин "управление знаниями" имеет ряд общих характеристик.

Приложения управления знаниями часто создаются на основе относительно простых технологий (intranet, электронная почта, групповое программное обеспечения, базы данных и механизмы поиска), но наилучших результатов достигают компании, которым удается бесконфликтно их объединить.

W. L. Core

Успех этой компании, выпускающей Core-Tex и другие высокотехнологичные материалы, в первую очередь обусловлен определением для своих продуктов "точного адреса", то есть умением связать данный материал с требованиями конкретного пользователя. Это требует очень тесных связей между маркетингом, разработкой продуктов и производителями.

Решение: система управления знаниями на основе Lotus Notes, баз данных Notes с информацией о продуктах и пользовательских приложениях, а также intranet. "Мы проделали большую работу, цель которой - связать сотрудников отделов продаж, работающих в различных странах, с разработчиками, - подчеркнул Девид Кларк, директор по информационным системам компании W. L. Core. - В результате мы стали быстрее решать возникающие проблемы, что сразу же отразилось на объемах продаж".

Раньше по результатам тестирования новых материалов приходилось готовить бумажные отчеты, которые попадали к разработчикам только через несколько дней или даже спустя неделю. Теперь же подготовленные сотрудниками на ноутбуках документы практически сразу, в течение нескольких часов, поступают в корпоративную базу данных, где их могут найти все заинтересованные специалисты.

Приложение Notes/intranet используется уже около года, и сейчас с ним работает более 600 человек из 30 групп.

По мнению Кларка, управление знаниями - это в первую очередь поддержка связи. Фактически полгода назад сотрудники отдела информационных систем компании начали именовать себя специалистами по коммуникациям и совместной работе. "Это на первый взгляд небольшое, но важное изменение, - подчеркнул Кларк. - К примеру, мы не рассматриваем систему корпоративного планирования как крупный механизм обработки транзакций, подключенный к базе данных, считая, что, по сути, она представляет собой коммуникационную систему".

Фактически W. L. Core создает именно такую систему планирования производства, которая будет использовать коммерческий пакет планирования корпоративных ресурсов, Notes, intranet и видеоконференции. Она объединяет вместе сложную систему инвентаризации, продукт, потребителя и производственную информацию с нескольких узлов и представляет все вместе как "разделяемую модель" для сотрудников отдела планирования производства.

Shell Oil

В то время как W. L. Core рассматривает управление знаниями с точки зрения коммуникаций и совместной работы, Shell воспринимает его как средство пополнения знаний. По словам Марка Девидсона, заместителя директора Shell Learning Center, "лучшая методика, разработанная конкретным сотрудником, может оказать значительное влияние на работу всех - а их 21 тысяча".

В этом центре работает 10 специалистов, занимающихся поисками источников информации для Shell. Среди предполагаемых источников университеты, консалтинговые компании и другие фирмы, а также разного рода литература. Репозитарий компании, Knowledge Management System (KMS), содержит 1000 документов и 50 наилучших методик. К примеру, Shell включила в свой репозитарий разработанную профессором университета модель, которая помогла организации реализовать свои бизнес-цели. Эта модель уже используется во всех четырех подразделениях Shell.

Пользовательская система, разработанная Shell и системным интегратором, начала применяться в сентябре прошлого года. Она содержит знания по трем основным направлениям: бизнес-модели, ведущие технологии и компании, а также общение людей. Другие группы в Shell, специализирующиеся, к примеру, на геологии, имеют аналогичные системы управления знаниями.

Shell называет репозитарий знаний - базу данных SQL - "объединяющей" частью KMS.

К "разъединяющей" части можно отнести приложение групповой работы Lotus Domino для поддержки взаимодействия сотрудников через intranet компании. К примеру, автор лучшей методики в хранилище может поделиться с коллегами опытом ее применения.

В 1991 году Shell имела самые плохие финансовые показатели за всю историю своего существования, что заставило руководство компании всерьез задуматься о необходимости коренных изменений. Learning Center и KMS были созданы, по словам Девидсона, "для того, чтобы с максимальной отдачей использовать интеллектуальный потенциал сотрудников компании".

Пока доступ к KMS получили 15 тыс. сотрудников, но в конечном итоге с ним сможет работать любой служащий компании.

Девидсон, не указав стоимость KMS, отметил, что Shell начинает анализировать предлагаемые ею преимущества. На первом этапе преимущества будут оцениваться с точки зрения уровня использования и числа методик, занесенных в базу данных. Компания также намеревается отслеживать идеи, полученные на основе анализа методик, содержащихся в системе.

Cerner

Этот поставщик программного обеспечения и услуг для отрасли здравоохранения обратился к технологии управления знаниями с тем, чтобы, как отметила руководитель группы управления знаниями Ронда Дальцель, "более рационально организовать работу различных подразделений, повысив при этом отдачу от полученных знаний".

Поскольку в компании работает более 2000 разработчиков, а службы технической поддержки Shell имеются в различных странах мира, находящиеся далеко друг от друга сотрудники компании зачастую занимались "изобретением колеса". С помощью internet, технологий World Wide Web, пакета Office компании Microsoft и программного обеспечения, выполняющего поиск по образцу, стало возможным разделить задачу между подразделениями компании.

К примеру, анализировать возможности наиболее рационального использования Windows NT может одна группа, результатами работы которой затем воспользуются и другие отделы. Группы сотрудников, объединенных одной целью и сталкивающихся с одними и теми же трудностями, создали в intranet "сообщество по интересам", аналогичное группе новостей в Internet.

В Cerner работает две службы помощи: одна для сотрудников компании, другая - для внешних пользователей. Обе используют одно и то же программное обеспечение поиска по образцу, разработанное компанией Inference. Эта система, выполняющая поиск и выборку аналогичных решений, получила название Cerner Knowledge Reference, или CKR.

Вопросы пользователей, обращающихся в службу помощи, вводятся в CKR по-английски, после чего система отвечает на них. Когда в CKR достаточно информации, она предлагает решение, анализируя похожие ситуации.

Реинжиниринг в сочетании с новой системой CKR позволил Cerner сократить объем отложенных звонков с 1700 до 700.

Помимо очевидных преимуществ - повышения скорости и качества обслуживания потребителей - CKR позволила сократить время обучения новых сотрудников, с шести до трех месяцев. Перед слушателями теперь разворачиваются лишь основные концепции, тогда как детали они имеют возможность почерпнуть из базы знаний, содержащей описания 13 тыс. различных ситуаций.

Компания завершила пилотное тестирование системы Inference, использовавшеся в ее службе технической поддержки, и намерена применять ее и в других подразделениях.

Сейчас к этой базе имеют доступ только сотрудники компании, но, по словам Дальцель, со временем к системе автоматизированного решения задач получат доступ и клиенты компании.

Программное обеспечение Inference интегрировано с системой контроля звонков Cerner таким образом, что вопросы, которые не могут быть разрешены при первом обращении пользователя, затем передаются в CKR.

Ford Motor

Как отметил Дар Вулфорд, менеджер по распространению наилучших методик (BPR) группы Process Leadership, Ford использует управление знаниями этой компании, чтобы "максимально задействовать интеллектуальный капитал".

Результаты впечатляют. Из 3 млрд. долл. средств, сэкономленных компанией за 1996-1997 годы, 245 млн. долл. получены непосредственно благодаря BPR и ряду других инициатив, связанных с управлением знаниями.

Поразительно, что подобной экономии удалось добиться в результате использования системы, созданной в течение 10 дней разработчиком intranet/Web и двумя специалистами по бизнесу.

При работе с BPR сотрудник или группа сотрудников помещают описание своей методики в базу данных Oracle на Web-узел intranet BPR. Программные фильтры "отделяют зерна от плевел", а затем пересылают эту информацию в те подразделения компаний, которые она может заинтересовать.

Получатель же в свою очередь должен сообщить на узел Web, намерен ли он использовать эти "продвинутые" методики, и если намерен, то какой экономии при этом добивается.

По словам Вулфорда, Ford лицензировала методологию BPR одному из своих крупнейших поставщиков. Кроме того, компания планирует усовершенствовать систему BPR, в результате чего к базе данных с описанием наилучших методик можно будет добавлять графику и видеоклипы, их иллюстрирующие.

Поддержка управления знаниями: у вас это есть

Правда, по мнению аналитиков, большинство пользовательских компаний уже имеют многие из требуемых технологий. Базой систем управления знаниями аналитики называют Lotus Notes и World Wide Web. К основным компонентам системы управления знаниями относят также хранилища данных, системы управления документами и электронную почту. Многие компании не уделяют должного внимания ряду продуктов, предназначенных для извлечения знаний с помощью совместной, фильтрующей и семантической технологий.

Однако наряду с приобретением новых технологий необходимо более эффективно использовать уже имеющиеся. "Управление знаниями - это на самом деле интеграция старых и новых технологий", - отметил Джим Бейр, директор по исследованиям компании Gartner Group. К примеру, некоторые компании используют Notes исключительно для электронной почты, вместо того чтобы применять для совместной работы более сложные функции базы данных, предусмотренные этим пакетом. Кроме того, некоторые продукты, предназначенные для поиска и получения информации, могут извлекать ее из Notes.

Пользователям необходимо понять, что при обращении к производителю системы управления знаниями они получают не комплексное решение и даже не новый продукт. Во многих случаях, по словам Тома Давенпорта, профессора Техасского университета и директора программы по управлению информацией, "это всего лишь старое вино в новых бутылках". К примеру, продукты, предлагаемые производителями систем управления документами и основных баз данных, - это контейнеры для хранения знаний, но было бы неоправданно утверждать, что эти производители продают знания.

Компоненты

Компании, создающие системы управления знаниями, придут к выводу, что им необходимы некоторые инструментальные средства и системы для поддержки распространения знаний. Конни Мур, вице-президент Giga Information Group, считает, что со временем инфраструктуры управления знаниями будут содержать следующие ключевые элементы.

Вопрос, который приходится решать пользовательской организации, состоит в том, как сочетать эти технологии, чтобы эффективно управлять знаниями. Многое будет зависеть от того, к какому типу знаний эта организация стремится получить доступ.

К примеру, организации может потребоваться, чтобы инженеры в лабораториях, расположенных в различных странах мира, общались друг с другом. И для того чтобы поделиться друг с другом знаниями, им вполне достаточно электронной почты или других инструментальных средств совместной работы.

Конструирование

Уровень сложности может расти весьма значительно.

Используя комбинацию электронной почты, модуля передачи файлов и потоковых досок объявлений, утверждает Аллан Франк, директор по вопросам технологии консалтинговой группы AnswerThink, можно создать серьезную основу среды управления знаниями.

Более сложная архитектура начнется с пользовательского интерфейса, построенного по типу браузера. Следующий уровень - инфраструктура Web или Lotus Notes. Франк назвал его контекстной навигацией. Выше этого уровня располагается то, что в AnswerThink называют концептуальной классификацией, которая представляет собой систематику, предназначенную для идентификации различных компонентов знания. В качестве хорошего примера такого рода системы Франк упомянул продукт Dataware II Knowledge Management Suite компании Dataware Technologies.

В хранилищах данных размещаются структурированные и неструктурированные данные. Примером структурированных данных можно считать информацию, находящуюся в хранилищах данных, а неструктурированные данные - это документы и информация, представленная в виде текстов. Пользователям необходимо предоставить способ доступа к этой информации.

По словам Кирка Классона, директора по маркетингу компании Knowledge Management Domain, занимающейся системной интеграцией, большинство клиентов Cambridge Technology Partners сосредоточиваются в первую очередь на информационном наполнении, определяя, что они имеют, как этим управляют и как они должны это наращивать. Как только информация обнаружена, вам необходим способ извлечь ее из различных информационных хранилищ. Бейр упомянул четыре ведущих производителей систем извлечения информации: Verity, Excalibur Technologies, Dataware Technologies и Fulcrum Technologies, которую недавно приобрела корпорация PC Docs.

"Когда вы начинаете всерьез использовать возможности электронной почты или Lotus Notes, вы получаете среду совместной работы, которая способствует приобретению знаний в противоположность просто получению информации", - сказал он. Как только у вас есть вся информация, необходимо представить, как извлечь все знания и выявить связи между компонентами данных. Уровень извлечения знаний - наиболее высокий уровень в существующих продуктах. Чтобы получить знания, а не только информацию, необходимо добавить технологии извлечения знаний.

Извлечение знаний

Сейчас трудно внедриться на рынок извлечения данных. Производители объединяются, и на поверхность всплывают новые технологии. Бейр разделяет технологии извлечения знаний на три категории: семантические, совместные и визуальные. Извлечение знаний отличается от извлечения информации. К примеру, извлечение знаний на основе совместной работы осуществляется в системе совместной фильтрации, которую предлагает компания Grapevine Technologies. Эта система может работать на Lotus Notes или intranet, где она отслеживает информацию, которая соответствует списку тем, интересующих пользователя. Совместная фильтрация - наиболее совершенная технология для извлечения знаний в противовес прямому извлечению информации. Cистемы совместной фильтрации производят также Net Perceptions и Firefly Network.

Специальные продукты, предлагаемые, к примеру, компанией Grapevine Technologies, относительно недороги. Система Grapevine стоит 25 долл. за клиентскую лицензию доступа. Самое главное - выбрать базу, в качестве которой большинство людей предпочитает Web.

Существует класс производителей систем управления знаниями, которые предлагают визуальное представление связей между компонентами информации. KnowledgeX, к примеру, позволяет приобретать, выявлять, публиковать и распространять знания, полученные из различных источников информации, таких как базы данных и Internet. Этот продукт полезен, но пока еще недостаточно развит, а кроме того, как отметил Давенпорт, терминология, используемая для его описания (картирование знаний, моделирование и отображение), пока не устоялась.

Недавно образованная компания Intraspect Software предлагает продукты для создания репозитария знаний, или "групповой памяти", которая будет содействовать их совместному использованию.

К производителям, предлагающим семантические технологии, можно отнести Sovereign Hill и CompassWare Development. Компания Inxight, входящая в состав корпорации Xerox, предлагает технологию, которую в равной степени можно считать семантической и визуальной. "Как и многие вещи, которые предлагает Xerox, она позволяет опередить время", - заметил Бейр.

Сейчас производители пытаются выведать "секреты" конкурентов, покупая друг у друга технологии в попытках найти наиболее соответствующие требованиям рынка. Еще слишком рано говорить о том, кто является лидером в некоторых из наиболее инновационных областей, но аналитики согласны, что существует много новых хороших технологий, с которыми стоит поэкспериментировать.

Четыре базовые функции

Ценность информационных активов компании теперь определяется не возможностью хранить и извлекать данные, а способностью динамически устанавливать соответствие информации специфическим процессам и беспрецедентным ситуациям. Корпорации оценивают свои информационные активы по их способности переводить информацию на новый уровень, позволяющий компаниям реагировать на требования рынка более эффективно, чем конкуренты. В силу этого приходится использовать управление знаниями.

Применяя технологии управления знаниями, организации добиваются поразительных успехов. Можно привести следующие примеры.

Выделяют четыре базовые функции управления знаниями: externalization (выборка и систематизация), internalization (адаптация к требованиям пользователя), intermediation (выявление скрытых знаний) и cognition (познание) (см. диаграмму).

Externalization

Externalization - это выборка знаний из внешних хранилищ и организация их в соответствии с классификационной оболочкой или систематикой. Самые простые - это технологии, которые позволяют только извлечь знания и хранить их, поддерживая интерактивный доступ, - к примеру, системы визуализации или базы данных. Технологии поддержки потоков работ предоставляют более высокий уровень функциональности.

Следующий уровень externalization предусматривает более мощные и многообещающие средства поиска и системы управления документами, которые классифицируют хранящиеся знания и выявляют аналогии среди различных источников информации. Построенный на этом кластерный подход может быть использован для выявления скрытых отношений или связей между различными компонентами знаний в корпоративной базе знаний.

В конечном итоге роль externalization - сделать накопленные знания доступными для тех, кто в них нуждается, с помощью двух других базовых функций - internalization и intermediation.

В рассмотренном выше примере интегрированный инструментарий управления документами и хранилищами данных, использованный в сети супермаркетов, позволил выявить аналогии в спросе на пиво и бумажные полотенца. Менеджеры подтвердили наличие такой связи, и теперь пиво и полотенца имеются в супермаркетах примерно в одинаковых количествах, что позволило еще больше увеличить объем одновременных продаж.

Internalization

В то время как externalization стремится выявить наличие похожих компонентов знания, internalization пытается выявить компоненты знания, соответствующие требованиям конкретного пользователя. С помощью internalization знания извлекаются из внешнего хранилища и фильтруются с, тем чтобы выяснить, какие из них соответствуют интересам пользователя. Internalization помогает исследователю сформулировать проблему или интересующую его тему и найти соответствующие компоненты знаний, уже собранные с помощью externalization.

В приложениях высокого класса, реализующих internalization, выбранные знания могут переформатироваться и представляться в наиболее удобном виде, возможно с несколькими уровнями интерпретации. Текстовые компоненты могут быть сведены до ключевых элементов данных, которые представляются как серии диаграмм или конспекты оригинальных текстов. К примеру, исследователи международной фармацевтической компании смогли передать запросы, соответствующие их проекту, быстро выявить, какие из уже проводившихся исследований могут быть связаны с их проектом, и получить знания, скрытые в многочисленных записях и отчетах.

Intermediation

В то время как internalization концентрируется на передаче явных знаний, intermediation оценивает скрытые знания. Она предлагает пользователю, которому нужна информация, наилучший источник знаний. Сопоставляя проведенную ранее работу и интересы пользователей, intermediation может связать специалистов, работающих над определенной темой, с сотрудниками компании, которые, возможно, являются носителями знаний в этой предметной области. Рассмотрим действия научного сотрудника фармацевтической фирмы. В ответ на запрос о необычной серии побочных эффектов некоторого препарата сотрудник получает несколько соответствующих документов из корпоративной информационной базы данных. Но благодаря методам, реализующим intermediation, сотрудник узнает имя ученого, работающего в другой стране, чьи интересы (как следует из анализа запросов, проведенного системой) показывают, что он уже проводил аналогичные исследования. Теперь оба специалиста могут вести совместные эксперименты и выяснить возможные случаи побочного действия препаратов.

Intermediation автоматизируется с помощью таких технологий, как групповое программное обеспечение, intranet, а также системы поддержки потоков работ и управления документами. Первые две обеспечивают базовую платформу для поддержки обмена между владельцем "скрытого" знания и пользователем, которому эти знания необходимы.

При использовании системы поддержки потоков работ intermediation может быть реализована с помощью двух подходов. В том случае, когда правила четко определены, intermediation выполняется автоматически. К примеру, если сотрудник, работающий с финансовыми документами, получил заказ из Кореи, он может сразу обратиться за помощью к корпоративному эксперту, занимающемуся вопросами торговли со странами Дальнего Востока. В менее очевидных ситуациях система поддержки потоков работ "посоветует" наиболее подходящего специалиста, способного дать ответ на возникший вопрос, выбрав его на основе иерархического анализа результатов предыдущей деятельности специалистов этой организации.

Cognition

Cognition - это использование знаний, полученных с помощью предшествующих трех функций, и конечная цель управления знаниями.

Для автоматизации процесса cognition применяется несколько технологий к примеру, экспертные системы или компонент на основе искусственного интеллекта. Эти системы принимают решения самостоятельно.

Например, одна страховая компания использует автоматизированную систему, для того чтобы определить, насколько обоснованно требование рабочего о получении компенсации. Хотя существуют автономные системы, реализующие cognition, параллельно компании стремятся внедрить cognition в системы поддержки потоков работ. Обычно в системах поддержки потоков работ используются точные правила обработки и логики. Но если система позволяет формализовать знания, полученные по результатам предыдущих аудиторских проверок, механизм потоков работ может применяться для автоматизированного принятия решений на основе аналогичных случаев.

К примеру, в автоматической системе переговорного центра при ответах на вопросы могут быть установлены соответствия с аналогиями в ситуациях, возникавших ранее. Действия, которые в прошлом позволили устранить неисправность, могут быть автоматически предложены системой поддержки потоков работ в качестве предпочтительного решения.

Состояние технологии

В конечном итоге роль, которую играет эта технология в управлении знаниями, вторична по отношению к изменению корпоративной культуры и структуры базовых принципов конкуренции и оценки ценностей. Суть в том, чтобы не только учитывать возможные преимущества, обещанные конкретным решением, но понимать, какую пользу организации может принести творческое применение существующих технологий в сочетании с предлагаемыми на рынке новшествами.

Система управления знаниями должна обладать следующими важными характеристиками.

Чувствительность к контексту. Система должна "понимать" контекст требуемых знаний. К примеру, она должна различать размножение животных и размножение документов.

Чувствительность к пользователю. Система должна организовывать знания с учетом сферы интересов и опыта работы пользователя - так, чтобы они были максимально полезны заказчику.

Гибкость. Система должна иметь возможность обрабатывать знания в любой форме, в том числе по любой теме, в различной структуре и на самых разнообразных носителях.

Эвристичность. Система должна накапливать информацию о своих пользователях и о знаниях, которые она получает во время работы. Таким образом, со временем ее возможность "продуманно" предоставлять пользователям знания должна совершенствоваться.

Предусмотрительность. Система должна выявлять причину потребности в знании и предлагать "сопутствующие" знания, помимо тех, которые четко заявлены пользователем.

Новые технологии управления знаниями, по всей вероятности, будут созданы на том же основании, но с визуальными средствами, которые предусматривают упрощенную навигацию, с более мощными автоматизированными средствами мониторинга скрытых знаний, механизмами, позволяющими добавлять согласованное решение нескольких сотрудников к информационной базе. И наконец, они будут оснащены более совершенными инструментальными средствами добычи знаний из пока не использующихся источников, таких как аудио и видео. Несмотря на незрелость технологий управления знаниями, перспективы, которые они предлагают, достойны вашего внимания.