- •В.В. Литвин технології менеджменту знань
- •Розділ 1 основні поняття менеджменту знань
- •1.1. Основні означення менеджменту знань
- •1.1.1. Структура менеджменту знань
- •Маркетинґ Проектування Підготовка виробництва Виробництво Збут
- •1.1.2. Формування знань
- •1.1.3. Введення даних
- •1.1.4. Адміністрування
- •1.1.5. Мотивація
- •1.1.6. Особливості впровадження мз
- •1.2. Менеджмент знань
- •1.3. Базові поняття менеджменту знань
- •1.3.1. Видобування знань
- •1.3.2. Системи пізнання
- •1.3.3. Організація доступу до знань
- •1.3.4. Інновації в області автоматизації
- •1.3.5. Менеджмент знань та інформації
- •1.3.6. Менеджмент знань та Інтернет
- •1.4. Онтологічний інжиніринг
- •1.4.1. Системи керування знаннями
- •1.4.2. Онтологія
- •1.5. Висновки
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 2 теоретичні аспекти менеджменту та інженерії знань
- •2.1. Поле знань
- •2.1.1. Мова опису поля знань
- •2.1.2. Семіотична модель поля знань
- •2.1.3. “Піраміда” знань
- •2.2. Стратегії одержання знань
- •2.3. Теоретичні аспекти видобування знань
- •2.3.1. Психологічний аспект
- •2.3.2. Лінгвістичний аспект
- •2.3.3. Гносеологічний аспект видобування знань
- •2.4. Теоретичні аспекти структурування знань
- •2.4.1. Історична довідка
- •2.4.2. Ієрархічний підхід
- •2.4.3. Традиційні методології структуризації
- •2.4.4. Об’єктно-структурний підхід (осп)
- •Стратифікація знань предметної області
- •Матриця об’єктно-структурного аналізу
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 3 технології менеджменту та інженерії знань
- •3.1. Класифікація методів практичного видобування знань
- •3.2. Комунікативні методи
- •3.2.1. Пасивні методи
- •Порівняльні характеристики пасивних методів видобування знань
- •3.2.2. Активні індивідуальні методи
- •Порівняльні характеристики активних індивідуальних методів видобування
- •3.2.3. Активні групові методи
- •3.3. Текстологічні методи
- •3.3.1. Методи структурування
- •Дані концептуалізації
- •3.3.2. Еволюція систем одержання знань
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Завдання для самостійного розв’язування
- •Розділ 4 прикладні аспекти менеджменту та інженерії знань
- •4.1. Латентні структури знань і психосемантика
- •4.1.1. Семантичні простори і психологічне градуювання
- •Опис зв’язку між поняттями
- •4.1.2. Методи багатовимірного градуювання
- •4.1.3. Використання метафор для виявлення “прихованих” структур знань
- •4.2. Метод репертуарних решіток
- •4.2.1. Основні поняття
- •4.2.2. Методи виявлення конструктів. Метод мінімального контексту
- •4.2.3. Аналіз репертуарних решіток
- •4.2.4. Автоматизовані методи
- •4.3. Керування знаннями
- •4.3.1. Що таке “керування знаннями”?
- •4.3.2. Керування знаннями і корпоративна пам’ять
- •4.3.3. Системи omis
- •4.3.4. Особливості розроблення омis
- •4.4. Візуальне проектування баз знань як інструмент пізнання
- •4.4.1. Від понятійних карт до семантичних мереж
- •4.4.2. База знань як пізнавальний інструмент
- •4.5. Проектування гіпермедіа бд і адаптивних навчальних систем
- •4.5.1. Гіпертекстові системи
- •4.5.2. Від мультимедіа до гіпермедіа
- •4.5.3. На шляху до адаптивних навчальних систем
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 5 Класифікація даних та знань
- •5.1. Важливість правильної класифікації
- •5.1.1. Класифікація й об’єктно-орієнтовне проектування
- •5.1.2. Труднощі класифікації
- •5.2. Ідентифікація класів і об’єктів
- •5.2.1. Класичний і сучасний підходи
- •5.2.2. Об’єктно-орієнтований аналіз
- •5.3. Ключові абстракції й механізми
- •5.3.1. Ключові абстракції
- •5.3.2. Ідентифікація механізмів
- •5.4. Висновки
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 6 онтології й онтологічні системи
- •6.1. Поняття онтології
- •6.2. Моделі онтології й онтологічної системи
- •Класифікація моделей онтології
- •6.3. Методології створення і “життєвий цикл”онтології
- •6.4. Мови опису онтологій
- •6.4.1. Види owl
- •6.4.2. Структура онтологій
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 7 Програмні засоби побудови онтологій
- •7.1. Онтологія як засіб формалізації та алгоритмізації знань в інтелектуальній системі
- •7.1.1. Аналіз підходів до навчання онтологій
- •7.1.2. Загальні принципи проектування онтологій
- •7.1.3. Формати та стандарти подання інформації
- •7.1.4. Засоби для створення онтології
- •7.2. Технологія розроблення онтологій в редакторі Protégé
- •7.2.1. Еволюція Protégé
- •7.2.2. Protégé-owl. Мова Web онтологій owl
- •7.2.3. Основні терміни та поняття у Protégé-owl
- •Терміни та їх синоніми
- •7.2.4. Методика розроблення онтології засобами Protégé
- •Створення й експлуатація онтології
- •7.2.5. Створення онтології
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Завдання для самостійного розв’язування
- •Література
- •Литвин Василь Володимирович технології менеджменту знань
- •V lp.Com.Ua, ел. Пошта: vmr@vlp.Com.Ua
4.3. Керування знаннями
4.3.1. Що таке “керування знаннями”?
Поняття “керування знаннями” (КМ – Knowledge Management) виникло в середині 90-х років XX ст. у великих корпораціях, де проблеми опрацювання інформації загострилися й стали критичними. Стало очевидним, що основною проблемою є опрацювання знань, нагромаджених фахівцями компанії, тому що саме знання забезпечують переваги над конкурентами. Часто інформації в компаніях нагромаджено навіть більше, ніж вони здатні опрацювати. Різні компанії намагаються вирішувати це питання по-різному, але кожна компанія прагне збільшити ефективність опрацювання знань.
Ресурси знань розрізняють залежно від галузей індустрії й додатків, але, як правило, охоплюють керівництва, листи, новини, інформацію про замовників, відомості про конкурентів і дані, що нагромадилися в процесі розроблення. Для застосування КМ-систем використовують різноманітні технології:
електронна пошта;
бази й сховища даних (Data Wharehouse);
системи групової підтримки;
броузери й системи пошуку;
корпоративні мережі й Інтернет;
експертні системи й бази знань; інтелектуальні системи.
Традиційно проектувальники КМ-систем орієнтувалися лише на окремі групи споживачів – головно менеджерів. Сучасніші КМ-системи спроектовані вже з розрахунку на цілу організацію.
Сховища даних, які працюють за принципом центрального складу, були одним з перших інструментаріїв КМ. Як правило, сховища містять багаторічні версії звичайної БД, фізично розташовані в тій самій базі. Коли всі дані утримують в єдиному сховищі, вивчення зв’язків між окремими елементами може бути пліднішим.
Активи знань можуть перебувати в різних місцях: у базах даних, базах знань, у картотечних блоках, у фахівців і можуть бути розосереджені по всьому підприємству. Занадто часто одна частина підприємства повторює роботу іншої частини просто тому, що неможливо знаходити й використовувати знання, що перебувають в інших частинах підприємства.
Керування знаннями – це сукупність процесів, які керують створенням, поширенням, опрацюванням й використанням знань усередині підприємства.
Необхідність розроблення систем КМ зумовлена такими причинами:
працівники підприємства витрачають забагато часу на пошук необхідної інформації;
досвід провідних і найкваліфікованіших працівників використовують тільки вони самі;
цінна інформація міститься у величезній кількості документів і даних, доступ до яких ускладнений;
помилки, що потім так дорого коштують, повторюються через недостатню інформованість та ігнорування попереднього досвіду.
Важливість систем КМ зумовлена також тим, що знання, яке не використовують й не примножують, в остаточному підсумку стають застарілими й марними, так само, як гроші, які зберігають не для того, щоб стати оборотним капіталом, в остаточному підсумку втрачають свою вартість, поки не знеціняться. Тоді як знання, які поширюють, здобувають їх й обмінюються ними, генерують нові знання.
4.3.2. Керування знаннями і корпоративна пам’ять
Більшість оглядів концепції керування знання (КМ) приділяють увагу тільки первинному опрацюванню корпоративної інформації типу електронної пошти, програмного забезпечення колективної роботи або гіпертекстових баз даних (наприклад, Wiig, 1996). Вони формують істотну частину з необхідної, але виразно недостатньої, технічної інфраструктури для керування знаннями.
Одним з нових рішень щодо керування знаннями є поняття корпоративної пам’яті (corporate memory), що за аналогією з людською пам’яттю дає змогу користуватися попереднім досвідом і уникати повторення помилок.
Корпоративна пам’ять фіксує інформацію з різних джерел підприємства й робить цю інформацію доступною для фахівців з метою вирішення виробничих завдань.
Корпоративна пам’ять унеможливлює зникнення знань фахівців, що вибувають (вихід на пенсію, звільнення тощо). Вона зберігає великі обсяги даних, інформації й знань з різних джерел підприємства. Вони відображені в різних формах, таких як бази даних, документи й бази знань (рис. 4.3).
Введемо два рівні корпоративної пам’яті (явні й неявні знання).
Рівень 1. Рівень матеріальної або явної інформації – це дані й знання, які можуть бути знайдені в документах організації у формі повідомлень, листів, статей, довідників, патентів, креслень, відео- і аудіозаписів, програмного забезпечення тощо.
Рівень 2. Рівень персональної або схованої інформації – це персональні знання, невідривно пов’язані з індивідуальним досвідом. Вони можуть бути передані через прямий контакт – “віч-на-віч”, через процедури видобування знань. Саме приховане знання – те практичне знання, що є ключовим під час ухвалення рішення й керування технологічними процесами.
Насправді ці два типи інформації подібні і однаково важливі у структурі корпоративної пам’яті (рис. 4.3).
Рис. 4.3. Дані й знання в системах корпоративної пам’яті
Розробляючи системи КМ, можна виділити такі етапи.
1. Нагромадження. Стихійне й безсистемне нагромадження інформації в організації.
2. Видобування. Процес, ідентичний традиційному видобуванню знань для ЕС (див. розділи 2 і 3). Це один з найскладніших і трудомістких етапів. Від його успішності залежить подальша життєздатність системи.
3. Структурування. На цьому етапі повинні бути виділені основні поняття, вироблена структура подання інформації, що має максимальну наочність, простоту зміни й доповнення.
4. Формалізація. Подання структурованої інформації у форматах машинного опрацювання, тобто на мовах опису даних і знань.
5. Обслуговування. Під процесом обслуговування розуміється корегування формалізованих даних і знань (додавання, відновлення): “чищення”, тобто видалення застарілої інформації; фільтрація даних і знань для пошуку інформації, необхідної користувачам.
Якщо перші чотири етапи звичайні для інженерії знань, то останній є специфічним для систем керування знаннями. Як уже було сказано, він ділиться на три дрібніші процеси:
корегування формалізованих знань (додавання, відновлення);
видалення застарілої інформації;
фільтрація знань для пошуку інформації, необхідної користувачеві, виділяє компоненти даних і знань, що відповідають вимогам конкретного користувача. За допомогою тої самої процедури користувач може довідатися про місцерозташування інформації, що його цікавить.
Розглянута вище класифікація не є єдиною, але вона дає змогу зрозуміти, що відбувається в реальних системах керування знаннями.