- •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
1.3.2. Системи пізнання
Зупинимося|зупинятимемося| докладніше|детальний| на понятті система пізнання (cognitive| system|). Такою системою може бути людина, група людей, організація, комп’ютер або ці компоненти в комбінації. За право називатися первинною, справжньою системою пізнання конкурують такі|слідуючі| пояснення цього поняття.
Людина. У книгах, базах даних, програмах немає знань, в них міститься|перебуває| тільки|лише| інформація. Знання завжди має|утримується| людина, підтримується людиною, створюється, примножується, покращується|покращується|, застосовується нею, переходить від однієї людини до іншої під час навчання|вчення|, нарешті|урешті|, використовується людиною правильно або помилково.
Організація. Саме в організації, як у системі, споживаються і виробляються|виробляє| знання. Основний ресурс організації – здатність|здібність| пізнавати і поширювати|розповсюджувати| знання. Прихильник|прибічник| цієї думки Де Гейс (DeGeus|) 1988 року заявив, що умовою процвітання організацій у ХХІ ст.|столітті| буде наявність ефективної системи пізнання, здатної|здібної| передбачати зміни в навколишньому середовищі, і такої, що стає все більш досвідченою|дослідною|. Схожу ідею висловив 1989 року Страта (Strata|) – вартість знання згодом стане єдиною конкурентною перевагою, особливо в інформаційних галузях, що швидко розвиваються.
Штучний інтелект. Системи пізнання – це комп’ютерні системи, які можуть отримувати|одержувати|, зберігати і використовувати знання. Зазвичай|звично| такі комп’ютерні системи прийнято називати системами штучного інтелекту (AI|, artificial| intelligence|). Деякі вчені вважають|лічать|, що системи AI| мають бути аналогічні до людини (тобто|цебто| проходити|минати| тест Тюрінга|Т’юринга|), інші вважають|гадають|, що це обмеження неістотне|несуттєве| і системи AI| просто мають оптимально використовувати будь-які методи пізнання і будь-які можливості|спроможності| комп’ютера в процесі пізнання.
Людина і комп’ютер. У комбінації “людина – комп’ютер” як системи пізнання обмежувальним компонентом залишається комп’ютерна складова. Проте порівняно з суто комп’ютерною системою основний акцент в комбінованій системі робиться на об’єднанні можливостей людини і комп’ютера в єдине ціле за допомогою інтелектуального інтерфейсу.
1.3.3. Організація доступу до знань
Зусилля з видобування даних завершуються об’єднанням і структуризацією отриманої|одержувати| інформації. Практичним втіленням цих дій можна назвати|накликати| як результат прибирання на заваленому паперами робочому столі, коли всі папери розкладаються за тематичною, тимчасовою або якоюсь іншою ознакою у відповідні папки|папки|, так і організацію досьє, картотеки (за абеткою|по алфавіту| або за темою). Ці способи цілком|сповна| прийнятні для невеликих обсягів|обсягів| інформації і керування персональним документообігом працівника. Проте|однак|, на рівні робочих груп, підрозділів або організації вирішити проблему доступу до документів і вкладеної в них інформації найефективніше дають змогу комп’ютерні технології доступу до даних. Вони тим ефективніші, що більше в організації інформації в числах – статистики, фінансових даних, звітів або що краще структурована інформація|.
Питання проектування баз даних, розмежування прав доступу і дизайну інтерфейсу користувача бази даних належать до предметної царини інформаційних технологій і добре вивчені.
З погляду менеджера, на інтерес заслуговують порівняльні оцінки збільшення ефективності роботи організації до і після впровадження комп’ютерного доступу до даних. Або ж, у разі|в разі| розгляду перспектив переходу зі старої комп’ютерної технології на нову, оцінки рентабельності такого переходу і відповідних ризиків (втрати даних, тимчасової недоступності даних, тимчасового переривання бізнес-процесів|).