Система управления знаниями

Система управления знаниями

Система управления знаниями систематизирует и организовывает знания и информацию в компании, позволяет использовать нокопленный опыт решения задач и проблем.

В данной статье мы рассмотрим следующие вопросы:

  • Функции системы управления знаниями
  • Из чего состоит типичная система управления знаниями
  • Управление данными в системе управления знаниями
  • Teachbase как система управления знаниями

Система управления знаниями позволяет обеспечить:

  • фиксацию изменений информации в корпоративной базе данных, по которой можно отследить всю историю деятельности организации;
  • постоянную интеграцию знаний в работу компании, представление этих знаний в виде, удобном для ее сотрудников;
  • представление информации, которая хранится в базах знаний организации, в семантическом виде;
  • возможность анализировать информацию из корпоративной базы знаний;
  • возможность осуществлять поиск информации по смысловым характеристиками, иметь доступ к такой информации;
  • постоянную поддержку формирования новой информации и знаний компании.

Вся корпоративная база знаний компании состоит из:

  1. Представленных в базе формализованных знаний.
  2. Знаний и информации, которые задокументированы и присутствуют в базе.
  3. Профессиональных знаний сотрудников компании, которые не всегда фиксируются в бумажном или электронном виде.

Система управления знаниями и ее составляющие

Если широко рассматривать систему управления знаниями организации, ответ на вопрос о ее составе очевиден: система складывается из данных и информации, к которой могут иметь доступ все члены и сотрудники компании.

Для этого информация систематизируется и записывается, полученный контент складывается в базы данных, к которым будет иметь доступ любой сотрудник компании через портал определенного типа.

Существует три основные составляющие системы управления знаниями:

1. Базы извлеченных уроков

В базу извлеченных уроков БД попадают тот опыт и те знания, которые были зафиксированы и могут быть доступны сотрудникам компании, однако в рамках стандартных процедур не могут быть задокументированы должным образом.

В процессе управления знаниями крайне важно делать ставку на знания и данные, предоставляемые основными участниками деятельности организации. Этот процесс дает возможность превратить неявные знания в явные.

«Извлеченные уроки» представляют собой знания, которые были получены в ходе практической деятельности компании.

Прекрасным примером извлеченных уроков может стать ситуация, о которой часто вспоминает в ходе консультирования и выступлений американский консультант по управлению знаниями Марк Мацци. В 2003 году он рассказал об опыте работы в компании, специализирующейся на фармацевтических препаратах. Компания Wyeth, в которой работал Марк, представила рынку новый препарат для детей.

Его особенностью было то, что принимать препарат предполагалось один раз в день, что было комфортно для детей, которые находятся на лечении, и их родителей. Ожидалось, что продажи препарата будут максимально высоки. Однако вскоре после выхода нового лекарства уровень его продаж стал падать.

Продавцы, имеющие возможность постоянно общаться с потребителями, узнали, что дети отказывались от приема нового лекарства из-за его неприятного вкуса. Благодаря полученным знаниям, специалисты компании Wyeth быстро сориентировались и приняли решение: принимать препарат только с апельсиновым соком, который мог замаскировать его вкус.

Продавцы стали предупреждать об этом и родителей, и покупателей, и лечащих врачей. И это решение позволило восстановить уровень продаж и поднять его на ожидаемый уровень.

2. Выбор местонахождения компетенций

Поскольку основная масса знаний компании находится в головах компетентных в конкретных областях специалистов, наиболее простой путь к получению этих знаний состоит в получении консультаций у этих специалистов. Однако найти необходимого эксперта не всегда оказывается просто.

Обеспечить систему местонахождения компетенций в базе знаний компании можно по нескольких направлениям:

  1. Поиск компетенций по данным, которые работники компании указывают в своих резюме при поступлении на ту или иную должность.
  2. Поиск компетенций по данным, которые сотрудники компании указывают в процессе собственной оценки знаний и навыков (может осуществляться в виде анкетирования).
  3. Поиск компетенций в процессе анализа входящих и исходящих коммуникаций сотрудников. Анализировать при этом можно не только вербальную коммуникацию, но и активность работников в социальных сетях.

Существует специальное программное обеспечение, которое позволяет в полуавтоматическом режиме осуществлять поиск экспертов среди сотрудников компании под конкретный вопрос. Чтобы избежать чрезмерной загрузки, программные системы производят анализ занятости каждого человека.

Система помогает оценить общий уровень компетенций, которые могут быть актуальными для конкретного запроса. И если в данный момент времени специалист занят решением другой задачи, система будет осуществлять поиск другого специалиста.

Кроме того, программное обеспечение может производить поиск с учетом приоритетности поставленной задачи.

3. Сообщества специалистов-практиков

Сообщества данного типа представляют собой группы специалистов, которые имеют схожие интересы и проводят реальные (личные) и виртуальные сборы в целях обсуждения проблем по конкретным узкоспециализированным вопросам, обмена знаниями и опытом, обсуждения интересных извлеченных уроков и лучших практик. Сообщества специалистов делают ставку на социальную природу обучения сотрудников в компании.

Еще пару десятков лет тому назад одним из способов социального обучения можно было назвать «разговоры у кулера с водой» или «кофе-брейки» специалистов, во время которых можно было проговорить проблемы, обсудить пути их решения.

Сегодня часто случается так, что сотрудники одной и той же компании могут находиться в разных филиалах, городах, странах. Возникает необходимость в создании комфортной среды для виртуального общения.

В процессе внедрения систем управления знаниями стали активно использоваться электронные каналы для коммуникации специалистов: закрытые сообщества, группы в социальных сетях, скайп-чаты и пр.

Систематика и управление контентом в системе управления знаниями

В процессе формирования корпоративной базы знаний крайне важно обеспечить постоянную запись и систематизацию контента: сделать его максимально структурированным и упорядоченным. Ведь очевидно, что если у сотрудников нет возможностей для быстрого поиска нужных данных по тому или иному вопросу, информация сама по себе теряет свою ценность.

Именно по этой причине управление контентом играет первостепенную роль в процессе внедрения системы управления знаниями. Впервые вопросы управления контентом были подняты на конференции KMWorld в 2000 году, однако и сегодня эта тема сохраняет свою важность.

Даже организовываются мастер-классы для компаний, которые полностью посвящены вопросам систематизации знаний.

Использование Teachbase в процессе внедрения системы управления знаниями

Передача знаний всегда связана с обучением сотрудников.

Онлайн-курсы в последние годы становятся все более и более популярными, поскольку обеспечивают максимальную доступность к получению знаний, удобный формат для работы с аудиторией компетентными специалистами. Teachbase предлагает пользователям удобный конструктор для создания таких курсов. Из преимуществ использования сервиса стоит отметить:

  • комфортный набор инструментов для создания наглядного материала (таблиц, графиков, рисунков, текстового материала и пр.);
  • возможность использования по время занятий медиафайлов (видеороликов, аудиофайлов, презентаций) и текстов;
  • инструменты для встройки в курс контрольных работ, тестов для проверки знаний, опросов для реализации оценки качества усвоения материала, полномасштабной аттестации персонала компании.

Teachbase – это онлайн-сервис, который имеет собственную платформу для проведения обучающих курсов и вебинаров. Платформа имеет минимальный «вес» и способна отлично функционировать даже на небольшой скорости интернет-канала (минимальная доступная скорость работы составляет 128 кб в секунду).

Так что проводить вебинары с помощью Teachbase можно даже в региональных компаниях и филиалах, находящихся в глубинке, где высокоскоростной Интернет, к сожалению, не всегда доступен.

Платформа хорошо справляется с большими нагрузками: при слабом канале связи, при большом количестве подключений и не только.

Teachbase – это уникальное решение для ведения бизнеса.

На данный момент в рамках внедрения системы управления знаниями и для обучения персонала сервис используется многими производственными предприятиями, медицинскими клиниками, фармацевтическими лабораториями и аптеками, страховыми компаниями, банками и не только. Любой развивающейся компании Teachbase даст возможность стандартизировать весь процесс обучения персонала, обеспечить сотрудникам удобный доступ к базе знаний.

Teachbase также позволяет нанимать сторонних репетиторов и тренеров, предоставляя им площадку для создания собственных материалов и проведения обучающих тренингов и вебинаров в режиме онлайн, качественного тестирования участников своих программ, создания развернутых отчетов об успеваемости обучающихся, контроля дедлайнов.

Сервис Teachbase может стать неплохой альтернативой более сложным решениям по управлению знаниями, требующими существенных временных и финансовых вложений. Использование решений Teachbase дает возможность активно поддерживать развитие человеческого капитала в организациях, позволяет непосредственно сосредоточиться на знаниях, сократив затраты на технические стороны обучения.

Источник: https://teachbase.ru/learning/sovety/sistema-upravleniya-znaniyami/

iTeam

Современному топ-менеджеру достаточно сложно разобраться среди – зоопарка- но вых информационных тенденций, программных систем и продуктов.

Есть ли реальная необходимость в этих весьма дорогих ERP, workflow, CALS, CRM и прочих аббревиатурах. Новые термины появляются с частотой в полгода, и с той же скоростью исчезают с горизонта.

Относится ли системы управления знаниями (СУЗ) к ним? По силам ли компании внедрение такой системы?

Только опытный и честный аналитик высокого уровня может подсказать нужное направление автоматизации , разобравшись в реальной системе управления и информационной инфраструктуре компании, с одной стороны, и будучи компетентным в особенностя х и новинка х рынка автоматизированных систем .

Таких специалистов пока нигде не готовят, а умельцы, любовно выращенные на предприятиях, перегружены тактическим «латанием» дырок, а не стратегическим анализом.

По уже понятным причинам этих людей не может быть в IT-фирмах (IT – Information Technologies), сопровождающих и внедряющих конкретный продукт.

Выход из этого тупика придуман не нами – это услуги консультантов и/или подготовка аналитиков на предприятии. Подготовка аналитиков настолько сложная задача, что заслуживает отдельного разговора.

Задача профессионального консультанта-аналитика – разобраться в специфике основных трудностей предприятия и рекомендовать внедрение той системы, которая максимально просто и дешево решает имеющиеся проблемы.

В действительности все происходит в точности наоборот – сначала IT-специалисты выбирают инструмент (под влиянием рекламы, лоббирования, личных предпочтений, интереса, своего понимания автоматизации), а затем убеждают в правильности выбора топ-менеджеров. Эта практика стара, как и сама автоматизация, так, хорошо известен снобистский лозунг первых автоматизаторов во времена советских АСУ «Сделаем клиенту не то, что он просит, а то, что ему нужно!»

Данная статья посвящена практическим шагам по созданию СУЗ компании.

1. Двойственность понятия «управление знаниями»

Понятие «управление знаниями» появилось в середине 90-ых годов в крупных корпорациях, для которых проблемы обработки информация приобрели особую остроту и стали критическими.

При этом стало очевидным, что основным узким местом является работа (сохранение, поиск, тиражирование) со знаниями, накопленными специалистами компании, так как именно знания обеспечивают преимущество перед конкурентами. Обычно информации в компаниях накоплено даже больше, чем она способна оперативно обработать.

При этом часто одна часть предприятия дублирует работу другой просто потому, что невозможно найти и использовать знания, находящиеся в соседних подразделениях.

Различные организации пытаются решать этот вопрос по-своему, но при этом каждая компания стремится увеличить эффективность обработки знаний.

Фактически «Управление знаниями»  можно рассматривать и как новое направление в менеджменте, и как направление в информатике для поддержки процессов создания, распространения, обработки и использования знаний внутри предприятия ( рис.1)

2. Сложность создания СУЗ

Новая концепция «управление знаниями» действительно помогает поменять взгляд на автоматизацию корпорации, так как акцент в ней ставится на ценность информации.

Новизна концепции УЗ заключается в принципиально новой задаче – копить не только разрозненную информацию, бумаги, графики, файлы, но и знания, т.е. закономерности и принципы, позволяющие решать реальные производственные и бизнес-задачи.

При этом в расчет берутся и те знания, которые «невидимы» – они хранятся в памяти специалистов, а не на материальных носителях.

Ресурсы знаний различаются в зависимости от отраслей индустрии и приложений, но, как правило, включают руководства, письма, новости, информацию о заказчиках, сведения о конкурентах и технологии, накопившиеся в процессе разработки.

Сами эти ресурсы могут находиться в различных местах: в базах данных, базах знаний, в картотечных блоках, у специалистов и могут быть рассредоточены по всему предприятию. Разнообразие информационных составляющих представлено на рис.2.

Традиционно проектировщики систем УЗ (СУЗ) ориентировались лишь на отдельные группы потребителей – главным образом, менеджеров. Более современные СУЗ спроектированы уже в расчете на целую организацию

Из-за этого разнообразия СУЗ вынуждены интегрировать разнообразные технологии:

  • электронная почта и Интернет-ресурсы;
  • системы управления базами данных (СУБД) и сами базы данных (БД);
  • средства создания хранилищ данных (Data Warehousing);
  • системы поддержки групповой работы;
  • локальные корпоративные системы автоматизации;
  • системы документооборота и workflow;
  • порталы знаний, экспертные системы и др.

При этом ни одна из этих технологий (кроме последней) не включает «знания» в контексте интеллектуальных (экспертных) систем, т.е. баз знаний.

Нечеткость различий в понятиях «информация», «данные» и «знания» льет воду на мельницу спекуляций на эту тему. Если трактовать информацию, как общий термин для всех информационных ресурсов предприятия, то в реальности многие современные СУЗ занимаются проблемой организации только части информации, в основном документооборота в компании.

? Мостиком- к интеллектуальным технологиям является понятие «знания», которое трактуется в УЗ крайне свободно и широко.

В СУЗ знаниями называют все виды информации (они включают руководства, письма, новости, информацию о заказчиках, сведения о конкурентах и технологии, накопившиеся в процессе разработки), в то время как традиционно под знаниями понимаются закономерности предметной области, позволяющие специалистам решать свои задачи. Они получены в результате практического опыта или почерпнуты из литературы.

Фактически системы, позиционирующие себя как СУЗ – системы управления знаниями (Fulcrum, Documentum i4, Knowledge Station, etc.)[2] реализуют лишь отдельные элементы вышепр иведенного списка. Все они работают либо с неструктурированной информацией в форме документов, либо с данными.

3. Практические шаги по созданию СУЗ

Если Вас не испугали сложности, то минимальный практический алгоритм создания СУЗ, он же жизненный цикл УЗ представлен на рис.3.

Читайте также:  Особенности ликвидации и банкротства предприятия

Круговой характер диаграммы показывает цикличность процесса и необходимость постоянной поддержки и обновления системы. Итак ,

Шаг 1. Анализ потребностей

Главное – четко определить цели системы, ее конкретных пользователей и круг их интересов. Этот шаг потребует скрупулезного анализа информационных потоков организации и интервьюирования потенциальных пользователей системы.. На этом этапе производится технико-экономическое обоснование всего проекта СУЗ.

При отсутствии общепринятой методологии и технологии этот процесс не является тривиальной задачей. Он требует от разработчиков профессионального владения технологиями инженерии знаний – от методов извлечения знаний до структурирования и формализации [1].

Первый шаг подразумевает глубокий структурный анализ предметной области. Такую работу для интеллектуальных систем обычно выполняют инженеры по знаниям (knowledge engineers). Для более продвинутых компаний создаются специальные должности менеджеров в области знаний .

К сожалению, пока крайне мало специалистов, владеющих методами инженерии знаний. Наиболее близкими являются специальности инженера-системотехника и специалиста по информационным технологиям (ИТ). Хотя последние, чаще всего просто программисты.

Существующие первые попытки подготовить специалистов более широкого профиля, например специализации подготовки CIO (Chief Information Officer), или MBI (Master of Business Information), следует приветствовать, но они в большей степени ориентированы на менеджеров ИТ, а не аналитиков.

Появились и первые «Школы аналитиков», но число их выпускников весьма не значительно для изменения ситуации.

Шаг 2. Поиск и извлечение информации

Самый трудоемкий шаг, включающий анализ документов, работу со всеми источниками информации, включая экспертов. Формируются фрагменты информационного контента, выявляются источники обеспечения информации.

Для каждого эксперта формируется информационный профиль, характеризующий область экспертизы данного специалиста.

Существует более сотни специализированных методов извлечения знаний, применение которых обусловлено особенностями, бизнеса компании и профессионализмом аналитиков. В «Супер-софт» аналитики провели более 50 сеансов интервью как с экспертами, так и просто с разработчиками.

Эксперты, помимо славы, получили премии за дополнительную работу. Работа с документами потребовала включения в группу еще одного технолога (специалиста по документации). Рис.4. иллюстрирует один из возможных видов карты знаний.

Шаг 3. Структурирование

Выявляется понятийная структура, которой пользуется организация. Формируется так называемая карта знаний, наглядно демонстрирующая, где находятся источники знаний и данных и кто ими владеет.

Разрабатывается структура информации в СУЗ и ее архитектура.

В «Супер-софт» эта работа шла параллельно извлечению, использовались как специальные графические редакторы, так и инструментарии типа ОРГ-МАСТЕР?.

Рис. 4 иллюстрирует одну из возможных схем составления карт знаний, цель которых обнажить и визуализировать структуру знаний компании с привязкой к людям и местам хранения.

Шаг 4. Проектирование и поддержка системы

Чаще всего СУЗ основывается на корпоративной памят и, которая хранит гетерогенную информацию (документы, чертежи, базы данных, базы знаний) из различных источников предприятия и делает эту информацию доступной специалистам для решения производственных задач. СУЗ обеспечивает:

  • Аккуратное обновление информационных профилей экспертов.
  • Обеспечение доступа к информации.
  • Помощь новым пользователям.
  • Ответы на запросы пользователей.

Только на этом этапе можно приобретать программное обеспечение для поддержки СУЗ. Обзор и анализ рынка СУЗ выходит за рамки данной статьи.

Шаг 5. Использование, распространение и обучение

Программная реализация СУЗ не завершает жизненный цикл, так как необходимо и далее:

  • Содействовать проведению интерактивных дискуссий (форумы, chats, пр.).
  • Постоянно искать новые полезные источники информации и нужные материалы.
  • Организовывать ликвидацию устаревшей информации .
  • Обучать новых сотрудников.
  • Отвечать на (on-line) интерактивные вопросы.

В целом процесс создания СУЗ подразумевает наличие постоянно-действующего подразделения или рабочей группы, поддерживающей систему на «плаву».

Каждый месяц определяется отдел-лидер, внесший больший вклад в общую копилку, и награждается бесплатным культпоходом на боулинг.

Заключение

Интерес к системам СУЗ растет по следующим причинам:

  • 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 создания СУЗ обусловлена также тем, что знание, которое не описано и не тиражировано, в конечном счете становится устаревшим и бесполезным. Напротив, знание, которое распространяется, приобретается и обменивается, генерирует новое знание.

Таким образом, любая система автоматизации затрагивает проблемы хранения корпоративных знаний, но только СУЗ ориентированы на это в явном виде, тем самым способствуя сохранению этого ценнейшего ресурса, а не растворяя его в алгоритмах, программах, документации, технологических процессах.

СУЗ фактически может предоставить более высокий уровень автоматизации для тех компаний, которые уже справились с автоматизацией данных. Для тех предприятий, которые хотят создать интегрированную корпоративную систему, а не «мозаику» отдельных функциональных блоков, СУЗ является хорошей стартовой площадкой.

Литература:

  1. Гаврилова ТА., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем / Учебник для вузов. – СПб, Изд-во «Питер», 2000.
  2. Попов Э.В., 2001. Корпоративные системы управления знаниями. Ж.«Новости ИИ», N1.

Источник: https://iTeam.ru/publications/human/section_55/article_4407

Управление знаниями, создание базы знаний. А что на практике?

Продолжая тему двух предыдущих постов (первый и второй), в которых проводилось исследование на тему управления знаниями и были рассказаны основные результаты, хотелось бы углубиться в практическую составляющую данной проблемы. Вопросов для обсуждения здесь предостаточно, но основной — существуют ли инструменты, позволяющие удовлетворить все потребности бизнеса в части управления знаниями? Попробуем ответить на этот вопрос со своей «колокольни».

Классификация систем управления знаниями

Рынок программного обеспечения по управлению знаниями крайне неоднозначен. Это связано с тем, что направление относительно молодое, а само определение понятия «управление знаниями» трактуется разными авторами по-разному, о чем мы уже говорили в первом топике на эту тему.

Наиболее известная классификация приведена на картинке ниже (по материалам — www.bigc.ru/publications/bigspb/km/itkm).

Отнесение такого широкого класса ПО к системам управления знаниями (СУЗ) объясняется тем, что в СУЗ знаниями называют все виды информации, включая неструктурированный контент (письма, эскизы, фото), данные (в базах данных и хранилищах данных), и знания (как закономерности предметной области, позволяющие специалистам решать свои задачи).

Конечно же, анализировать каждую ветвь этого пусть и небольшого дерева не имеет смысла, поэтому направление для детализации было сильно сужено с учетом жизненных реалий и результатов исследования. Полноты ради не могу не упомянуть про два примера создания базы знаний (БЗ) именно в ИТ области. Первый, это БЗ крупной консалтинговой компании IBS. Информация достаточно старая, с тех пор наверняка что-то поменялось. Упомянуть хотелось бы лишь некоторые основные моменты, остальное вы сами можете посмотреть в презентации.

Основным понятием в БЗ IBS является документ. Вся работа с БЗ от пополнения до использования вертится именно вокруг документов. В качестве ПП для такого, казалось бы, простого подхода используются сразу три разнородных и дорогостоящих решения. Это Documentim, SAP R/3 и Lotus. Согласитесь, троица впечатляющая.

Хочется верить, что на тот момент особых альтернатив не было, а к сегодняшнему дню уже что-нибудь поменялось. Представителей компании случайно нет на хабре? Второй пример, это компания «ЭлиСи», занимающая АСУ ТП в нефтегазовой отрасли. Там в качестве базиса корпоративной СУЗ предлагается внедрять депозитарии знаний с использованием метаданных, метаописаний и онтологий.

Таким обазом можно найти компромисс между необходимой кодификацией знаний и дороговизной этого процесса. Т.е. в качестве СУЗ компании будет выступать семантическая надстройка над информационной системой предприятия. Подход более современный и осмысленный, потому что появляется семантика, а значит попытка заглянуть внутрь, поближе именно к знаниям.

Примечательно, что инициатором проекта был генеральный директор компании, параллельно защищавший диссертацию на данную тему.

А что нам нужно

В предыдущем параграфе были показаны российские работающие примеры. Ниже попытка выбрать направление и критерии, на которые я обращал внимание, когда обрисовывал СУЗ:

  1. Использование семантических технологий. При работе со знаниями, семантику игнорировать не стоит. Один из основополагающих моментов.
  2. Ориентация на малый и средний бизнес.

    Понятно, что с помощью Documentum можно закрыть массу вопросов, связанных с ИТ-инфраструктурой, а SharePoint по мнению Microsoft умеет вообще всё, но нужно что-то более приземленное.

  3. Поддержка совместной работы и высокая степень интероперабельности.

    Если с коллаборативностью у большинства корпоративных информационных систем дела более-менее, то интеропребельность (не люблю заимствованные термины) везде разная. Очевидно, что БЗ не должна быть закрытой и обособленной ИС.

  4. Мелочи-полезности, которые проявились из опроса, а именно: увязка БЗ с workflow и использование визуализации (в частности, mind mapping).

Учитывая все эти факторы, направление сузилось до вики-систем. По многим причинам, одна из которых — результат опроса, который показал, что вики уже активно используются, а значит хорошо знакомы своим потенциальным пользователям. Ну и конечно же их простота, легкость развертывания и зачастую открытость.

Возник главный вопрос, а где же использование семантических технологий, ведь оно стоит на первом месте? Оказалось, что среди вики-систем уже давно выделяют семантические вики, и именно этому контексту будет посвящен остаток этой статьи. Был очень удивлен, что на хабре упоминаний, посвященных этой теме совсем немного.

Если вкратце, то основная отличительная особенность по сравнению с традиционными вики — возможность указывать тип ссылок между статьями, типы данных внутри статей, а также информацию о страницах. Это предложение из одноименной статьи в википедии, за полным описанием туда.

Другими словами, семантические вики позволяют организовывать и структурировать информацию более эффективно. Многие семантические вики поддерживают rdf и owl, что позволяет добиться более жесткой формализации, а вместе с ризонерами (reasoner) и поддержки логического вывода.

С первого взгляда кажется, что всё это — лишнее усложнение, которое станет еще одним препятствием для конечного пользователя.

Однако на практике работу с типизированными данными можно организовать с помощью семантических форм, и для пользователя это будет выглядеть как очередная анкета, с которой просто оперировать.

Семантические вики. Увы их тоже много

Самым показательным примером семантических вики является надстройка над движком MediaWiki, называющаяся лаконично и понятно Semantic MediaWiki. Распространяется под хорошей лицензией GNU GPL v.2 Идеально для тех, кто уже использует media wiki, хочет открытости, простоты и прочих возможностей подобной политики лицензирования.

Расширений у нее очень много, полезных и не очень. В общем взглянуть стоит.

Среди всех прочих семантических вики я остановлюсь только на двух, с которыми имел возможность хоть немного, но поработать. Обе они распространяются под коммерческими лицензиями, но имеют также и community версию с несколько ограниченным функционалом.

Почему на них? потому что они имеют бОльшую корпоративную направленность.

Первая — это semantic media wiki plus. Базируется на том же самом расширении semantic media wiki и дополнена богатым и крайне важным функционалом, упрощающим и одновременно расширяющим возможности семантических вики.

Плюс всё необходимое сразу собрано в один пакет, что было важно для меня, когда я присматривался и выбирал конкретную систему. Рекламировать больше не буду, за меня гораздо эффективнее это сделает сайт продукта.

Что понравилось:

Прекрасные возможности по интеграции, в т.ч. числе и уже разработанные. Например, с продуктами Microsoft Office (Word, Project), электронной почтой, тем же SharePoint. Сюда же — возможность написания коннекторов для своих приложений.

В качестве примера использования можно установить уже созданные онтологии project и risk management. Наглядно, понятно, еще бы кто-нибудь попробовал на деле. В случае чего структуру всегда можно изменить под себя, это на самом деле несложно.

Так же понравилось, что в вики с описанием самой системы были выделены типичные роли, которые показательны для такого класса систем: ontologist, gardener, end user, developer, administrator. Пожалуй, двух абзацев достаточно, подробнее можно и на сайте посмотреть.

Второй продукт, с которым довелось совсем немного познакомиться, подойдет для тех, кто по тем или иным причинам предпочитает java-технологии. Называется Information Workbench (IWB). Продукт ровно как и компания его разработавшая относительно молодые.

Не буду писать про возможности и прочие полезности, предлагаю взглянуть на архитектуру и отправиться на сайт разработчика за всей информацией. Отмечу лишь то, что реализация пока сыровата, но все делается грамотно и профессионально. и научно;) Как мне сказала представитель компании: «оба наших директора Ph.D.»

Визуализация — Mind map, WorkFlow и Confulence

В данной части вкратце остановлюсь на этих трех разнородных словах.

Не таю, что визуализации с самого начала уделял много внимания. Даже вопрос отдельный завел в опроснике.

Причина — информацию мы воспринимаем лучше в визуальной форме (перечитывал свой текст, еще раз убедился в этом).

Для работы со знаниями самая лучшая визуализация — использование mind map (тут кстати статья неплохая была про данную методологию).

Так вот. Во всех вики с этим дела обстоят так себе. У freemind только есть возможность вставки (embed), уже хорошо. Может, конечно, где-нибудь что-нибудь опустил.

Впрочем есть и альтернативные подходы. Например в IWB есть представление онтологии, лежащей в основе вики в виде графа. Очень удобно. Это можно эффективно использовать.

Если семантическая вики поддерживает SPARQL endpoint можно попробовать прикрутить RelFinder, который будет сторонним визуализатором БЗ. Чтобы понять механизм действия можно посмотреть готовый пример с Энштейном и Гёделем.

Или самостоятельно выяснить, что общего, например, у Москвы и Пушкина.

WorkFlow. Знания в отрыве от практической деятельности не нужны. Какой в них смысл, если их не применять. Повседневная деятельность может быть отражена в WorkFlow. Что здесь? А здесь тоже не очень. С одной стороны тот же SMW+ заявляет, что smw+ “tool that well suited for organizations or teams dealing with heterogeneous and informal workflows”. Но нормального прагматичного решения увязки workflow и базы знаний нет. Вот хороший комментарий на этот счет: Some first ideas (I deliberately don't make a real distinction between a workflow and a BP here) — using the wiki to create/improve workflows/processes => The ideal is if you can generate a process from the (final) wiki info — using the wiki do document workflows/processes — using the wiki to support running workflows/processes (info on background, how to, share experiences, Q&A …) — using the workflow/BPM to steer KM processes => push info, trigger people/apps, collect info, — using the workflow/BPM to steer wiki publishing => approvals etc Впрочем у BPM пакета Bizagi process modeler есть выгрузка всех отрисованных блоков построенных моделей в категории и статьи Media Wiki. Можно очень удобно их использовать в связки, облегчая себе работу.

Автор комментария на английском дал мне ссылку, где wiki и workflow работают более тесно — www.adhocworkflows.com Это плагин сторонних разработчиков к Confluence. Не ставил, не пробовал, не тестил. Никак прокомментировать не могу, но поделиться считаю, что нужно.

Тем более Confulence и Jira совсем рядом, а последней много кто пользуется. Так же для Confluence есть и семантическая надстройка — www.zagile.com/products/wikidsmart.html Отличная альтернатива для тех кто строит вики не с нуля, а перепроектирует уже наполненную имеющуюся.

Тоже не тестил, ничего добавить от себя не могу.

А что еще

Как известно, основная проблема в управлении знании в целом и создании базы знаний в частности — нехватка времени и нежелание наполнять базу знаний. Свободное время зачастую тратится на серфинг Интернета, на общение с коллегами.

Мысль вслух: «пусть в следующий раз выполняя схожую задачу, мне придется что-то судорожно вспоминать и заново искать, все равно сейчас базой знаний я не займусь, хоть она и поспособствует более благоприятной работе в далеком будущем».

Но от этого никуда не деться, только как-то дополнительно стимулировать сотрудников.

В качестве альтернативы рассмотренных выше вики, есть подход, ставящий во главу угла процесс коммуникации.

Отчасти здесь фигурирует знание, что подтверждается наличием одного из процесса трансформации знания по известному японскому специалисту Нонака — социализации, левый верхний квадрант.

Источник: https://habr.com/post/140903/

Управление знаниями

Управление знаниями (УЗ) – это процесс создания, распространения, использования и управления знаниями и информацией в организации. Управление знаниями (Knowledge management) относится к междисциплинарному подходу к достижению организационных целей путем наиболее эффективного использования знаний.

Традиционные дисциплины управления знаниями, начиная с 1991 года, включают в себя курсы в области делового администрирования, информационных систем, менеджмента и информационных наук.

Другие сферы могут способствовать исследованиям в области УЗ, в том числе средства массовой информации, информатика, общественное здоровье и политика.

Некоторые университеты предлагают специальную программу обучения магистров в области управления знаниями.

Многие крупные компании, государственные учреждения и некоммерческие организации имеют ресурсы, предназначенных для внутреннего управления знаниями, которые входят их бизнес-стратегии или управление персоналом. Некоторые консалтинговые компании предоставляют консультационные услуги в области управления знаниями.

Усилия по управлению знаниями, как правило, сфокусированы на организационных целях, таких как повышение производительности, конкурентное преимущество, инновации, обмен накопленным опытом, интеграция и непрерывное совершенствование организации.

Эти усилия совпадают с организационным обучением, но могут отличаться от них за счет большего акцента на управлении знаниями с точки зрения стратегического актива, и стимулирования обмена знаниями.

Управление знаниями является средством организационного обучения.

Управление знаниями имеют долгую историю, в том числе в рабочих вопросах, официальном обучении, дискуссионных форумах, корпоративных библиотеках, профессиональной подготовки и наставничества.

С ростом использования компьютеров во второй половине 20-го века, начинают формироваться адаптация специфических технологий, таких как базы знаний, экспертные системы, информационные хранилища, группы систем поддержки принятия решений, внутрикорпоративная и компьютерная поддержка совместной работы.

В 1999 году был введен термин управление знаниями на индивидуальном уровне; который относится к управлению знаниями на индивидуальном уровне.

На предприятиях в ранних сборниках учебных кейсов признается важность управления знаниями как аспекта стратегии, процесса и измерения. Ключевые уроки включают в себя людей и культурные нормы, которые влияют на их поведение и являются наиболее важными ресурсами для успешного создания знания, его распространения и применения.

Когнитивные, социальные и организационные процессы обучения имеют важное значение для успеха стратегии управления знаниями. Измерения, тестирования и стимулы необходимы для того, чтобы ускорить процесс обучения и распространения культурных изменений.

В целом программы управления знаниями могут принести впечатляющие преимущества для отдельных лиц и организаций, если они являются целенаправленным, конкретным и цельными.

Управление знаниями появилось в качестве научной дисциплины в начале 1990-х годов. Первоначально она была поддержана юристами, когда Скандиа наняла Лейфа Эдвинсона из Швеции в качестве первого Специалиста по управлению знаниями (Chief Knowledge Officer – CKO).

Юбер Сен-Онже из Канады начал изучение управления знаниями задолго до этого. Цель CKO управлять и увеличить нематериальные активы своих организаций. Постепенно, CKO заинтересовался практическими и теоретическими аспектами управления знаниями и сформировалось новое научное направление.

Идея УЗ была принята учеными, например, Икуджиро Нонака (Университет Хитоцубаши), Хиротака Такеучи (Университет Хитоцубаши), Томас Х. Дэвенпорт (Бэбсон, США) и Барух Лев (Нью-Йоркский Университет). В 2001 году Томас А.

Стюарт, бывший редактор журнала Fortune, а впоследствии редактор “Гарвард бизнес ревью”, опубликовал историю, подчеркнув важность интеллектуального капитала в организации.

Дисциплина УЗ постепенно двигалась в сторону академической зрелости, во-первых, из-за тенденции к взаимодействию между учеными; сейчас единоличные публикации встречаются реже. Во-вторых, роль специалистов изменилась. Их вклад в научные исследования, снизился с 30% от общего объема вплоть до 2002 года, а уже в 2009 году такой показатель составил только 10%.

Существует несколько дисциплин управления знаниями; подходы зависят от автора и школы. После того как дисциплина окрепла, увеличились научные дискуссии относительно теории и практики, в том числе:

  • Техно-ориентированный с акцентом на технологии, в идеале те, которые повышают обмен и создание знаний.
  • Организационные с акцентом на том, как организация может быть призвана облегчить процессы создания лучших знаний.
  • Экологические с упором на взаимодействие людей, идентичность, знания, и факторы окружающей среды, как сложной, адаптивной системы сродни природной экосистемы.

Независимо от школы, к основным компонентами УЗ в целом относятся люди/культура, процессы/структуры и технологии. Подробности зависят от точки зрения. Перспективные УЗ включают:

  • сообщества практиков;
  • анализ социальных сетей;
  • интеллектуальный капитал;
  • теория информации;
  • сложность науки;
  • конструктивизм;

Практическая значимость научных исследований в УЗ была поставлена под сомнение с помощью исследований которые предполагали, что большую актуальность нужно перевести в выводы, представить в научные журналы реальную практику.

Существуют различные основы для определения различий между типами знаний. Один из предложенных методов для классификации аспектов знаний различает неявные и явные знания.

Неявное знание представляют собой усвоенные знания, о которых человек не может быть сознательно осведомлен, например для выполнения конкретных задач.

На противоположном конце спектра, явные знания представляют собой знание о том, что человек имеет сознательную умственную концентрацию, в форме, которая может легко передаваться другим людям.

Икуджиро Нонака предложена модель (СЭКИ – Социализация, Экстернализация, Комбинация, Интернализация; англ.

оригинал SECI – Socialization, Externalization, Combination, Internalization), которая описывает спирали взаимодействия явных и неявных знаний.

В этой модели знания следует цикличности, в котором неявное знание “извлекается”, чтобы стать явным знания, а явные знания “повторно” переходят в неявное знание.

Хейс и Уолшем (2003) описывают знания и управление знаниями в качестве двух разных точек зрения.

 Сточки зрения содержания показывается, что знания можно легко хранить, потому что они могут быть кодифицированы, в то время как реляционная перспектива признает контекстные и реляционные аспекты знаний, которые могут принимать сложные знания, чтобы поделиться вне конкретного контекста, в котором он разработан.

Ранние исследователи предположили, что УЗ должно преобразовать усвоенные неявные знания в явные знания, чтобы поделиться ими, и приложить те же усилия, которые должны разрешать, чтобы усвоить и принять лично значимые какие-либо кодифицированные знания, полученных из УЗ усилий.

Последующие исследования показали, что различие между неявными и явными знаниями представляют собой упрощение и понятие, что точное знание является внутренне противоречивым.

В частности, чтобы знание, стало явным, оно должно быть переведено в информацию (т. е., символы за пределами нашей головы).

В последнее время, вместе с Георгом фон Крогом и Воелпелем Свеном, Нонака вернулся к своей предыдущей работе в попытке перевести дискуссию о преобразовании знания.

Вторая предлагаемая система классификации аспектов знаний отличается системой встроенной базы знаний, за пределами человеческого индивида (например, информационная система может иметь знания, воплощенные в его структуре) из воплощенных знаний, представляющая собой усвоенные способности человеческого организма нервной и эндокринной системой.

Третья предложенная структура различает произвольное создание “нового знания” (т. е. инноваций) и передачи или эксплуатации “прочных знаний” внутри группы, организации или сообщества. В качестве среды для совместной работы может быть использовано например сообщество практиков или инструменты социальных сетей, которые будут формировать и передавать знания.

Знания могут быть доступны на трех этапах: до, во время или после деятельности. Организации пытаются захватить стимулы знаний, включая обязательное оформление представления содержания и поощряемый учет измерений планов производительности. Существует значительные разногласия по поводу того, такие стимулы работают, но пока не возникло какого-либо консенсуса.

Одна стратегия УЗ включает в себя активное управление знаниями (стратегия продвижения). В данном случае, люди стремятся явным образом кодировать свои знания в общее хранилище знаний, например база данных, а также получение знаний, которые создали другие лица, с учетом кодификации.

Другая стратегия включает в себя индивидуальные знаний экспертов, связанные с тем или иным предметом на специальной основе (стратегия тяги). В данном случае, эксперт индивидуально предоставляет информацию или запрос (персонализация).

Хансен и соавторы определили две стратегии. Кодификация направлена на сбор и хранение кодифицированных знаний в электронных базах данных, для обеспечения доступности.

Поэтому кодификация может быть использована как к явному, так и к не явному знанию. В отличие от персонализации данная стратегия поощряет людей делиться своими знаниями напрямую.

Информационные технологии играют менее важную роль, так как они только способствует общению и обмену знаниями.

Другие стратегии управления знаниями и инструментами для компаний включают в себя:

  • Обмен знаниями (воспитание культуры, которая поощряет обмен информацией, основанный на концепции, что знание не является окончательным и должно быть общим, обновленным и актуальным);
  • Сторителлинг (как средство передачи знаний);
  • Кросс-проектное обучение;
  • Пост-операционные;
  • Картирование знаний (карта хранилища знаний внутри компании доступна для всех);
  • Сообществ практиков;
  • Экспертные каталоги (чтобы искателю знаний было удобно добраться до специалистов);
  • Экспертные системы (искатель знания формирует один или несколько конкретных вопросов, чтобы достичь знания в репозитории);
  • Лучшие практики передачи;
  • Ярмарки знаний;
  • Управленческая компетентность (систематическая оценка и планирование компетенций отдельных членов организации);
  • Близость и архитектуре (физическое состояние сотрудников может быть как благоприятной или обструктивными для обмена знаниями);
  • Отношения учитель–ученик;
  • Совместные программные технологии (Вики, общие закладки, блоги, социальные сети и т. д.);
  • Хранилища знаний (базы данных, социальные системы и т. д.);
  • Оценка и учет интеллектуального капитала (способ создания явных знаний для компаний);
  • Знание брокеров (некоторые организационные члены берут на себя ответственность за конкретное “поле” и действуют как первая ссылка на конкретную тему);
  • Интер-проектная передачи знаний.

Мотивация

Несколько мотивационных стратегий лидируют для проведения УЗ. К типовым аспектам относятся:

  • Предоставление большего объема знаний в области развития и предоставления продукции и услуг;
  • Достижение более коротких циклов развития;
  • Содействие и управление инновациями и организационного обучения;
  • Использование экспертиз в организации;
  • Увеличение сетевых коммуникаций между внутренними и внешними лицами;
  • Управление бизнес-средой позволяет сотрудникам получить соответствующие выводы и идеи, используемые в их работе;
  • Решения неразрешимых или злободневных проблем;
  • Управление интеллектуальным капиталом и активами в трудовой деятельности (например, опыта и ноу-хау, принадлежащих ключевым лицам или хранимой в репозитории)

Технологии управление знаниями (УЗ) могут быть классифицированы:

  • Групповые – технологии, облегчающие взаимодействие и обмен организационной информацией. Одним из первых успешных продуктов в этой категории был “Lotus Notes”: он предоставил инструменты для обсуждений, обмена документами, организацию единой электронной почты и т. д.
  • Рабочего процесса – инструменты документооборота дают представление о процессах, связанных с созданием, использованием и содержанием организационных знаний. Например, процесс создания и использования бланков и документов.
  • Управление файлами/содержанием – системы документооборота, которые позволяют автоматизировать процесс создания веб-контента и/или документов. Роли, например редакторы, графические дизайнеры, сценаристы и продюсеры могут быть явно определены, наряду с задачами в процессе и критериями проверки. Коммерческие вендоры начинали с поддержки документооборота (например, “Документум”) или с поддержки веб-контента (например, “Interwoven”), но поскольку технологии Интернета быстро развились, эти функции объединены и теперь выполняют обе функции.
  • Корпоративных порталов – веб-сайты, объединяющие информацию по всей организации или для групп, таких как проектные команды.
  • Дистанционное обучение – позволяет организациям создавать собственные тренинги и программы обучения. Может включать в себя планы уроков, мониторинга прогресса и онлайн-классы.
  • Планы и планирование – Автоматизирование создание графиков проектов и актуализация, например, Майкрософт Проджект который включает интеграцию аспекта планирования с инструментами управления проектами.
  • Телеприсутствие – позволяет людям проводить виртуальные “лицом к лицу” встречи без собрания в одном месте.

Например, рабочий процесс – это существенный аспект содержания и системы управления документами, большинство из которых имеют инструменты для разработки корпоративных порталов.

Управление знаниями приводит к необходимости внедрения инструментов, которые позволяют организациям работать на семантическом уровне, в рамках семантического редактора Онтологий.

PMBoK (или руководство PMBoK) руководство к своду знаний по управлению проектами, один из ключевых источников по стандартам PMI (институт управления проектами) и руководящих принципов проектного управления.

Этот всеобъемлющий документ по управлению проектам описывает нормы, методы, процессы и практики в профессиональном управлении проектами.

Как описано в руководстве PMBoK, эти стандарты и руководящие принципы разрабатываются в рамках процесса разработки стандартов и определяют некий консенсус достигаемый посредством консультаций со специалистами по управлению проектами.

 PMI является администратором процесса, но не создает свод правил и не проверяет или оценивает его точность; информация, содержащаяся в PMBoK – это кульминация информации, собранная от разных специалистов и экспертов.

PMBoK был впервые создан более 25 лет назад, в 1983 году, и в настоящее время в обращении находится более 2 миллионов копий PMBoK.

Содержание свод правил включает введение в управление проектами (в том числе определение того, что представляет собой проект), концепции жизненного цикла проекта, и детальный обзор процессов управления проектами, которые проходят в течение процессов управление проектами.

2017-03-28 00:46project manager

Источник: https://gantbpm.ru/upravlenie-znaniyami/

Система управления знаниями предприятия – разработчика программного обеспечения для телекоммуникационной отрасли

Дмитриев П. И. Система управления знаниями предприятия – разработчика программного обеспечения для телекоммуникационной отрасли [Текст] // Актуальные вопросы технических наук: материалы Междунар. науч. конф. (г. Пермь, июль 2011 г.). — Пермь: Меркурий, 2011. — С. 37-41. — URL https://moluch.ru/conf/tech/archive/4/866/ (дата обращения: 19.11.2018).

В статье предлагается создание системы управления знаниями предприятия – разработчика программного обеспечения для телекоммуникационной отрасли на основе модели знаний инфокоммуникационной системы, описываемой в виде дополняющих друг друга онтологий.ВведениеСегодня знания рассматриваются как наиболее ценный ресурс, как важный фактор приобретения конкурентных преимуществ. В связи с этим возникает необходимость в эффективном управлении знаниями и создании систем поддержки этого процесса на современных предприятиях.Знания предприятия происходят (получаются, извлекаются) из ресурсов знаний. Ресурсы знаний различаются в зависимости от отраслей индустрии и приложений, но, как правило, включают различные руководства, письма, информацию о заказчиках, сведения о конкурентах и технологии, накопившиеся в процессе разработки продукции и т.д. [1]. Сами эти ресурсы рассредоточены по всему предприятию и могут находиться в различных местах, например, в электронных документах, мультимедиа файлах, базах данных, а также у специалистов.Основным ресурсом знаний предприятия – разработчика программного обеспечения является документация на программное обеспечение (ПО). Эти знания используются во всех основных технологических процессах такого предприятия: разработке проектной документации, разработке программных продуктов, документировании, тестировании, внедрении и сопровождении. Всю совокупность разрабатываемого на предприятии ПО можно рассматривать как единую инфокоммуникационную систему, в которой информационные процессы и методы работы с информацией осуществляются с применением средств вычислительных техники и средств телекоммуникаций.В целях поддержки и улучшения организационных процессов создания, сохранения, извлечения, перемещения и применения знаний современные предприятия разрабатывают автоматизированные системы управления знаниями (СУЗ).В данной статье предлагается выполнять создание СУЗ на основе онтологического подхода с использованием онтологической базы знаний инфокоммуникационной системы.Концепция и архитектура системы управления знаниямиКонцепция СУЗ состоит в совмещении двух типов СУЗ, основанных на прагматических и содержательных аспектах представления знаний, их извлечения и обработки, подробно рассмотренных в работе [5]. Ключевым компонентом СУЗ является поисковая подсистема, обеспечивающая оперативный отбор и доставку адекватной информации по запросам. Поиск информации производится не в хранилище документов на ПО, а в онтологии инфокоммуникационной системы. Используется комбинация синтаксического и семантического поиска, т.е. поиск выполняется в экземплярах онтологии с учетом их семантических свойств и связей. Результатом такого поиска являются знания, обработку которых реализует эксплуатирующий систему специалист (сотрудник предприятия или сотрудник заказчика).Обычно при разработке СУЗ выделяют следующие этапы [2]:

  • накопление – стихийное и бессистемное накопление информации в организации;
  • извлечение – процесс, идентичный традиционному извлечению знаний для экспертной системы (один из наиболее сложных и трудоемких этапов, от его успешности зависит дальнейшая жизнеспособность системы);
  • структурирование – на этом этапе должны быть выделены основные понятия, выработана структура представления информации, обладающая максимальной наглядностью, простотой изменения и дополнения;
  • формализация и программная реализация. Представление структурированной информации в форматах машинной обработки на языках описания данных и знаний и организация автоматизированной обработки и поиска информации по запросу.
  • обслуживание – под процессом обслуживания понимается корректировка формализованных информации и знаний (добавление, обновление, удаление).

Для СУЗ предприятия – разработчика программного обеспечения для телекоммуникационной отрасли типовые этапы разработки претерпевают некоторые изменения. Этап накопления отсутствует, так как в качестве ресурса знаний используется документация на ПО. Этапы извлечения, структурирования и формализации сводятся к разработке онтологии инфокоммуникационной системы и ее наполнению. Дополнительным этапом СУЗ является формирование комплектов документации.В рамках данной концепции вся документация на ПО пересматривается с точки зрения компонентной структуры, выявляются минимальные единицы учёта – модули документации (МД). Модуль документации – дискретный модуль информации в электронном формате, который может быть использован много раз.МД является неделимый, с точки зрения хранения и использования, фрагмент документации. МД оформляется как самостоятельный документ.Каждый вид МД представляет собой соответствующее понятие инфокоммуникационной системы, которое описывается в некотором документе на ПО. Например, настроечный параметр, назначение продукта, назначение подсистемы, описание процедуры/функции, описание таблицы базы данных, описание визуальной формы (окна) приложения и т.д. Каждые МД – это экземпляр этого понятия.В качестве примера МД можно привести описание настроечного параметра – настройка (переключатель), включающая/выключающая некоторую функциональность или разрешающая/запрещающая что-либо и т.п. Описание настроечных параметров обычно создается в руководстве системного программиста на подсистему. На рис. 1 представлен пример описания настроечного параметра.

Рис. 1. Пример описания настроечного параметра

Очевидна невозможность мгновенного внедрения компонентной структуры на всём массиве документации. Однако представляется возможным поэтапный перевод документации на новую структуру.

Постепенно выделяются или создаются новые виды МД с участием экспертов-документаторов, а также с возможным привлечением для этого других экспертов (аналитиков, постановщиков, разработчиков и т.д.) в области соответствующего направления разработки ПО.На первом (основном) этапе МД включаются в цельные документы.

На втором (заключительном) этапе документы автоматически формируется из МД.На рис. 2 представлен фрагмент онтологии инфокоммуникационной системы для настроечного параметра.

Основными понятиями данного фрагмента являются: настроечный параметр, функциональность и подсистема, которые являются концептами (классами) онтологии.

Концепт «Настроечный параметр» имеет следующие основные атрибуты (в скобках указаны тип значения и разрешенные значения атрибута):

  • название (строка);
  • путь к МД (строка);
  • подсистема (экземпляр класса «Подсистема»);
  • функциональность (экземпляр класса «Функциональность»);
  • язык (строка; возможные значения: русский, английский и т.д.).

Рис. 2. Фрагмент онтологии для настроечного параметра

Процесс создания компонентной документации может быть эффективен только при использовании на предприятии с централизованным администрированием ресурсов, когда структура и содержание всех разрабатываемых документов, в том числе и МД, определяются стандартами предприятия и тщательно тестируются.

Так как документаторы теперь не работают с полными текстами документов, а только с МД, дополнительно на заключительном этапе возникает задача формирования цельных динамических документов, когда, например, по какой-либо подсистеме вся документация переведена на компонентную структуру [3].

Динамически формируемый документ – документ, который определяет необходимый набор МД.Часть документов строится на основе предопределенных шаблонов документов. Другая часть документов собирается на основе выборки, полученной пользователем на этапе поиска знаний, либо непосредственно им указанной.На рис.

3 представлен пример схемы формирования динамического документа из экземпляров онтологии.

Рис. 3. Пример схемы формирования динамического документа

Основными компонентами СУЗ являются:

  • Онтология инфокоммуникационной системы. Используется для описания информационных ресурсов с учетом семантики обрабатываемой информации.
  • Поисковая подсистема. Обеспечивает оперативный отбор и доставку адекватной информации по запросам.
  • Подсистема компоновки документов.

    Выполняет формирование требуемых цельных документов.

  • Подсистема разграничения доступа. Обеспечивает разграничения доступа к информационным ресурсам.
  • Подсистема целостности онтологии. Обеспечивает контроль целостности онтологии.

Продукт Microsoft SharePoint 2010 представляет собой технологическую платформу СУЗ.

Архитектура СУЗ и основные участники процесса управления знаниями представлены на рис. 4.Онтология инфокоммуникационной системы разделена на функциональные составляющие: онтологию документации на программное обеспечение, лингвистическую онтологию, онтологию продукции.

Рис. 4.

Архитектура СУЗ и основные участники процесса управления знаниями

В онтологию документации на ПО выделены концепты, относящиеся к документации на ПО. Для каждого концепта выделяется подмножество ключевых атрибутов, служащих для однозначной идентификации экземпляров. Онтология документации на ПО представляет собой библиотеку документов SharePoint.

Для каждого концепта (вида МД) онтологии документации на ПО создан тип контента (Content Type) со своим набором столбцов (атрибутов).Понятия онтологии, предназначенные для поддержки решения задач информационного поиска, должны быть связаны со значениями терминов предметной области. Такого рода онтологию принято называть лингвистической или словарной онтологией [7].

В основе лингвистической онтологии предметной области лежит карта бизнес-процессов модели eTOM (enhanced Telecom Operations Map), разработанной международной некоммерческой организацией TeleManagement Forum (TM Forum) [4, 6].

Концепт лингвистической онтологии инфокоммуникационной системы рассматривается как пара – сигнатура (термин – функциональная возможность) из иерархии бизнес-процессов и множество ключевых слов, синонимов и сокращений к сигнатуре. Лингвистическая онтология реализована на основе набора терминов управляемых метаданных SharePoint.

В онтологию продукции выделены концепты, относящиеся к программным продуктам (например, подсистема, продукт, группа продуктов и т.д.). Онтология продукции реализована на основе списков SharePoint.Компоненты программного обеспечения реализованы при помощи языка JavaScript, библиотек jQuery и AJAX, веб-служб SharePoint.

Онтология инфокоммуникационной системы является динамической. Функциональность продукта Microsoft SharePoint позволяет добавлять новые или изменять существующие типы контента и столбцы (атрибуты), в том числе и их типы данных.ЗаключениеРассмотренный подход используется при разработке СУЗ компании «Петер-Сервис» (г.

Санкт-Петербург), которая является ведущим разработчиком решений для телекоммуникационной отрасли, специализируясь на разработке, внедрении и обслуживании OSS/BSS систем для крупных операторов связи. Документация на ПО содержит около 90% всей информации о разрабатываемых в компании продуктах.

На сегодняшний день в онтологии документации на ПО выделено около 100 концептов и 7 типов отношений, создано около 14000 экземпляров. Объем документации на ПО, переведенный на компонентную структуру, составляет примерно 30 %.

Лингвистическая онтология включает один концепт – «Функциональная возможность», иерархия строится на основе отношения типа «класс-подкласс», создано около 400 экземпляров. В онтологии продукции выделено 6 концептов, таксономия строится на основе отношения типа «часть-целое» (включения), создано около 5000 экземпляров.

Литература:

              1. Гаврилова Т.А. Использование онтологий в системах управления знаниями [Электронный ресурс] / Т.А. Гаврилова // «Бизнес Инжиниринг Групп» (БИГ-СПб) , 2003. – Режим доступа: http://bigc.ru/publications/bigspb/km/use_ontology_in_suz.php, свободный.
              2. Гладун А.Я. Онтологии в корпоративных системах / А.Я. Гладун, Ю.В.

                Рогушина // Корпоративные системы. – 2006. – № 1. – С. 41-47.

              3. Дмитриев П.И. Автоматизация процесса формирования комплектов технической документации на основе онтологического подхода / П.И. Дмитриев // Информация и космос. – 2011. – № 1. – С. 90-93.
              4. Дмитриев П.И. Использование модели еТОМ в системе управления знаниями инфокоммуникационной системы / П.И.

                Дмитриев // Сборник научных трудов IV международного научного конгресса «Нейробиотелеком 2010». – СПб.: «ТЕЛЕДОМ» ГОУВПО СПбГУТ, 2010. – С. 55-58.

              5. Дмитриев П.И. Основные возможности Microsoft SharePoint 2010 для построения корпоративной системы управления знаниями / Дмитриев П.И. // Молодой ученый. – 2011. – №4. Т.1. – С. 86-88.

              6. Расширенная карта процессов оператора связи (eTOM®) [Электронный ресурс] / Jet Info, 2007. – Режим доступа: http://www.jetinfo.ru/Sites/info/Uploads/ 2007_7.66B18310AEEF48B386233A330458F8F2.pdf, свободный.
              7. Рубашкин В.Ш. Онтологии: от информационно-поисковых тезаурусов к инженерии знаний / В.Ш. Рубашкин // Труды ХХ национальной конференции по Искусственному Интеллекту с международным участием – КИИ-2006, т. 2 – М.: Физматлит, 2006.

Основные термины (генерируются автоматически): настроечный параметр, программное обеспечение, лингвистическая онтология, онтология документации, компонентная структура, онтология продукции, система, телекоммуникационная отрасль, документ, знание.

настроечный параметр, программное обеспечение, лингвистическая онтология, онтология документации, компонентная структура, онтология продукции, система, телекоммуникационная отрасль, документ

Онтология информационно-аналитической системы спроектирована в программном продукте Protege 4.3. Основная база онтологииструктура классов и их отношений. В разработанной онтологии 57 классов, некоторые из них включают в себя подклассы.

Анализ инструментов для построения онтологии информационно-справочной системы гостиниц и хостелов.

При реализации проекта онтологии первая и разумная реакция — найти подходящий редактор программного обеспечения онтологии, вследствие каждый человек…

Создание файла описания отображения и настройка параметров подключения к источнику данных происходит согласно документации [12] и

Основная база онтологииструктура классов и их отношений. Методологические особенности осмысления онтологических

программная продукция, программное обеспечение, знание, поиск информации, онтология документации, текстовая информация, информационная система, базовый процесс предприятия, основной участник процесса УЗ, BSS.

Перемещение бизнес логики и знаний предметной области из базового кода агента на более высокий уровень развития онтологии

‒ Платформенно-зависимая модель (Platform Specific Model, PSM) описывает состав, структуру, функционал системы применительно к вопросам ее…

В статье предлагается создание системы управления знаниями предприятия – разработчика программного обеспечения для телекоммуникационной отрасли

Оптимальное управление монтажно-настроечными работами при создании локальной вычислительной сети организации.

В онтологической схеме Нового времени природатрактуется как система тел и их элементов. Субстанция «вещь» с ее количественными параметрами становится фундаментальной категорией онтологии рационализма.

Онтология модели для выявления атак должна содержать лингвистическую переменную «уровень риска», значение которой представляет собой оценку риска события безопасности, соответствующего выявленной

Дефекты программного обеспечения системы управления…

Источник: https://moluch.ru/conf/tech/archive/4/866/

Ссылка на основную публикацию