+7(499)-938-42-58 Москва
+7(800)-333-37-98 Горячая линия

Интеллектуальный актив: правила создания базы знаний

Содержание

Ключевые знания

Интеллектуальный актив: правила создания базы знаний

Ключевые знания компании – это основные знания в ее бизнес-процессах, те знания и опыт, которые выделяют компанию на рынке и позволяют ей достигать своих бизнес-целей и развиваться.

В компаниях схожих сфер бизнеса ключевые знания также похожи, например, это знания в основных бизнес-процессах, рецептура продуктов, технологические схемы, способы решения бизнес-задач, взаимодействия с клиентами и партнерами и пр. Но ключевые знания в IT компании и сети ресторанов будут, разумеется, значительно различаться. Ключевые знания не только самые важные для бизнеса компании, они определяют ее конкурентоспособность.

Зачем выявлять ключевые знания

Ключевые знания – самые важные для бизнес-процессов компании, но она часто не знает, какие они и где находятся (в головах сотрудников или в документах).

 Процессы управления знаниями часто направлены именно на ключевые знания, потому что тогда они приносят компании наибольшую выгоду.

 Если провести аналитическое исследование, идентифицировать и описать ключевые знания, компания будет знать, что именно она знает, в каких бизнес-процессах она обладает особыми компетенциями и какие ее конкурентные преимущества.

Такие преимущества можно в дальнейшем развивать и совершенствовать. Идентификация ключевых знаний помогает компании понять, в достаточной ли степени сотрудники и подразделения обладают этими знаниями, возможно, некоторые ключевые знания необходимо развивать, а сотрудников – дополнительно обучать.

Когда ключевые знания выявлены и описаны, можно понять, кто именно обладает ключевым экспертным знанием и является экспертом в своем деле. Таких знатоков в перспективе можно активно вовлекать в процессы управления знаниями – в оценку сохраняемых документов, в сообществах практиков и пр.

Кроме того, когда ключевые знания понятны и их носители известны, процесс обучения новых сотрудников может стать значительно эффективнее. Ведь ясно какие именно знания необходимы новичкам, и кто может их передать.

Очевидно, что ключевые знания необходимы для создания баз знаний и интеллектуальных активов, именно они и должны быть сохранены и распространены в первую очередь.

Что делать с ключевыми знаниями

Большинство компаний только предполагает, какие знания являются ключевыми для ее успеха, но редко кто проводит с ключевыми знаниями серьезную работу.

Согласно результатам некоторых исследований, только около 15% инициатив по управлению знаниями завершается успешно, поскольку компании изначально не могут определить, какие именно знания являются ключевыми для их бизнеса.

Что компания должна делать со своими ключевыми знаниями, чтобы использовать и развивать их?

Во-первых, исследовать знания, которыми компания обладает, чтобы выявить самые важные, ключевые знания.  цель таких исследований – понять, какие ключевые знания компании, где они находятся и доступны ли они для тех, кому они необходимы.

Для этого можно использовать методики аудирования знаний, которое проводится с помощью опросников, тестов, семинаров, фокус-групп и интервью.

Чаще всего и для большей части сотрудников применяются опросники, руководители направлений и ключевые эксперты участвуют в семинарах и проходят специальные интервью.

Во-вторых, описать и структурировать ключевые знания. В некоторых компаниях ключевые знания находятся, в основном, в формализованном формате (документы), а в других – в неформализованном (в головах у экспертов).

Те и другие нужно описать, а визуализировать их помогут «карты знаний» – визуальное представление знаний в их взаимосвязях, включающее как документы, так и экспертов.

Карты знаний сами по себе являются полезным инструментов управления знаниями, и иногда составление карты ключевых знаний является конечной задачей управления знаниями в компании.

В-третьих, максимально задействовать и развивать ключевые знания.Самый простой пример, карту ключевых знаний можно активно задействовать в программе адаптации новичков, по некоторым исследованиям, эффективность их адаптации может возрасти при этом от 20 до 50%.

Базы знаний создают многие компания, однако редко кто может похвалиться эффективной базой знаний, приносящей компании выгоду. Частая причина недостаточной эффективности баз знаний – в ней сохранены не самые важные, не ключевые для компании знания.Когда ключевые знания – формализованы, т.е.

сосредоточены в документах, их достаточно легко собрать и структурировать. Поэтому после идентификации ключевых знаний и их описания важно собрать их в базе знаний.

Разумеется, не забываем про простую и логичную структуру и эффективный поиск и про управление базой знаний – способы сохранения в ней документов, их оценки экспертами-носителями ключевых знаний, использование и распространение документов.

Как поступить, когда ключевые знания находятся в головах экспертов? Как распространить их в компании и максимально эффективно использовать? В этом помогут такие инструменты, как корпоративные социальные сети, экспертные директории, энциклопедии сотрудников.Эти инструменты сдержат обычно как структурированную (по заданным изначально полям), так и неструктурированную информацию.

Поскольку всеми инструментами управляет компания (должна, по крайней мере), то специально создаются поля для указания ключевых знаний. Например, сотрудники могут выбрать из выпадающего списка ключевых знаний именно те, которыми они обладают и считают себя экспертами. Это позволяет каждому сотруднику воспользоваться этими ключевыми знаниями, задавая эксперту соответствующие вопросы.

Разумеется, в этом случае важным условием, определяющим возможность эффективного использования ключевых знаний, является корпоративная культура доверия.

Наконец, вспомним о несколько забытом инструменте – наставничестве. Когда известно, кто эксперт-носитель ключевых знаний, несложно направить новичков именно к ним. Эффективность их адаптации в этом случае значительно возрастет.

Источник: https://kak-upravliat-znaniyami.com/stati/osnovy-upravleniya-znaniyami/klyuchevye-znaniya/

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

Интеллектуальный актив: правила создания базы знаний

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.

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

Как управление знаниями создает стоимость

Интеллектуальный актив: правила создания базы знаний

Уверены, что невозможно создать стоимость почти из воздуха? Техники управления знаниями помогают находить стоимость, которая скрыта в корпоративном опыте компании и индивидуальных знаниях каждого сотрудника.

Она уже есть в компании, нужно только дать ей возможность проявиться. А еще можно произвести дополнительную стоимость – она создается коллективно.

Другими словами, есть по меньшей мере пять способов, когда управление знаниями приносит или создает дополнительную стоимость – деньги вашему бизнесу.

Управление знаниями – создание условий (коммуникационных, организационных и технологических), когда корпоративный опыт, информация и знания каждого сотрудника помогают компании достигать ее стратегических, а иногда тактических задач.

Как создать стоимость почти из воздуха

1. Используйте лучшие способы решения задач (их еще называют «лучшие практики»). Это поможет вам сократить издержки, например – стоимость продаж. Вы сможете повышать качество продуктов и услуг, а период вывода на рынок новинок – сократить. Вы также улучшите качество взаимоотношений с клиентами, а это неотвратимо отразится на покупках и заказах.

2. Анализируйте результаты проектов. Извлекайте уроки из проектов и процессов. Каждый ваш следующий проект будет эффективнее предыдущего. А это значит – непрерывное улучшение бизнес-процессов, проектной работы, качества экспертизы сотрудников и роста экспертного опыта компании. Что принесет вам и сокращение издержек, и рост доходов. Практически – из воздуха!

3. Решайте проблемы коллективно. Создавайте условия для совместной работы. Получите «синергетический» эффект, когда одна экспертиза плюс другая экспертиза будет больше двух.

А еще это путь к быстрому доступу, к работающим решениям и росту экспертности – как компании в целом, так и отдельных ее профессионалов.

Все вместе это приведет к сокращению издержек, росту производительности, а вы сможете оценить это в деньгах.

«А как же традиционная российская «недоверительная» корпоративная культура?», – скажете вы. Несмотря на наличие таких традиций коллективное решение задач вполне возможно: создайте условия, поощряющие коллективный труд. Есть немало способов нематериальной мотивации без дополнительных вложений.

Самый популярный из них сейчас – благодарности от коллег или руководителей. Например, программа СОТа в «ВымпелКом», когда сотрудники говорят друг другу «спасибо» за лидерство, ответственность, командную работу, помощь в решении проблемы. Одно «спасибо» равно 100 баллам.

Полученные баллы материализуются в дополнительных днях отпуска, девайсах, сувенирах, и также приглашениях на мероприятия компании.

4. Используйте идеи сотрудников! Правда, в этом случае у вас будут некоторые начальные вложения – на создание хранилища идей, а также затраты времени экспертов – на их оценку.

Но, как говорится, утром вложения – вечером доходы! Идеи могут быть направлены на совершенствование внутренних бизнес-процессов, развитие отношений с клиентами, создание новых продуктов и пр. Часто активное идеетворчество сотрудников приводит к сокращению затрат на R&D.

А в некоторых компаниях оно служит источником множества инноваций, например, создания новых тарифных планов и продуктов («ВымпелКом», «Сбербанк»).

В каждом случае вы также получите сокращение издержек, новые возможности для развития, новые продукты и рынки. А это – опять деньги!

5. Наконец, формируйте новые компетенции компании! Выполнили новый проект, кардинально изменили бизнес-процесс, например, обучаете новичков совершенно новым способом – это также новые возможности компании.

Некоторые компании продают свои новые компетенции (как когда-то сеть отелей Ritz-Carlton или Siemens), другие применяют их для развития собственного бизнеса. Описанные компетенции компании – это новые возможности создания стоимости.

Это новые сегменты рынка, новые группы клиентов. И снова дополнительные деньги!

«Вы скажете – неужели все так просто? Да, просто, но не совсем так», – говорил Альберт Эйнштейн.

Когда управление знаниями создает стоимость

Вы удивитесь, но главный секрет успеха процессов управления знаниями, создающих новую стоимость – «правильная» формулировка их цели в компании. Другими словами, затевая управление знаниями, вы должны точно знать, зачем вам это нужно. Только при этом условии управление знаниями поможет вам создать новую стоимость.

Если вы уже начали процессы управления знаниями в своей компании, вспомните – как это произошло? Возможно, каждый проект начинался как с чистого листа, проектные знания сохранялись только в головах участников проектной группы, проекты новые, а ошибки те же, обучали сотрудников – а они уходили из компании, новички адаптировались долго и неэффективно, состав проектных командах не всегда экспертен. Список можно продолжать.

Результат – рост издержек и рисков, потери клиентов, упущенные бизнес возможности, неверные управленческие решения и потери доли рынка, уменьшение доходов.

Бизнес-процесс «управление знаниями» помогает сократить такие риски. В 80-85% случаев российские компании смотрят в сторону управления знаниями, чтобы «тушить свои пожары». Остальные 15-20% управляющих знаниями компаний нацелены на инновационное развитие.

Они хотят создавать новые продукты и услуги, выходить с ними на новые рынки, улучшать качество отношений с клиентами и продавать свои услуги и продукты новым клиентским группам.

Инновации и развитие – в этом тоже поможет правильно организованная работа со знаниями, информацией и опытом.

В том или ином случае вы действуете в одном из четырех направлений. И это те самые правила, которые помогут создавать стоимость почти из воздуха.

Как создавать стоимость: четыре правила

Правило первое. Вы улучшаете свою операционную деятельность. Совершенствуете бизнес-процессы и проекты, и применяете для этого любые из пяти способов создания стоимости, например – «извлекаете уроки» из проектов и процессов. Исправляете ошибки и не их повторения, находите и применяете «лучшие способы решения задач».

Правило второе. Выходите на новый уровень отношения с клиентами – создаете новое качество этих отношений.

Например, «извлекаете уроки» из опыта продаж, анализируете запросы и потребности, опыт клиентов вместе с ними, по результатам совершенствуете сервисы компании.

Применяете «лучшие практики» клиентоориентированности, учитесь у лучших. Совершенствуете способы работы с клиентами, ваши продавцы учатся на своем успешном опыте.

Правило третье. Создаете инновации – новые продукты, услуги, компетенции компании. Для этого можно, например, применить полезную технику управления знаниями – методику управления идеями сотрудников.

Многие российские компании («ВымпелКом», «Ростелеком», I-Free) уже используют этот способ, а также создают для этого специальный продукт – банк идей.

В «Сбербанке» такая «биржа идей» работает уже несколько лет и приносит компании около 6 млрд рублей в год.

Правило четвертое. Планируете значительные трансформации и изменения. Это могут быть переориентация деятельности, изменения в стратегии, франшиза (как в случае франчайзера, так и франчайзи), а также слияния и поглощения. Вам потребуется понять, что именно компания знает, какие ее компетенции, в чем сила, а где потребуется подкрепление.

Другими словами – нужно оценить свои возможности. Сформированные и описанные компетенции компании помогут оценить ее конкурентоспособность на рынке, особенно в новых его сегментах. И в этом компании также помогут методики управления знаниями.

Как это сделала российская консалтинговая компания, поглотившая недавно другую компанию и создавшая «интеллектуальный актив», «100 вопросов о поглощении».

В случае франшизы вам также потребуется создать или оценить передаваемый вам «интеллектуальный актив» компании – описания бизнес-процессов, способы решения проблем, методики, рецептуры, технические требования, инструкции, руководства и пр. При этом часть перечисленных знаний – обычно формализована, но некоторые – нет.

Теперь вы знаете все четыре правила, когда корпоративный опыт и индивидуальные знания сотрудников помогут компании создавать новую стоимость.

Осталось только сформулировать свое определение управления знаниями – так, чтобы показать его значимость для достижения целей именно вашей компании. Например, «управление знаниями – создание и поддержание условий для постоянного анализа обратной связи от своих клиентов для максимально эффективных продаж».

Или «управление знаниями – создание и управление базой знаний (интеллектуальным активом компании) для постоянного совершенствования бизнес-процессов компании».

И даже может быть так: «управление знаниями – процесс создания максимально эффективных условий для адаптации новых сотрудников как драйверов постоянных инноваций».

После этого вам останется подобрать нужные методики и техники управления знаниями, которые и помогут компании создавать новую стоимость из корпоративного опыта и знаний сотрудников.

Источник: https://www.e-xecutive.ru/education/korporativnoe-obuchenie/1988587-5-sposobov-kak-upravlenie-znaniyami-sozdaet-stoimost

Пример создания корпоративной базы знаний с помощью ntile.app

Интеллектуальный актив: правила создания базы знаний

Преимущества такой платформы исходят из ее целей, а именно:

  1. Клиентская поддержка.
  2. Инструмент для обучения персонала.
  3. Ответы на самые часто задаваемые вопросы.
  4. Организация совместной работы.
  5. Организация и хранение корпоративной информации.

Стоит отметить, что для многих компаний проблемой является не только внедрение, но и обслуживание такой базы. Ведь через несколько месяцев такая площадка превращается в информационную свалку, где хранятся ссылки на когда-то полезные ресурсы, направления развития компании, шаблоны документов,устаревшие инструкции, неактуальные планы и т.д.

Чтобы решить данную проблему и организовать эффективную базу знаний в кратчайшие сроки, вы можете использовать эффективный шаблон в сервисе ntile.

Пример корпоративной базы знаний на платформе ntile.app

Шаблон готовой базы знаний вы можете найти в магазине по ссылке:

https://b.ntile.app/kb

Первым этапом является составление базовой структуры вашей базы. Типичная структура обычно отражает все актуальные страницы, которые содержат важную внутреннюю информацию. Обычно это:

  1. страница
  2. Список продуктов и услуг, которые предлагает компания
  3. Список сотрудников
  4. Используемые сервисы, регламенты работы и инструменты для сотрудников. В подкатегории можно добавить полезные видео или инструкции.
  5. Шаблоны типовых документов для заполнения.
  6. Список часто задаваемых вопросов.
  7. Раздел корпоративной библиотеки, а также курсов, которые могут повысить компетенцию работников.
  8. Архив.

Отдельно можно добавить список компаний-контрагентов, а также раздел для обучения персонала. В нашем шаблоне эту функцию выполняют страницы “Сервисы и регламенты”, а также “Корпоративная библиотека” и “Полезные курсы”.

Реализация эффективной структуры

1. На главной странице мы добавляем историю, стратегию развития, приоритетные направления и всю остальную информацию, которая отражает политику компании. Далее идут три страницы, связанные между собой:

2. Услуги и продукты компании. Здесь указываются приоритетные направления, инструменты, которые задействуются в разработке, а также список сотрудников, которые вовлечены в процесс.

В столбце “Задействованы” и “Инструменты” мы можем добавлять сотрудников, которые работают над проектом, и используемые инструменты. В таблице отображаются все актуальные продукты.

Если же какой-либо продукт больше не является приоритетным, мы меняем его статус на “Неактуальное направление”. После этого он перемещается в соответствующую папку в архив.

В разделе “Описание шаблона” подробно описывается, как реализовать взаимосвязь между страницами, а также организовать выборку в зависимости от индивидуальных предпочтений.

3. Список сотрудников. Персонал, текущий статус (В штате, ушел, в отпуске, на больничном), должность, в каких проектах задействован. Как только мы меняем статус на “Ушел”, анкета перемещается в архив.

Также, мы можем выбрать в каких проектах задействован работник в соответствующем столбце. При этом в таблице “Услуги и продукты компании” под каждым продуктом будет отображаться имя сотрудника, который работает над проектом.

4. Сервисы и регламенты. Тут указываются все полезные инструменты, ссылки на интересные статьи и видео уроки. При необходимости мы можем прикрепить любой инструмент к соответствующему проекту через столбик “Услуги и продукты компании”.

Благодаря этому каждый сотрудник, который работает, например, над Android приложением будет знать, какие инструменты помогут в его работе и какие технологии ему следует изучить.

5. Шаблоны документов. В этой таблице мы добавляем название документа, а внутри прикрепляем соответствующий файл и описание. Если шаблон становится устаревшим, мы меняем его статус и добавляем в архив.

6. F.A.Q. Список вопросов, которые могут заинтересовать сотрудников или клиентов, а также указание авторства. Если мы снимаем галочку с поля “К прочтению”, вопрос перемещается в архивную папку и больше не отображается в таблице.

7. Корпоративная библиотека. Если изменить статус книги на “В архиве”, она автоматически исчезает из списка и переходит в архивный раздел. Также если сотрудник взял книгу, то это можно отобразить в соответствующей графе. И когда мы смотрим на таблицу “Список сотрудников”, то увидим кто именно и какую книгу взял в текущий момент времени.

На архивном разделе основана концепция данной базы знаний. Вся ненужная информация хранится именно здесь. Это позволяет держать разделы чистыми от ненужных файлов, проектов, анкет сотрудников, книг и т.д.

Часто бывает, что информация уже неактуальна, но удалять ее нельзя, так как она может быть полезна в будущем. Именно для этого предназначен архив. При этом вы всегда можете следить за этим разделом и удалять, либо же восстанавливать любую информацию. Данную концепцию можно сравнить с принципом “Корзины” в операционной системе.

Но самым главным преимуществом является простота администрирования и внедрения данной базы знаний. Вы можете настраивать связи между разделами, добавлять новые выборки или редактировать текущие на основе готового примера. Фактически, этот шаблон совмещает в себе элементы CRM-системы, CMS и даже HRM.

Источник: https://spark.ru/startup/ntile-app/blog/47842/primer-sozdaniya-korporativnoj-bazi-znanij-s-pomoschiu-ntile-app

Базы знаний как современные интеллектуальные информационные системы (стр. 1 из 2)

Интеллектуальный актив: правила создания базы знаний

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

ИНЖЕНЕРНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

РЕФЕРАТ

Базы знаний как современные интеллектуальные информационные системы

Санкт-Петербург

2009

Введение

1 Общие положения

1.1 Классификация баз знаний

1.2 Применение баз знаний

2 Интеллектуальная информационная система

2.1 Классификация задач, решаемых ИИС

3 Базы знаний в интеллектуальной системе

3.1 Машинное обучение

3.1.1 Общая постановка задачи обучения по прецедентам

3.1.2 Способы машинного обучения

3.1.3 Классические задачи решаемые с помощью машинного обучения

3.1.4 Типы входных данных при обучении

3.1.5 Типы функционалов качества

3.1.6 Практические сферы применения

3.2 Автоматическое доказательство

Введение

База знаний, БЗ (англ. Knowledge base, KB) — это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями (метаданными), то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний. Раздел искусственного интеллекта, изучающий базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.

Под базами знаний понимается совокупность фактов и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информация. Например, в языке Пролог базы знаний описываются в форме конкретных фактов и правил логического вывода над базами данных и процедурами обработки информации, представляющих сведения и знания о людях, предметах, фактах событиях и процессах в логической форме.

Наиболее важным свойством информации, хранящейся в базах знаний, является достоверность конкретных и обобщенных сведений в базе данных и релевантности информации, получаемой с использованием правил вывода, заложенных в базу знаний. В ответах на простейшие запросы к базам знаний системы логического программирования Пролог, выдает значения «истина» и «ложь» в зависимости от наличия соответствующих фактов.

Обобщенные сведения в языке Пролог задаются с помощью правил логического вывода, выполняющих роль определения понятий, а также логических процедур, состоящих из наборов правил логического вывода. Достоверность обобщенных сведений зависит от наличия необходимых фактов и достоверности данных в базах знаний.

Наиболее важный параметр БЗ — качество содержащихся знаний. Лучшие БЗ включают самую релевантную, достоверную и свежую информацию, имеют совершенные системы поиска информации и тщательно продуманную структуру и формат знаний.

1. Общие положения

В зависимости от уровня сложности систем, в которых применяются базы знаний, различают:

1) БЗ всемирного масштаба — например, Интернет или Википедия

2) БЗ национальные — например, Википедия

3) БЗ отраслевые— например, Автомобильная энциклопедия

4) БЗ организаций

5) БЗ экспертных систем

6) БЗ специалистов

1.2 Применение баз знаний

Простые базы знаний могут использоваться для создания экспертных систем и хранения данных об организации: документации, руководств, статей технического обеспечения. цель создания таких баз — помочь менее опытным людям найти существующее описание способа решения какой-либо проблемы предметной области.

Онтология может служить для представления в базе знаний иерархии понятий и их отношений. Онтология, содержащая еще и экземпляры объектов не что иное, как база знаний.

База знаний — важный компонент интеллектуальной системы. Наиболее известный класс таких программ — экспертные системы. Они предназначены для построения способа решения специализированных проблем, основываясь на записях БЗ и на пользовательском описании ситуации.

Создание и использование систем искусственного интеллекта потребует огромных баз знаний.

2. Интеллектуальная информационная система

Интеллектуальная информационная система (ИИС) — это один из видов автоматизированных информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанных на знаниях.

ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.

ИИС могут размещаться на каком-либо сайте, где пользователь задает системе вопросы на естественном языке (если это вопросно-ответная система) или, отвечая на вопросы системы, находит необходимую информацию (если это экспертная система).

Но, как правило, ЭС в интернете выполняют рекламно-информационные функции (интерактивные баннеры), а серьезные системы (такие, как, например, ЭС диагностики оборудования) используются локально, так как выполняют конкретные специфические задачи.

Интеллектуальные поисковики отличаются от виртуальных собеседников тем, что они достаточно безлики и в ответ на вопрос выдают некоторую выжимку из источников знаний (иногда достаточно большого объема), а собеседники обладают «характером», особой манерой общения (могут использовать сленг, ненормативную лексику), и их ответы должны быть предельно лаконичными (иногда даже просто в форме смайликов, если это соответствует контексту :-)).

Для разработки ИИС раньше использовались логические языки (Пролог, Лисп и т. д.), а сейчас используются различные процедурные языки. Логико-математическое обеспечение разрабатывается как для самих модулей систем, так и для состыковки этих модулей.

Однако на сегодняшний день не существует универсальной логико-математической системы, которая могла бы удовлетворить потребности любого разработчика ИИС, поэтому приходится либо комбинировать накопленный опыт, либо разрабатывать логику системы самостоятельно.

В области лингвистики тоже существует множество проблем, например, для обеспечения работы системы в режиме диалога с пользователем на естественном языке необходимо заложить в систему алгоритмы формализации естественного языка, а эта задача оказалась куда более сложной, чем предполагалось на заре развития интеллектуальных систем. Еще одна проблема — постоянная изменчивость языка, которая обязательно должна быть отражена в системах искусственного интеллекта.

2.1 Классификация задач, решаемых ИИС

1) Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.

2) Диагностика. Под диагностикой понимается процесс соотношения объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность — это отклонение от нормы.

Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии.

Важной спецификой является здесь необходимость понимания функциональной структуры («анатомии») диагностирующей системы.

3) Мониторинг. Основная задача мониторинга — непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы — «пропуск» тревожной ситуации и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учёта временного контекста.

4) Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание «объектов» с заранее определёнными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов — чертёж, пояснительная записка и т.д. Основные проблемы здесь — получение чёткого структурного описания знаний об объекте и проблема «следа».

Для организации эффективного проектирования и в ещё большей степени перепроектирования необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения.

5) Прогнозирование. Прогнозирование позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций.

В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию.

Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками.

6) Планирование. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности.

7) Обучение. Под обучением понимается использование компьютера для обучения какой-то дисциплине или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения.

Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, затем в работе они способны диагностировать слабости в познаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации.

Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний.

8) Управление. Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями.

9) Поддержка принятия решений. Поддержка принятия решения — это совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решения, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающие процесс принятия решения. Эти ЭС помогают специалистам выбрать и/или сформировать нужную альтернативу среди множества выборов при принятии ответственных решений.

Источник: https://mirznanii.com/a/112998/bazy-znaniy-kak-sovremennye-intellektualnye-informatsionnye-sistemy

Руководство по управлению знаниями в компании

Интеллектуальный актив: правила создания базы знаний

Управление знаниями (менеджмент знаний) — набор процессов, которые выполняются в компании, чтобы создавать, сохранять, распределять и применять знания, которые необходимы для достижения успеха. Зачем управлять жизнью знаний в компании? Потому что в современном бизнесе ключевой капитал компании — её сотрудники, их опыт и квалификация.

У любой компании есть стоимость. Так вот, материальная собственность составляет от 6 до 30 % стоимости компании, остальные 70—94 % — её интеллектуальные активы. Ко второй группе относятся не только торговая марка, копирайты и патенты, но и уровень квалификации и знаний сотрудников, база поставщиков и партнёров, клиентская база, качество рабочих процессов и другое. 

Например, когда Philip Morris International купила фирму Kraft за $12.9 млрд, то стоимость зданий и сооружений в сочетании с остатками денег на счетах компании составила $1.3 млрд. Большая часть — $11.6 млрд — ушла на покупку нематериальной части. То есть 90 % стоимости Kraft — её интеллектуальный капитал: торговая марка, квалификация сотрудников, маркетинговые наработки, связи с клиентами.

Даже если вы не планируете продавать свою компанию, управлять знаниями всё равно нужно. С помощью менеджмента знаний вы сможете более эффективно решать множество задач и добиваться больших результатов. Посмотрим на примерах.

В компании появился новичок

Вспомните свои первые дни в новой должности. Вы ступили на неизведанную территорию. Вам предстояло изучить особенности компании, её структуру и методы работы, разобраться в тонкостях своих должностных обязанностей и запомнить, к кому и с каким вопросом нужно обратиться.

Также вам требовалось время, чтобы изучить отчёты и аналитические записки своего предшественника, а если вы пришли из другой отрасли, то получить представление о специфике работы в выбранном секторе.

От того, сколько времени новичок осваивается на новом месте, зависит качество его работы и успех всей компании. 

Если в компании нет базы знаний, новичок вынужден по 30 раз в день отвлекать коллег вопросами, часами искать ответы в интернете и делать одни и те же ошибки при выполнении стандартных бизнес-процессов компании.

В компании с эффективной системой управления знаниями новички в простой и удобной форме получают исчерпывающую информацию (принципы работы в компании, описание реализованных проектов, база партнёров и т. д.), не отвлекая коллег и радуя начальство своими успехами в работе. 

Уходит ценный сотрудник

Представьте, что из вашей компании увольняется или уходит на пенсию менеджер по продажам, который проработал на своём месте 10 лет.

При отсутствии системы управления знаниями в лучшем случае этот бесценный человек передаст дела коллеге (несколько папок на рабочем компьютере) и даст какие-то устные наставления. Все наработанные знания он унесёт с собой, даже если они ему больше не понадобятся.

А вы потеряете возможность использовать накопленный опыт, чтобы работать эффективно и быстро вводить новичков в курс дела.

Выполнение аналогичных проектов

База знаний незаменима при решении аналогичных задач. Например, если два года назад вы делали рекламу для мебели фабрики «Петров и Иванов», то при подготовке новой рекламной кампании вам здорово поможет информация по реализованному проекту, где собраны все важные данные (макеты, записки по проекту, подборка удачных работ в той же сфере). Бери и пользуйся.

Если у вас ещё нет корпоративной базы знаний, вы несёте потери. 

Статистика потерь:

  • 70 % документов в компании создаются заново вместо того, чтобы внести изменения в уже существующие; 
  • в компании безвозвратно теряются 6 % документов; 
  • стоимость электронного хранения на 80 % ниже по сравнению с бумажным; 
  • руководитель компании до 45 % рабочего времени тратит на поиск и согласование документов; 
  • менеджер среднего звена теряет 8 часов в неделю (20 % рабочего времени) из-за неэффективной работы с документооборотом.

При создании базы знаний, с которой работать легко и удобно, сотрудники будут работать эффективнее, а компания добьётся лучших результатов с меньшими затратами.

Что называть знаниями

Что же является знанием? Для начала нужно понять, чем отличаются данные и информация от знаний.

Говоря о данных, мы имеем в виду имена, адреса, цифры и факты. Данные есть в любой компании. Для использования их необходимо интерпретировать, найти им практическое применение.

Информацией называют обработанные данные, которые дополнены неким посланием, что сделало их пригодными для практического использования. Здесь нужен пример.

Если в автосалоне ведётся учёт проданных автомобилей (модель, цвет, покупатель), то это просто данные. Но когда менеджер по продажам заметит, что весной количество продаж семейных автомобилей увеличивается на 20 %, и покупают их мужчины 30—40 лет, то данные превратятся в информацию. 

Так вот, знания — это больше, чем данные и информация, вместе взятые.

Что относится к знаниям:

  • убеждения и моральные ценности;
  • идеи по усовершенствованию;
  • суждения;
  • навыки и профессиональные познания;
  • теории;
  • правила;
  • отношения;
  • мнения;
  • понятия;
  • прошлый опыт.

Именно знания объясняют и позволяют понять практическую пользу данных и информации.

Одни знания сотрудники где-то хранят (записки по проекту, предложения по усовершенствованию работы, чек-листы по выполнению важных операций). Это формализованные знания, которые где-то документально закреплены.

Есть ещё неформализованные знания. Это суждения человека, его наблюдения и другие знания, которые хранятся у него в голове, и их сложно оформить в виде документа.

Например, если менеджер работал с несколькими важными и сложными клиентами, то научился вести себя максимально правильно. Но это сложно написать, проще показать. Лучше организовать несколько общих встреч, чтобы коллеги могли поделиться неформализованными знаниями.

Фотография из корпоративного инстаграма

Например, для этого мы в студии собираемся на «Элементарные встречи», где за чашкой чая с конфетами коллеги делятся своими идеями и наработками, находят ответы на важные вопросы и отыскивают способы делать работу более эффективно.

Управление знаниями компании — это серьёзный инструмент для создания конкурентного преимущества. Если в вашей компании уже есть собственная база знаний, примите наши комплименты. Для тех, кто заинтересовался темой менеджмента знаний, мы готовим вторую часть. Будем говорить о том, как же собрать все знания в удобную систему и начать получать пользу.

Источник: https://webelement.ru/blog/rukovodstvo_po_upravleniyu_znaniyami_v_kompanii.html

Поделиться:
Нет комментариев

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Все поля обязательны для заполнения.