Technologie zarządzania wiedzą

Tendencje w biznesie Źródło: Gladstone, B., From Know-How to Knowledge – The Essential Guide to Understanding and Implementing Knowledge Management (za: Brdulak, J., Zarządzanie wiedzą – co to jest i po co to jest?, materiały dydaktyczne do przedmiotu Zarządzanie Wiedzą, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie) 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Modne hasło: zarządzanie wiedzą Wiedza – najcenniejszy zasób w organizacji. Zarządzanie wiedzą: powstawanie wiedzy, przesyłanie wiedzy (dzielenie się wiedzą), wykorzystanie wiedzy. Robotnicy wiedzy (knowledge workers). 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Wiedza dostępna i ukryta Wiedza dostępna (explicit, focal knowledge): wiedza, którą udało się przedstawić za pomocą słów, liczb, znaków, symboli, przez co stała się usystematyzowana i łatwa do przekazania. Wiedza ukryta (tacit knowledge): wiedza, z której istnienia zdajemy sobie sprawę, i którą wykorzystujemy w codziennym życiu, ale nie potrafimy do końca wyjaśnić jej istoty, przez co jej formalizacja i przekazanie innym jest bardzo trudne. Źródło: Brdulak, J., Zarządzanie wiedzą – co to jest i po co to jest?, materiały dydaktyczne do przedmiotu Zarządzanie Wiedzą, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Piramida wiedzy mądrość wiedza informacje dane ludzie (przetworzone fakty) IT dane (surowe fakty) Źródło: Brdulak, J., Zarządzanie wiedzą – co to jest i po co to jest?, materiały dydaktyczne do przedmiotu Zarządzanie Wiedzą, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Wiedza a kultura organizacyjna Psychologiczne bariery przepływu wiedzy: „dzieląc się wiedzą oddajesz część swojej władzy”, „gromadzisz wiedzę – masz władzę – budujesz swój autorytet”, „korzystając z cudzej wiedzy przyznajesz, że jesteś niekompetentny”, „gdy pożyczam czyjąś wiedzę, muszę samemu sobie przyznać, że potrzebuję pomocy, muszę okazać swoją słabość”. Motywowanie do dzielenia się wiedzą: ocenianie pracowników, udział w efektach wykorzystania wiedzy, tworzenie warunków do wymiany wiedzy: czas i miejsce, technologia. Na podstawie: Fazlagić, A., Jak motywować do dzielenia się wiedzą, http://www.fazlagic.egov.pl/artykul.php?artykul=48&zakladka=4 Dużo pisze się i słyszy o projektach wdrożeń systemów zarządzania wiedzą, które nie przyniosły oczekiwanych rezultatów, bo mało kto korzystał z tych systemów. Technologia nie jest bowiem lekarstwem na brak zarządzania wiedzą, a jedynie jednym z wielu czynników, których brak utrudnia zarządzanie wiedzą, lecz których istnienie nie gwarantuje zarządzania wiedzą. Bardziej kluczowa od technologii jest kultura organizacyjna. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Rozwiązania technologiczne System plików (na dysku sieciowym). System zarządzania dokumentami/treścią: metainformacje, workflow, wersje, uprawnienia, ..., SGML/XML, Intranet – zarządzanie i publikowanie treści w jednym. Portal korporacyjny: każdy jest zarówno czytelnikiem, jak i autorem, udostępnianie zintegrowanej informacji z: systemów biznesowych organizacji, Internetu; jednokrotna autoryzacja dostępu do wszystkich zasobów, personalizacja. Czy to jest zarządzanie wiedzą? Jako systemy zarządzania wiedzą sprzedaje się często rozwiązania znane już od lat, teraz pod nową nazwą. Odróżnijmy jednak zwykłe zarządzanie dokumentami od zarządzania wiedzą. Od zarządzania wiedzą powinniśmy oczekiwać czegoś więcej. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Co autor miał na myśli Co ciekawsze zasłyszane definicje systemu zarządzania wiedzą: baza wszystkich pracowników, ich doświadczeń i umiejętności, pozwalająca na znalezienie osoby o zadanym doświadczeniu, system umożliwiający określenie statusu i miejsca przebywania przesyłki (w firmie kurierskiej), system przekazu obrazu wideo, pozwalający ekspertom na zdalną diagnozę i naprawę uszkodzonych szybów naftowych. Czy to jest zarządzanie wiedzą? Są to definicje zasłyszane na konferencji poświęconej zarządzaniu wiedzą, pokazujące, czym nie jest system zarządzania wiedzą. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Czym tak na prawdę jest wiedza? To więcej niż: informacja, tekst, dokument. To sieć powiązań, relacji, skojarzeń między informacjami, doświadczeniami, spostrzeżeniami. Tymczasem: systemy zarządzania dokumentami, systemy zarządzania treścią, portale korporacyjne operują na dokumentach! 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Wiedza a technologia Modelowanie wiedzy: System zarządzania wiedzą: ontologia – schemat modelowanej dziedziny: typy pojęć, typy relacji między pojęciami, mapa wiedzy: abstrakcyjne pojęcia, powiązania między pojęciami, wystąpienia pojęć w dokumentach. System zarządzania wiedzą: budowanie ontologii, budowanie, rozwijanie mapy wiedzy, nawigacja po mapie wiedzy. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Ontologia Ontologia – dział filozofii zajmujący się ogólną teorią bytu, charakterem i strukturą rzeczywistości. Słownik wyrazów obcych i zwrotów obcojęzycznych Władysława Kopalińskiego, http://www.slownik-online.pl Ontologia stanowi wspólną reprezentację pewnej dziedziny działalności ludzkiej, która może być wykorzystana jako platforma porozumienia pozwalająca na spójne podejście do rozwiązywania problemów w tej dziedzinie. Ontologia obejmuje pewną wizję świata ograniczoną do danej dziedziny. Taka wizja zazwyczaj jest wyrażana jako zbiór pojęć, definicji tych pojęć oraz ich wzajemnych powiązań. Taką reprezentację dziedziny nazywamy często jej konceptualizacją Źródło: Uschold, M., Artificial Intelligence Application Institute, University of Edinburgh Za: Staniszkis, W., Architektura systemów zarządzania wiedzą, Rodan Systems S.A. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Mapa wiedzy – przykład ryba śledzie w oliwie śledź świeży śledź główny składnik rodzaj śledzie w oliwie rodzaj śledź świeży śledź grupa podobny do przygotowywany z rodzaj śledzie w śmietanie śledź solony główny składnik grupa danie rybne składnik można zastąpić natka pietruszki suszona pietruszka 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Ontologia – przykład Typy pojęć: Relacje: przepis, grupa przepisów, składnik. Relacje: składnik wchodzi w skład przepisu, składnik jest głównym składnikiem przepisu, składnik jest rodzaju składnik, składnik jest przygotowywany ze składnika, składnik można zastąpić składnikiem, przepis należy do grupy przepisów, przepis jest podobny do przepisu 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Wiedza operacyjna a wiedza abstrakcyjna opisuje konkretne instancje obiektów i ich własności, np.: klienta Jana Kowalskiego, polisę nr 1234-5678/2002; często się zmienia, ma charakter relacji bazodanowych. Wiedza abstrakcyjna: opisuje własności abstrakcyjnych bytów (klas obiektów), np: zakres ubezpieczenia terminowego na życie; nie zmienia się w wyniku działalności operacyjnej, ma charakter luźnej sieci powiązań. Oczywiście powyższy podział ma charakter akademicki – pozwala nam uzmysłowić sobie różnicę, ale tak na prawdę rzadko występuje w czystej postaci w przyrodzie. Często bowiem łączymy w mapie wiedzy elementy wiedzy abstrakcyjnej oraz operacyjnej, np. opisując w części abstrakcyjnej własności ubezpieczenia terminowego na życie, oraz dla konkretnych polis z części operacyjnej – określając ich rodzaj poprzez powiązania z obiektami części abstrakcyjnej. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Modelowanie ontologii (1) Zdefiniowanie celu modelowania: charakter mapy wiedzy: operacyjny vs. abstrakcyjny, poziom szczegółowości mapy wiedzy, poziom granulacji dokumentów, czy mapa wiedzy formalizuje wiedzę zapisaną w dokumentach? jaki będzie podstawowy sposób dostępu do informacji? Analiza rzeczywistości biznesowej: oddzielenie wiedzy abstrakcyjnej od operacyjnej, modelowanie części abstrakcyjnej: wyodrębnienie ogólnych klas i relacji między klasami, uszczegółowienie klas, utworzenie hierarchii klas; modelowanie części operacyjnej: określenie, które klasy abstrakcyjne będą miały egzemplarze w części operacyjnej (ewentualnie rozszerzenie części operacyjnej), zdefiniowanie możliwych zależności między egzemplarzami. Wybranie charakteru mapy (np. operacyjnego) nie oznacza, że nie pojawią się w niej obiekty abstrakcyjne. Chodzi jedynie o dominujący rodzaj pojęć. Określając cel modelowania trzeba też zdecydować, czy będzie ona zawierała wiedzę zawartą już w dokumentach, tyle że sformalizowaną, czy też będzie to wiedza ekstra, pozwalająca lepiej interpretować treść dokumentów osobom, które nie są ekspertami. Poziom szczegółowości mapy wiedzy jest silnie związany ze stopniem granulacji dokumentów. Duża granulacja oznacza, że mamy wiele dokumentów o małych rozmiarach, każdy dokument opisuje jeden problem/sytuację/pojęcie. Przy dużej granulacji, nawigacja po mapie wiedzy może być podstawowym sposobem dostępu do danych. Natomiast przy niewielkiej granulacji (długie dokumenty, opisujące wiele pojęć), nawigacja po mapie wiedzy będzie zapewne pomocniczym sposobem dostępu, zaś głównie będzie się korzystać z wyszukiwania wspartego modelem wiedzy. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Modelowanie ontologii (2) Analiza dostępnych dokumentów: wyodrębnienie pojęć występujących w dokumentach, klasyfikacja dokumentów, zdefiniowanie typów wystąpień dokumentów w mapie wiedzy. Testowanie: wypełnienie mapy wiedzy pojęciami i powiązaniami, dowiązanie przykładowych dokumentów, sprawdzenie efektywności nawigacji po mapie, wprowadzanie poprawek. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Język modelowania ontologii Podział ról Język modelowania ontologii Poziom dostawcy rozwiązania Ontologia Poziom analityka/ administratora Mapa wiedzy Poziom użytkownika Docelowy użytkownik operuje w ramach ontologii zamodelowanej przez analityka/administratora. Dla końcowego użytkownika, ontologia jest więc ustalona – on sam jej nie zmienia. Analityk operuje natomiast w ramach języka, który jest wspierany przez serwer map wiedzy. Zapewne będzie to jeden ze standardowych języków, być może wzbogacony o możliwość określania dodatkowych informacji, parametrów (np. uprawnień użytkowników, sposobu wizualizacji). 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Korzenie: sztuczna inteligencja nauka o mechanizmach racjonalnego działania oraz budowaniu algorytmów stosujących te mechanizmy, intensywnie rozwijana w latach 70-tych. Obszary zainteresowań: przetwarzanie języka naturalnego, reprezentacja wiedzy, automatyczne wnioskowanie, uczenie maszynowe. systemy eksperckie. Sztuczna inteligencja a zarządzanie wiedzą: to człowiek, a nie maszyna, wykorzystuje wiedzę, problemem jest efektywny dostęp do zgromadzonej wiedzy. Każdy zapewne słyszał hasło sztuczna inteligencja. Nie każdy wie, że jest to poważna gałąź informatyki, której rozwój zaowocował opracowaniem zaawansowanych sposobów reprezentacji wiedzy (takich jak sieci semantyczne) oraz algorytmów wykorzystania tej wiedzy – np. poprzez automatyczne wnioskowanie. Mechanizmy te były i są wykorzystywane w tzw. systemach eksperckich, które zawierają zakodowaną wiedzę eksperta z danej dziedziny, dzięki czemu mogą pomóc np. w postawieniu diagnozy pacjenta na podstawie objawów, czy też określeniu ryzyka ubezpieczeniowego na podstawie charakterystyki klienta. Uczenie maszynowe polega na reagowaniu przez algorytm na bodźce uczące (przykładowe poprawne wyniki). Algorytm dostosowuje się do nich, potrafiąc w rezultacie rozwiązać przypadki podobne do nich. Najbardziej znanym mechanizmem uczenia maszynowego są sieci neuronowe, których podstawą jest matematyczny model neuronu. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Mapa wiedzy a dokumenty Wiedza zawarta w: pojęciach i powiązaniach w mapie wiedzy, treści dokumentów. Poeta napisał Warstwa pojęć autor dzieło Szekspir „Hamlet” biografia zdjęcie treść Dokumenty nie należą w zasadzie do mapy wiedzy, lecz tworzą osobną warstwę dokumentów, które możemy dowiązać do pojęć mapy wiedzy, określając w ten sposób semantykę tych pojęć. Rozdział ten jest istotny, ponieważ wiedza jest zakodowana nie tylko w samej mapie wiedzy, ale także w treści dokumentów. Aby więc móc korzystać ze zgromadzonej wiedzy w sposób pełny, musimy potrafić w łatwy sposób znaleźć dokumenty zawierające interesującą nas treść. Warstwa dokumentów Szekspir – biografia Hamlet by W. Shakespeare 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Jak dotrzeć do wiedzy zawartej w dokumentach? Znajdowanie właściwych dokumentów: nawigacja po mapie wiedzy, wyszukiwanie pełnotekstowe: często wystarczy odnaleźć rozwiązanie podobne, na czym polega „podobieństwo”? jak je wyrazić? Wyszukując w treści dokumentów, powinniśmy uwzględnić: wiedzę zakodowaną w mapie wiedzy o zależnościach między pojęciami, wiedzę ukrytą. Rozwiązanie: wyszukiwanie wsparte modelem wiedzy. Komplementarną do nawigacji po mapie wiedzy metodą dotarcia do właściwej informacji, jest wyszukiwanie w treści dokumentów. Jednak zwykłe wyszukiwanie pełnotekstowe nie rozwiązuje problemu, ponieważ nie uwzględnia wiedzy, którą zawarliśmy w mapie wiedzy. Nie uwzględnia także wiedzy ukrytej, którą każdy ekspert posiada i na co dzień z niej korzysta, lecz z oczywistych powodów nie posiada jej system komputerowy. Chodzi tu np. o wiedzę o synonimach, terminach bliskoznacznych, czy też podobieństwach między podstawowymi terminami. Wyszukiwanie wsparte modelem wiedzy pozwala wykorzystać tego typu wiedzę podczas wyszukiwania, skutkiem czego w wyniku wyszukiwania otrzymujemy nie tylko dokumenty zawierające szukany termin, ale też terminy podobne czy synonimy. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

inteligentne odpowiedzi Wyszukiwanie a wiedza zapytanie Wyszukiwanie wsparte modelem wiedzy: konfrontuje zapytanie z modelem wiedzy, znajduje dokumenty semantycznie odpowiadające zapytaniu. baza wiedzy wiedza dane i dokumenty inteligentne odpowiedzi 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Model wiedzy – przykład Typ: składnik. Wartości i podobieństwa: śledź śledź świeży śledź solony natka pietruszki suszona pietruszka koperek 100 90 80 60 20 Model wiedzy dla wyszukiwarki jest zbudowany inaczej niż mapa wiedzy. Nie chodzi w nim bowiem o nawigację, tak jak w mapie wiedzy, lecz o kryteria pozwalające silnikowi wyszukiwania porównywać pojęcia zawarte w zapytaniu z pojęciami znalezionymi w treści dokumentów. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Model wiedzy – przykład Typ: kaloryczność Funkcja podobieństwa: 100% Dla typów liczbowych podobieństwo może być określone przy pomocy funkcji. user input 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Architektura referencyjna systemu zarządzania wiedzą Tekst Mapy wiedzy Atrybuty Hurtownie danych Bazy danych Wyszukiwanie Sieci semantyczne Mapy wiedzy Powiązania SMD Czas Integracja zasobów informacji Automatyczne wnioskowanie Strony WWW Pliki Reprezentacja Wiedzy Drzewa kontekstowe Sieci semantyczne Hyper-tekst Dokumenty papierowe Systemy zarządzania dokumentami Grafy procesów Semantyczny model danych System Zarządzania Wiedzą XML RDF Szyfrowanie Pliki Bezpieczeństwo Repozytorium Forum dyskusyjne Zarządzanie wersjami Podpis elektroniczny Uprawnienia Współpraca Tworzenie wspólnej ontologii Autentykacja Zarządzanie hierarchią pamięci Systemy zarządzania bazą danych Zarządzanie procesami Poczta elektroniczna Internet Intranet Źródło: Staniszkis, W., Architektura systemów zarządzania wiedzą, Rodan Systems S.A. 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Podsumowanie Zarządzania wiedzą to przede wszystkim: ludzie wsparci technologią informatyczną, różne rozwiązania usprawniające pozyskiwanie, przetwarzanie, wykorzystywanie i gromadzenie wiedzy. Zarządzanie wiedzą może: ukrócić odkrywanie już istniejących pomysłów (odkrywanie koła na nowo), zwiększyć motywację pracowników, zwiększyć innowacyjność firmy. Źródło: Brdulak, J., Zarządzanie wiedzą – co to jest i po co to jest?, materiały dydaktyczne do przedmiotu Zarządzanie Wiedzą, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą

Gdzie szukać dalej eGov.pl – Forum Nowoczesnej Administracji Publicznej www.egov.pl  Opracowania  Zarządzanie wiedzą Fazlagić, J., publikacje n/t zarządzania wiedzą www.fazlagic.egov.pl e-Mentor – czasopismo internetowe Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie e-mentor.edu.pl/archiwum.php?id_kategorii=2 2009-01-15 Technologie zarządzania wiedzą