UPRAVLJANJE informacijama i znanjem · Ekonomija znanja Ekonomija znanja počiva na tristuba:...

UPRAVLJANJE informacijama i znanjem

Teorijski i aplikativni aspekti

Kolokvij

II

UPRAVLJANJE ZNANJEM

• Novi resurs moći i uspeha je znanje, ne

rad, zemlja ili, finansijski kapital.

Predstavlja nevidljivi, intelektualnu

imovinu kojom se mora upravljati.

• Ključni izazov znanja - zasnovanog na

ekonomiji predstavlja podsticaj

informacijama.

33

Ekonomija znanja

Ekonomija znanja počiva na tri stuba:

• Uloga koju znanje ima u transakcijama:

šta je kupljeno i prodato; i sirovine i

materijali ali i finalni proizvodi;

• Povećanje znanja kao imovine, se

ogleda u transformisanju i stvaranju

dodatne vrednosti proizvoda;

• Iznalaženje načina za upravljanjem

materijalima i imovinom (dobit), ili KM44

Dve vrste znanja

Znanje je neopipljivo, dinamično, i teško merljivo, ali bez njega organizacija ne može da funkcioniše.

• Tacit: ili neartikulisano znanje je u većoj meri lično, iskustveno, specifičnog konteksta, i teško za formalizovanje; teško je za komunikaciju ili deljenje; i generalno nalazi se u glavama ljudi;

• Eksplicitno: znanje može lako biti napisano i kodifikovano.

55

Upravljanje znanjem

• Upravljanje znanjem (KM)

• Znanje

• Intelektualni kapital (ili intelektualna

imovina)

66

Knowledge Management(nastavak)

Tacit znanje(ispod linije vode)

Eksplicitno znanje(iznad linije vode)

77

Upravljanje znanjem

• Sistemi za upravljanjem znanjem (KMSs)

• Najbolje prakse

88

Procesni aspekti upravljanja znanjem

Modeli procesa upravljanja znanjem

Model Nonaka - Takeuchi

Beckmanov osmoetapni proces upravljanja znanjem

Model Holsaple - Joshi

Model Oluic-Vukovic

Model Bouthillier- Shearer

Model Karl M. Wiig9

Modeli procesa upravljanja znanjem

Kao vredna imovina organizacije, znanja

moraju da budu formalizovana,

distribuirana, deljena i primenjena.

Predloženo je mnoštvo modela procesa

upravljanja znanjem.

10

Model Nonaka - Takeuchi

Nonaka i Takeuchi su 1995. definisali četiri procesa kreiranja znanja:

1. Socijalizaciju - proces kojim se obavlja transfer neiskazivog znanja jedne osobe u neiskazivo znanje druge osobe.

2.Eksternalizacija - proces kojim se neiskazivo znanje preobražava u eksplicitno znanje meĎu individuama unutar grupe.

3. Kombinacija - proces kojim se obavlja transfer eksplicitnog znanja.

4. Internalizacija - proces razumevanja i asimilacije eksplicitnog znanja u neiskazivo znanje osobe. 11

Dijagram Nonake i Takeuchia

SocijalizacijaTimski rad

Eksternalizacija

Zahvatanje

Deljenje

Razumevanje

Učenje

Internalizacija

Sistematizovanje

Klasifikovanje

Kombinacija

Neizrecivo znanje Eksplicitno znanje

Neizrecivo

znanje

Eksplicitno

znanje

12

Beckmanov osmoetapni proces KM

1. Identifikovanje

2. Kaptiranje

3. Odabiranje

4. Skladištenje

5. Deljenje

6. Primenjivanje

7. Kreiranje

8. Prodavanje

13

Glavne aktivnosti manipulisanja znanjem (Holsaple i Joshi,1998.)

Eksterni izvori

Akvizicija

Selekcija

Generisanje

Eksternalizo-

vanje

Upotreba

Eksterne mete

R

e

s

u

r

s

i

z

n

a

nj

a

Inte

rna

lizovanje

14

Identifikovanje potreba za

znanjem

1. Otkrivanje postojećeg znanja

2. Akvizicija znanja 3. Kreacija novog

znanja

4. Skladištenje i

organizovanje znanja

5. Deljenje znanja

6. Korišćenje i primena znanja

Bouthillier, F. and Shearer, K. (2002) "Understanding knowledge

management and information management: the need for an empirical

perspective" Information Research, 8 (1), paper no. 141

15

Karl M. Wiig Ciklus evolucije institucionalnog znanja se

odvija kroz pet stupnjeva:

Razvijanje

znanja

Korišćenje

znanja

Distribuiranje

znanja

Sticanje

i skladištenje

znanja

Rafinisanje

znanja

16

Činjeničko

znanje

Znanje

automatske

rutine

Neizrecivo

subliminalno

znanje Idealistička

vizija

Sistematska

shema

Karl M. Wiig Ciklus evolucije ličnosnog znanja

17

Tehnološki aspekti upravljanja znanjem

IT infrastruktura

Shema reprezentacije znanja

Repozitorijumi znanja

Integrisani sistemi podrške performansi

Groupware

18

IT infrastruktura

Da bi bili primenjeni, znanje i

ekspertiza moraju da budu razumljiv i

spremno dostupni u čemu IT

infrastruktura ima vrlo značajnu ulogu.

19

IT komponente u Becmanovom modelu poslovanja uključuju:

IT arhitekturu i standarde

IT platformu: kompjutacioni hardver

Komunikacije: podaci, glas, slika, mreža, sigurnost

Interfejsove

Podatke/informacije

Softverske aplikacije

Korisničku podršku: deskovi za pomoć i obučavanje

20

Softverske aplikacije

Automatizovana kancelarija i Groupware

Transakcioni sistemi

Proces modelovanja i simulacija

DSS i EIS

Funkcionalni informacioni sistemi: finansije, marketing, proizvodnja, ljudski resursi,

Inteligentni sistemi: ES, KD, ML (mašinsko učenje) IPSS (integrated performance support systems)

21

Karakteristike znalačke organizacije

Visoka performansa

Usmerenost na kupca/korisnika

Usmerena na unapreĎenja i poboljšavanja

Usmerena na visok kvalitet

Visoko fleksibilna i adaptivna

Visok nivo ekspertize i znanja

Velike količine učenja i inovacija

22

Transfer znanja

Identifikovanje,

Razvoj,

Monitorisanje i ljudskih i elektronskih

kanala deljenja znanja.

23

ORGANIZACIJA KOJA UČI

Definicije organizacionog učenja se, pored ostalog, razlikuju i po odgovoru na pitanje da li se za učenje zahteva promena ponašanja ili su novi načini mišljenja i, time, nove mogućnosti za akciju dovoljne.

Primer definicije koja spada u prvu kategoriju je: Neki entitet (osoba, grupa, organizacija, društvo...) uči ako, kroz svoju obradu informacija, menja opseg svojih potencijalnih ponašanja (Huber, 1991.)

24

Organizacija koja uči je vešta u

kreiranju, sticanju i prenošenju

znanja i u modifikovanju svog

ponašanja saobrazno novim

znanjima i uviĎanjima.

25

Uprošćena shema ciklusa organizacionog učenja

(prilagoĎeno, Nonaka, 1994.)

Individualno

znanje

Znanje u

primeni

Institucionalizovano

znanje

Intersubjektivno

znanje

Feed-back Institucionalizacija

Aplikacija

Deljenje

26

Pristup

lIndividualno učenje

lGrupno učenje

lUpiti

lEkperti

lMenadžmet planiranja

lProgram obuke

lCommunities of Practice

lZahvatanje znanja

lRazgovori

lKM inicijative

lOperaciono mgmt

lPortali znanja

lInovacioni alati mgmt

lGroupware: collaboration apps, Virtual Teaming Tools, emails

lDiskusione grupe

lInformacioni portali

lIntranet

lInformaciono mgmt

lWork product mgmt

lUpravljanje sadržajem mgmt

lGroupware

strana-tražnje KM strana-primene KM

Socijal.

Dim.

Tehn.

Dim.

Relevantne (AI) tehnike za KM

Inženjering znanja/tehnike sticanja

Data Mining, ekstrakcija informacija

Ontologija

XML, XML shema, RDF, RDF shema

Znanje i organizaciono modelovanje

Modelovanje poslovnih procesa

Mogućnosti, ciljno modelovanje, korisničko modelovanje i profilisanje

Rezonovanje na slučaju

Planiranje

Workflow sistemi

Integracija znanja, specijalizacija i ponovno korišćenje

Provera nekonzistentnosti

Automatizovana podrška za kolaborativne diskusije, argumentacije, topic praćenje topika i značenja

2828

Doprinos AI u KM ?

Tehnike inženjeringa znanja:– Sticanje (crpljenje) znanja

– Zahvatanje znanja

– Modelovanje znanja

– Deljenje znanja

– Rezonovanje i zaključivanje o znanju, e.g.

Workflow sistemi

Verifikacija, validacija i kritički pristup znanju

Argumentacija znanja i rešavanje konflikata

– Korišćenje znanja i re-use

2929

Kako se kreira znanje?

• Teorija Nonaka & Takeuchi 1995: The

Knowledge Creating Company:

Konverzija znanja: socijalna

interakcija izmeĎu tacit i

ekplicitnog znanja

Konverzija znanja je interakcija

izmeĎu individua

Organizaciono znanje je

zasnovano na tacit znanju

individua

3030

Četiri modela konverzije znanja

Socijalizacija

Internalizacija

Eksternalizacija

Kombinacija

Tacit

znanje

Explicit

znanje

Tacit znanje Explicit znanje

Od

Prema

(Nonaka & Takeuchi 1995: The Knowledge Creating Company) 3131

Sadržaj znanja

Socialization

Sympathized

Knowledge

Internalization

Operational

Knowledge

Externalization

Conceptual

Knowledge

Combination

Systemic

Knowledge

Tacit

knowledge

Explicit

knowledge

Tacit knowledge Explicit knowledge

From

To

(Nonaka & Takeuchi 1995: The Knowledge Creating Company) 3232

Organizaciono znanje: zašto je važno?

Znanje može biti ugraĎeno u procese, proizvode, sisteme, i kontrole

Znanju se može pristupati po potrebi preko unutrašnjih, organizacionih ili spoljnih izvora

Ono je raznovrsno i svestrano a može biti transformisano formalno, preko obuke ili neformalno, socijalizacijom radnog okruženja

Predstavlja suštinu konkurentske prednosti!3333

Upravljanje znanjem - kolaboracija

Standardi,

Relevantna

dokumenta,

knjige,...

Misli

ideje,

komentari,

kritike

Sredstva za razmenu implicitnog & tacit

knowledge

Sredstva za razmenu

eksplicitnog znanja

Nastava,

obrazlaganje

Zajednički rad za dostizanje zajedničkih ciljeva

3434

Kako se pronalazi znanje?

Kodifikacija: IT se koristi za

izgradnju korporativne memorije, gde

su sva znanja za rešavanje problema

pažljivo pohranjena sa ciljem

višestrukog korišćenja

Personalizacija: IT se koristi

uglavnom kao sredstvo komunikacije

da bi se omogućilo kreiranje novog

znanja (Hansen et al. 1999)3535

Document

management

Web Groupware Datawarehouse ERP-

database

M&S database

Korisnički

portall

Organizacija Personalizacija Publikovanje

Pristup

Pretraživanje teksta MetadataPortal

server

Izvori podatakaB. Szuprowicz Implementing Enterprise Portals 2000

Koncept portala organizacije

3636

Case: partnerstvo preko Ekstraneta

Naručivanje

komponenti

Sistem

proizvodnjeKomponente

proizvodnje

Komponente

isporukeSistem

asembliranja

Zahtevi

sistema

Sistem

proizvodnje3737

Kolaboracioni alati

E-Mail

Organizacioni

portali

Traženje znanja

WWW-stranice

Telefonske

diskusije

Tele-

konferencije

Video-

konferencije

Pregledi

GROUPWARE

3838

Komponente sistema upravljanja

znanjem

Tehnologije – Komunikacije

• Pristup znanjima

• Komunikacija sa drugima

– Kolaboracija • Realizacija groupwork

• Sinhronizacija ili asinhronizacija

• Isto mesto/različito mesto

– Pohranjivanje i pretraživanje• Zahvatanje, smeštanje, pretraživanje, i upravljanje i

eksplicitnim i tacit (neizrecivim) znanjem kroz kolaborativne sisteme

9-39

Upravljanje znanjem i IT• 1978. god. - aplikacije bazirane na hipertekstu i groupware-u.

• Osamdesetih godina XX veka znanje dobija tretman korporativnog dobra, ali ga klasična ekonomija još uvek tako ne tretira.

• Razvoj sistema za upravljanje znanjem bazirao na dostignućima iz oblasti ekspertnih sistema i veštačke inteligencije, koji su biliosnova koncepata poznatih kao "sistemi bazirani na znanju", "inženjerstvo znanja", "razmena znanja", "partnerstvo u učenju", "organizacija koja uči".

• 1989. godine se pojavljuju stručni radovi u "Sloan Management Review", "Harvard Business Review" i dr.

• Do sredine devedesetih upravljanje znanjem doživljava procvat zahvaljujući internetu.

• IKMN (International Knowledge Management Network) je počela sa radom u Evropi krajem osamdesetih, da bi 1994. godine počela da se prezentuje na internetu i da joj se pridružuju druge mreže, izmedju kojih je i Forum upravljanja znanjem (Knowledge Management Forum).

Upravljanje znanjem i IT• Hewlett Packard: ogromno znanje iz marketinga je uključio u Web bazirani

sistem, kome mogu da pristupe zaposleni širom sveta. Ova znanja sadrže informacije o proizvodima, konkurentskim ostvarenjima, marketing prezentacije spremne za prikazivanje i dr.

• Postojeći sistem kataloga dokumenata, video i audio kaseta sastanaka, dopunio bazama podataka najboljih rešenja ("best practises") i mrežom inovacija (Work Innovation Network), koja predstavlja kompjutersku zbirku sastanaka i diskusija na teme iz menadžmenta.

• DowChemical: uneo je svojih 25 000 patenata u bazu podataka dostupnu svimsektorima radi istraživačkih aktivnosti.

• GE od 1982. godine prikuplja sve primedbe kupaca u jedinstvenu bazu i dosada je obradio preko 15 miliona problema i rešenja.

• Boeing je za projektovanje Boeing 777 uključio svoje putnike u više od 200 timova. Ovaj projekat predstavlja razvoj prvog aviona bez papirne dokumentacije.

• Mc Kinsey i Bain, dve konsalting kuće iz oblasti menadžmenta su razvile sopstvenu bazu podataka znanja koja sadrži iskustva iz svih poslova koji su realizovani, uključujući imena članova tima i reakcije klijenata. Svaki tim je imao odredjenog "istoričara" (dokumentaristu) radi dokumentovanja projekata.

• Znajući da se intelektualna dobra i dobra bazirana na znanju dele na eksplicitna i skrivena (tacit), a uvažavajući činjenicu da prenos skrivenog znanja znači više od akumulacije i transfera golih činjenica, BP je instalirao komunikacijsku mrežu, koja je omogućavala multimedijalne videokonferencije zaposlenih, elektronsku poštu, itd.

Upravljanje znanjem i IT

Ako se zna da su značajnije komponente upravljanja znanjem:

• generisanje znanja,

• pristup znanjima iz spoljnih izvora,

• upotreba znanja u donošenju odluka,

• uključivanje znanja u procese, proizvode i usluge,

• predstavljanje znanja kroz dokumenta i baze podataka,

• transfer postojećeg znanja u druge delove organizacije i

• merenje vrednosti znanja,

vidimo zašto je došlo do visokog stepena povezivanjainformatičkih tehnologija i upravljanja znanjem.

Upravljanje znanjem i IT

• Implementacija upravljanja znanjem

povezana sa korišćenjem savremenih

informatičkih tehnologija kao što su

intranet, internet, baze podataka, data

warehouse, knowledge warehouse, i dr.

• Software Magazine definiše upravljanje

znanjem kao "razumevanje relacija izmedju

podataka, identifikaciju i dokumentaciju

pravila za upravljanje podacima i

obezbedjivanje tačnosti podataka i

očuvanje njihovog integriteta".

Upravljanje znanjem i IT

• Baze podataka, groupware i druge aplikacije čuvaju podatke, ali ne čuvaju strukture ili modele koje ljudski um poseduje, dajući smisao podacima.

• Do sada se primena IT nije odnosila na obradu skrivenog znanja, koje je, kao što je poznato, duboko ukorenjeno u iskustvu, vrednostima i emocijama individue, a upravo je skriveno znanje ono, koje omogućava stvaranje novih vrednosti i koje daje prevagu kompaniji u trci sa konkurentima.

• Upravljanje znanjem je proces koji nema kraja, jer se menjaju zahtevi kupaca, proizvodne tehnologije, komunikacione tehnologije, regulative, pristupi u menadžmentu kompanija i dr.

Upravljanje znanjem i IT

IT za upravljanje znanjem su imale tri faze:

1. Baze podataka projekata i najboljih rešenja (1992)

2. Datawarehouse podataka vezanih, pre svega, za

potrošače (ogromne arhive tekstova i podataka) - u

potpunosti pasivna faza (1992-1999)

3. Interaktivne Web strane, e-poslovanje, on-line

transakcije (1999-2001)

• U bliskoj budućnosti se očekuje da se mnogo više

uključi "ljudska infrastruktura", pored IT

infrastrukture (Svejbi).

Upravljanje znanjem i IT

1960: "primitivna" obrada

1970-80: distribuirane, relacione

baze, SQL, OLTP

Sredina 80-ih:

objektna orijent.

multimedija,

baze znanja

Kraj 80-ih:

Data warehouse

Data mining

OLAP

1990:

baze zasnovane

na internetu,

XML,Web mining

2000: nova generacija IIS

Poslovna inteligencija

• ETL – Extraction, Transformation, Loading

Izvori podataka

• ERP

• eksterni

• CRM

• ....

Data Warehouse

Data cube

Alati

• ETL

• EII

• EAI

Alati

• OLAP

• Data mining

• Balanced

scorecard

Poslovna inteligencija

Cilj - integracija informacija unutar organizacije

• E3 tehnologije:

- ETL extract, transform and load data from across the

enterprise (usmerena na bazu podataka)

- EAI (Enterprise Application Integration -

usmerena na aplikaciju)

- EII (Enterprise Information Integration -

usmerena na krajnjeg korisnika)

Komponente sistema upravljanja znanjem

Tehnologije podrške– Veštačka inteligencija

• Ekspertni sistemi,neuronske mreže, fuzzy logika, inteligentni agenti

– Inteligentni agenti• sistem koji uči korisnike i obezbeĎuje asistenciju

– Otkrivanje znanja u bazama podataka• Pretraživanje i ekstrakcija informacija

– Internal = data and document mining

– External = model marts and model warehouses

– XML• Extensible Markup Language

• Omogućava standardizaciju reprezentacije podataka

• Bolja kolaboracija i komunikacija kroz portale

9-499-49

Knowledge Management - Sistem

implementacije• Identifikovanje i integracija komponenti

– Early systems developed with networks, groupware, databases

• Knowware

– Tehnološki alati koji podržavaju upravljanje znanjem

• Kolaborativni alati kompjutacije

– Groupware

• Serveri znanja (Collaborative computing tools)

• Portali znanja organizacije (Enterprise knowledge portals)

• Sistemi za upravljanje dokumentima (Document management

systems)

– Sistemi za upravljanje sadržajem (Content management systems)

• Alati za traženje znanja (Knowledge harvesting tools)

• Pretraživači (Search engines)

• Knowledge management suites

– Complete out-of-the-box solutions

9-509-50

Knowledge Management - Sistem

implementacije

• Implementacija

– Raspoloživi softverski paketi

• Uključuje jedan ili više alata

– Konsultantske organizacije

– Outsourcing

• Application Service Providers

9-519-51

Knowledge Management - Sistem

integracije

• Integracija sa organizacijom i IS• DSS/BI

– Integrativni modeli i njihove aktivnosti za

specifične probleme

• Veštačka inteligencija

– Expertni sistem = if-then-else pravila

– Procesuiranje prirodnog jezika = razumevanje

pretraživanja

– Neuronske mreže = razumevanje teksta

– Alati zasnovani na veštačkoj inteligenciji =

identifikacija i klasifikacija ekspertize

9-529-52

Knowledge Management - Sistem

integracije• Database

– Otkrivanje znanja u BP

• CRM– obezbeĎenje tacit znanja do korisnika

• SCM– Kombinovani pristup tacit i eksplicitnom znanju

• Korporativni intranet i ekstranet– Tokovi znanja su slobodniji u oba smera

– Zahvatanja znanja uključujući korisnike

– Isporuka znanja od strane sistema kada je to potrebno

9-539-53

KM technologies

Storage. Databases, repositories, file-servers, data warehouses, data marts, etc.

Connectivity. Internet, security, wireless, mobility, authentication, P2P, etc.

Communication. E-mail, mailing lists, discussion groups, chat, instant messaging, audio/video conferencing, VoIP, etc.

Authoring. Office suites, desktop publishing, graphic suites, multimedia, imaging, etc.

Distribution. Web, intranets, extranets, enterprise portals, personalization, syndication, audio/video streaming, etc.

Search. Search engines, search agents, indexing, glossaries, thesauri, taxonomies, ontologies, collaborative filtering, etc.

Analytics. Query, reporting, multi-dimensional analysis (OLAP), etc.

Workflow. Process modeling, process engines, etc.

E-learning. Interactive multimedia (CBT), web seminars, simulations, etc.

Collaboration. Calendaring, file sharing, meeting support, application sharing, group decision support, etc.

Community. Community management, web logs, wikis, social network analysis, etc.

Creativity. Cognitive mapping, idea generation, etc.

Data mining. Statistical techniques, multi-dimensional analysis, neural networks, etc.

Text mining. Semantic analysis, Bayesian inference, natural language processing, etc.

Web mining. Collaborative profiling, intelligent agents, etc.

Visualization. 2D and 3D navigation, geographic mapping, etc.

Organization. Ontology development, ontology acquisition, taxonomies, glossaries, thesauri, etc.

Reasoning. Rule-based expert systems, case-based reasoning, knowledge-bases, machine learning, fuzzy logic, etc.

5454

KM Applications

Document management

Automate the control of electronic documents

through their entire life-cycle.

Content management

Manage the whole Web publishing process.

Process management

Automate the flow of tasks and information

across business processes.

Group support

Support work and collaboration of groups and

teams.

Project management

Support the management of project activities

and resources.

Community support

Coordinate interaction in large groups.

Decision support

Integrate a series of tools for decision making.

Discovery and data mining

Support the identification of patterns and in

large amounts of data.

Search and organization

Facilitate access to and organize unstructured

content.

Enterprise portals

Integrate access to a range of information at a

single point of entry.

Learning management

Support the delivery of online courses in a

variety of formats.

Expertise management

Brokers expertise in large communities.

5555

Šta obuhvata KM strategija?

• Efikasnost

• Inovativnost

• Reuse – ponovna upotreba

• Konzistentnost

• Optimalno korišćenje resursa – i finansijski i ljudski

• Kolaboracija kroz različite medije

• Globalna kolaboracija

5656

Implementacija

Define customer

need & process

Train

Customer on

Solution

Implement

Solution

Utilize KM

Solution

Start

Measure

Improvement

Identify

Corrective

Solution (CS)

Are

expectations

met?

YesNo

Stop

Id

additional

KM needs

Yes

No

Deploy

Corrective

Solution

Map

Knowledge

Assets

Leverage

Knowledge

Assets

5757

Jedinice analize

• Podaci: 1980s

– Činjenice

– Strukturisani , numerici Oracle,

Sybase, DB2

• Informacije: 1990s

– Činjenice Yahoo!,

Excalibur,

– Nestrukturisane, tekstualne Verity,

Dokumentacija

• Znanje: 2000s

– Zaključivanje, donošenje odluka

– Multimedija ??? 5858

1965

1975

1985

1995

2000

2010

ARPANET Internet “SemanticWeb”

Company IBM ???Microsoft/Netscape

The Third Wave of Net Evolution

Function Server Access Knowledge AccessInfo Access

Unit Server ConceptsFile/Homepage

Example Email Concept ProtocolsWWW: “World Wide Wait”

59

Potrošnja na IT Servise za KM

27%

Implementation

27.8%

Consulting

Planning

15.3%

Training

13.7%

Maintenance

15.3%

Operations,

outsourcing

Knowledge Management and IDC May 2001

60

61

35.6%

24.4%

Enterprise information portal

Document management26.2%

Groupware

Workflow

22.9%

Data warehousing

19.3%

Search engines

13.0%

Softver - Raspored budžeta

Continue

61

Životni ciklus podataka

6262

Podaci,informacije, znanje,

mudrost

6363