Upload
hamien
View
221
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
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
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