Елена Монахова, Андрей Бочкарев, Алексей Лукомский, Александр Майоров
То, что мы знаем, - ограничено, а то, чего мы не знаем, - бесконечно.
П. Лаплас
Управление знаниями - столь устрашающая по своей глубине область, что даже подступаться к ней в одиночку было бы глупо. "А что, собственно, нового вы собираетесь здесь сказать? - с изумлением вскидывали на нас взоры рыночные эксперты, специализирующиеся на этой теме. - Практически все уже изложено: об управлении знаниями издаются тома литературы, множатся Web-сайты, несколько десятилетий кряду ведутся исследования в научных лабораториях, и конца-краю этому процессу не видно".
Честно признаемся: мы не собираемся открывать америк и изобретать велосипедов. И без нас уже сказано много всего разного. Чего бы нам хотелось - так это вместе с читательской аудиторией привести в порядок сложившиеся представления об этой сфере, обладающей объяснимой притягательностью: ведь кто всерьез научится управлять человеческими знаниями, тот, по сути, будет управлять миром. При всей претенциозности этого утверждения оно не так уж далеко от истины, если хорошенько подумать
При подготовке статьи квартет перечисленных авторов видел свою задачу прежде всего в том, чтобы хотя бы пунктирно обрисовать контуры обширнейшей области управления знаниями, сфокусировав внимание на наиболее проработанных ее прикладных аспектах. Так что наше повествование будет подобно свободной по построению музыкальной пьесе капризного, изменчивого характера - с запевом, рефренами и чередующимися эпизодами, тяготеющими, понятное дело, к области информационных технологий.
От вершины айсберга
Проведя мониторинг многочисленных источников и побеседовав с рядом отечественных экспертов, наша команда не удовлетворилась полученными разношерстными определениями понятия "управление знаниями" (knowledge management) и отважилась сочинить собственную формулировку, которая, естественно, не является самоцелью или упражнением в области логики, а понадобится для последующих конкретных выводов.
Определение PC Week/RE:
Управление знаниями - это технология, включающая в себя комплекс формализованных методов, охватывающих:
поиск и извлечение знаний из живых и неживых объектов (носителей знаний);
структурирование и систематизацию знаний (для обеспечения их удобного хранения и поиска);
анализ знаний (выявление зависимостей и аналогий);
обновление (актуализацию) знаний;
распространение знаний;
генерацию новых знаний.
Чтобы не сложилось впечатления, будто собственные мысли мы проталкиваем без очереди, желая таким образом "умность свою показать", приводим еще несколько определений авторитетных лиц и организаций (см. ниже), обеспечивая тем самым плюрализм мнений. Однако в дальнейших рассуждениях будем отталкиваться все же от своего определения, считая его наиболее емким (да простится нам эта заносчивость!).
Сразу заметим, что цель, которой может служить базовый "хоровод" перечисленных выше методов, будет в каждом конкретном случае существенно зависеть от точки приложения - т. е. от предметной области (бизнес, наука, управление государством и пр.). Об этом мы подробнее поговорим чуть дальше.
Определение Gartner Group: "Управление знаниями - это дисциплина, которая обеспечивает интегрированный подход к созданию, сбору, организации и использованию информационных ресурсов предприятия и доступу к ним. Эти ресурсы включают структурированные БД, текстовую информацию, такую, как документы, описывающие правила и процедуры, и, что наиболее важно, неявные знания и экспертизу, находящиеся в головах сотрудников" (The Knowledge Management Scenario: Trends and Directions for 1998-2003, Gartner Group, 1999).
Определение IDC: "Управление знаниями - это формальный процесс, который состоит в оценке организационных процедур, людей и технологий и в создании системы, использующей взаимосвязи между этими компонентами с целью предоставления нужной информации нужным людям в нужное время, что приводит к повышению продуктивности" (The Knowledge Management Process: a Practical Approach, IDC, 2000).
Александр Громов (директор по развитию фирмы "Весть-МетаТехнология") предлагает рассматривать дисциплину управления знаниями как средство уменьшения энтропии во Вселенной, а Вадим Федоров (заместитель директора фирмы "Интертраст") предлагает такой вариант: "Управление знаниями - это управление отношениями между людьми, конкретными формами этих отношений, сопровождающими рабочие процессы. Достаточно обоснованно можно утверждать, что объектом управления в данном случае является не документ, не таблица-классификатор, а люди и отношения между ними".
Коль скоро в последнем определении появился термин "объект управления", целесообразно договориться, что под ним понимается, что следует считать "знанием" (опять же не ради умственных упражнений, а восстановления связей для).
В качестве отправной точки мы взяли достаточно часто цитируемую формулировку, принадлежащую вроде бы Lotus-IBM и гласящую, что в корпорации циркулируют данные, информация и знания. Если данные - это недолго живущие новости, временные записи и т. п., не предназначенные для длительного использования в организации, то информацию представляют собой полуструктурированные (или агрегированные) данные, служащие, например, опорой для периодического принятия каких-либо решений. В свою очередь знания, являющиеся результатом переработки информации, имеют весьма длительный цикл жизни, несут определенную идею и снабжены контекстом, определяющим область ее эффективного применения в данном месте в данное время.
Ну а вспомнившееся весьма к месту известное изречение "знать значит уметь" навело на мысль, что знание - это пережитой и прочувствованный жизненный опыт, использование которого приводит к повторяемым результатам.
На основе сказанного можно выделить следующие базовые характеристики знания:
содержательный компонент (идея и контекст ее применения);
актуальность (знание обязательно должно быть "живым", т. е. сохранять свою полезность для субъекта в течение определенного времени);
отчуждаемость;
повторяемость результата при использовании знания другими людьми.
Вадим Федоров совершенно справедливо отметил, что в любой организации всегда одновременно существует несколько видов знаний:
не выявленные знания (которые человек сам не сознает или сознает, но не может связно их выразить);
выявленные знания (которые человек записал на бумаге, вставил в какой-то документ, но они от него еще не отчуждены - это рабочие записки, имеющие мало смысла для другого человека);
выявленные и отчужденные знания - формализованные документы.
Помимо объекта в контуре управления знаниями, разумеется, есть и субъект - человек, коллектив или даже все человечество (в предельном случае). В конечном итоге от того, насколько эффективно коллектив организации (субъект) умеет работать со всеми тремя видами знаний и на их основе генерировать новые, будет зависеть ее текущий и будущий успех. Недаром ведь кто-то из философов провозгласил, что "всякое знание лишь тогда имеет ценность, когда оно делает нас энергичнее".
В содружестве с ИТ и психологией
Если мы теперь вернемся к нашему определению управления знаниями (УЗ), то обнаружим, что некоторые перечисленные в нем методы, являющиеся компонентами данной технологии, сегодня мощно поддержаны информационными технологиями. Вспомним, к примеру, о развитых полнотекстовых поисковых механизмах, позволяющих в огромных объемах информации находить как конкретные термины, так и их сочетания. Или о серьезных архивных системах либо хранилищах данных, умеющих классифицировать поступающую информацию в автоматическом режиме, хранить ее в удобном для данной организации виде, быстро извлекать и анализировать в разных разрезах. Значительную часть задач, присущих УЗ, решают системы управления документами (ведь правильно составленные документы - это отчужденное корпоративное знание!) и системы workflow (системы управления потоком работ), помогающие осмысленно использовать знания об организационных процессах.
Между тем другая часть методов, свойственных технологии УЗ, базируется на достижениях в областях, весьма далеких от ИТ, - психологии, менеджменте, журналистике. Речь прежде всего идет об этапах выявления и извлечения знаний, распространения и актуализации имеющихся знаний и генерации новых.
Андрей Слюсаренко (директор по консалтингу Департамента ИТ фирмы "АйТи"):
Одна из проблем при построении систем УЗ состоит в том, что часто знания являются неявными (скрытыми) и задача создания средств их раскрытия трудно разрешима. Практически приходится отыскивать особых людей (модераторов), которые в неформальном общении шаг за шагом способны эти знания раскрыть, т. е. перевести их в явный вид.
Вадим Федоров: Процесс выявления знаний в организации (например, при составлении маркетинговых материалов), на мой взгляд, в чем-то сходен с журналистской работой, только усложнен административными процедурами. Что касается методов систематизации (концептуализации) этих знаний, то здесь большая брешь.
Александр Громов: Сегодня самое главное при построении систем УЗ - точно ответить на вопросы, зачем и как мы это будем делать, что хотим получить в результате, какую методику лучше применять. При этом следует четко понимать, каково время жизни извлекаемого нами знания. Если мы не будем оценивать этот параметр, то в один прекрасный момент обнаружим, что потрачено очень много средств, а искомое знание уже стало банальностью, больше не несет в себе ту самую квинтэссенцию, которая отличает его от информации.
Интерпретации в предметных областях
Как мы уже упоминали, знания могут представлять ценность только в конкретном контексте (умение директора кататься на велосипеде вряд ли поможет ему в управлении корпорацией). Как многие, наверное, помнят, в последние десятилетия для создания методов эффективного управления знаниями по всему миру были задействованы обширные научные коллективы, разрабатывались мощные экспертные системы, системы искусственного интеллекта, вследствие чего в узких областях были получены поразительные результаты.
В начале 21-го века ситуация изменилась: человечество перестало гоняться за журавлем в небе, предпочитая подержать в руках синицу знания хотя бы в масштабах отдельно взятых развитых корпораций. Пошли пусть более локальные, зато практические задачи, приносящие быстрый и конкретный бизнес-результат. Для иллюстрации того, как это выглядит в сегодняшней реальной жизни, приведем ряд примеров, почерпнутых из Интернета.
Пример 1 (www.microsoft.com/ rus/). Шведская фирма по страхованию перевозок Scandia воспользовалась системой по управлению знаниями для улучшения работы сотрудников отдела продаж. Менеджеры отдела продаж не могли эффективно взаимодействовать с клиентами, так как вся информация о заказчиках и продуктах хранилась в централизованных базах данных, которые не были связаны друг с другом. Для ответа на запрос клиента или для подготовки коммерческого предложения сотрудник отдела продаж тратил слишком много времени, выискивая информацию по нескольким БД. К тому же масса информации хранилась в обычных картотеках.
За два месяца было установлено 800 персональных компьютеров и создана система управления знаниями. Теперь, общаясь с клиентом по телефону или при личном визите (с использованием персонального компьютера), сотрудник отдела продаж видит полную историю его деловых отношений с компанией Scandia на экране компьютера. Сюда входит все - от установленной корпоративной политики, действующих cкидок и отчетов о возможных убытках до полной переписки между клиентом и компанией. В результате клиент быстро получает точную и достоверную информацию.
Все это стало возможным благодаря системе TotalDennis, разработанной на базе продуктов Microsoft. Полная картина деловых отношений с клиентом складывается из данных, хранящихся в различных мэйнфреймах - больших ЭВМ. С такой инфраструктурой интегрируются функции Exchange Server.
В основе приложения TotalDennis лежит объектно-ориентированная модель - вероятнее всего, ей суждено стать типичной для разработки систем УЗ в будущем. Создав библиотеку компонентов, в дальнейшем можно использовать эти компоненты в других приложениях. Существуют, например, компоненты, управляющие бизнес-логикой и осуществляющие входной контроль, перенос данных, защиту и коммуникацию.
Пример 2 (www.kmmag.co.uk). Некоторое время назад бизнес американской логистической компании Ryder Systems, имеющей около 30 тыс. служащих во всем мире, состоял из нескольких сегментов: дистрибуции, развития и проектирования логистических цепочек (цепей поставок), проектирования сети перевозок. Однако в какой-то момент выяснилось, что фирме не удается эффективно развивать и проектировать цепи поставок.
Поняв, что ценные знания компании находятся в разбросанных корпоративных файлах и в умах отдельных служащих, руководство приняло решение создать центр знаний, содержащий "лучшие решения данного класса". Решение было создано с помощью международной консалтинговой компании Accenture (бывшей Andersen Consulting). В результате служащие получили доступ к разнообразной корпоративной информации - планам продаж, маркетинговым исследованиям рынка, технологическим решениям, планам по отдельным проектам, общей корпоративной политике и процедурам.
Система позволила уменьшить время разработки проекта логистической цепочки, поскольку многие решения в той или иной степени повторяются и различные их элементы теперь можно быстро найти в центре знаний.
Благодаря порталу центра знаний сократилось также количество запросов к экспертам. Если раньше им приходилось тратить много времени, чтобы отвечать на вопросы, присланные из приложений Lotus, по факсу или просто многократно заданные по телефону, то теперь они могут делиться своим интеллектуальным капиталом гораздо менее затратным образом.
Пример 3 (www.kmmag.co.uk). Проект ProfNet, финансируемый PR Newswire, позиционируется как "сотрудничество профессионалов в области Public Relations, объединенных Интернетом, для обеспечения журналистам и авторам удобного доступа к экспертным ресурсам".
По существу, это сеть, включающая в себя более 10 тыс. академиков и экспертов из колледжей, университетов, корпораций, правительственных структур и т. п., которые готовы за определенную плату давать комментарии по разным темам.
Представитель прессы, например, может войти в систему ProfNet и сделать запрос о предоставлении ему в течение пяти минут отчета о состоянии дел, скажем, в ядерной физике за последние десять лет. Вопросы задаются на родном для пользователя языке.
Продукт Organik фирмы Orbital хранит информацию о профилях экспертов и определяет, кто из них больше всего подходит в качестве консультанта по данной теме. Пользователь посылает вопрос и получает комментарий в виде записи с голосом эксперта либо письменный ответ.
В другом подобном проекте компания Matrix Management Consultancy запустила в работу онлайновое сообщество directornet.com для руководителей прогрессивных компаний. Здесь тоже используется продукт Organik. Пользователи могут найти предыдущие диалоги членов этого сообщества на определенные темы, а также идентифицировать экспертов в той или иной области, чтобы в дальнейшем связаться с ними. Используя это отчужденное знание, директора способны принимать лучшие решения и реагировать на свои проблемы быстрее и эффективнее.
Когда же встает вопрос о качестве предоставляемых услуг, то он решается следующим образом. Пользователи имеют возможность комментировать работу экспертов, и на базе этой обратной связи строится своеобразный рейтинг, изучив который новый посетитель сайта принимает решение, следует ли ему обращаться к его услугам.
Предварительные выводы
Размышляя над опытом практического применения замысловатых, капризных и в целом недешевых технологий управления знаниями, авторы пришли к двум нетривиальным заключениям.
Технологии УЗ в первую очередь будут востребованы теми коммерческими, государственными или научными структурами, которые строятся на принципах самоорганизации. Не вдаваясь в излишние подробности, отметим только, что для таких оргструктур в первую очередь характерна открытость как обязательный элемент корпоративной культуры. Как раз в таких компаниях, где отсутствует жесткая централизация и традиционная бюрократическая основа, удается успешно извлекать, накапливать, распространять знания, а главное, затем создавать новое корпоративное знание. Для того чтобы узнать, как это делают международные гиганты типа Motorola, Shell, General Electric и др., мы рекомендуем почитать книгу Питера Сенге "Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающейся организации" (Москва, ЗАО "Олимп-Бизнес", 1999).
Самый мощный, можно сказать, глобальный эксперимент по освоению технологий УЗ идет на наших с вами глазах, с каждым днем вовлекая все большее число участников. Имя ему - Интернет. Наряду с использованием принципов самоорганизации на нижних уровнях здесь явно прослеживается идея планетарного управления. Вопрос только в том, кто в конце концов встанет у руля.
Западные аналитики не расходятся с нами во мнении, что ввиду объемности и многоаспектности управления знаниями (УЗ) требуется немало лет, чтобы включить эту технологию в привычные методы работы и корпоративную культуру организации. Тем не менее, если судить по разнообразным отчетам, гуляющим по Сети, целый ряд зарубежных компаний сегодня ставит перед собой задачу серьезного ее освоения. Так, 40% компаний, входящих в список Fortune 1000, имеют в своем составе специального сотрудника - Chief Knowledge Officer (CKO - главный управляющий знаниями), ответственного за создание инфраструктуры для УЗ и развитие культуры совместного использования знаний. От претендента на подобную должность с годовым окладом 150 тыс. долл. требуются следующие качества:
способность грамотно работать с вышестоящими коллегами и влиять на их поведение (правильно вести переговоры, уметь убеждать, организовывать презентации и т. п.);
умение создавать рабочие группы и разрабатывать мотивационные схемы;
развитые коммуникационные способности;
глубокое понимание информационного контекста и связанных с ним тем;
профессиональное представление об ИТ и их возможностях;
хорошие навыки в области управления персоналом (в том числе его развития);
хорошее понимание бизнес-процессов.
Из перечисленных требований нетрудно понять, что главная задача специалистов такого рода - вычленять, систематизировать и тиражировать интеллектуальный капитал внутри вверенных им корпораций. Для этого, например, в организации под их руководством воспитывается группа носителей знаний (экспертов), которые по определенным методикам обучают новых сотрудников, существенно ускоряя освоение основ новой предметной области и новых способов работы (что особенно важно при создании многофилиальных структур). Кроме того, правильно систематизированные корпоративные знания позволяют сформировать общее видение тактических и стратегических задач организации, стимулировать развитие, а также разработать, а в дальнейшем корректировать корпоративную идеологию.
С нашей точки зрения, помимо управления внутренним интеллектуальным капиталом для коммерческих структур очень существенна еще одна задача - синхронное управление знаниями о микро- и макроэкономических факторах. Общеизвестно, что успех компании напрямую зависит от адекватности ее бизнес-стратегии (в пространстве и времени), ну а последняя, в свою очередь, - от того, насколько точную "модель мира" удается сформировать топ-менеджерам конкретной фирмы. Своевременное изменение (корректировка) внутренней бизнес-модели в ответ на ключевые для конкретного предприятия макроэкономические тенденции - это по сути самая главная управленческая функция любой организации.
Неудивительно поэтому, что корпоративные знания делятся на внешние и внутренние. К первой группе относятся, к примеру, знания клиента (наиболее важное знание для большинства организаций), независимая аналитическая информация (маркетинговые отчеты и рейтинги, цены на международных фондовых биржах, динамика изменения американских фондовых индексов - Dow Jones, NASDAQ) и др.
Ко второй группе часто причисляют:
знания о ключевых для данной отрасли процессах - накопление лучшего опыта (ноу-хау) при выполнении основных задач;
знания об изделиях (и услугах) - лучшие решения, наиболее соответствующие текущим потребностям пользователей;
знания сотрудников - выявление, накопление и использование интеллектуального капитала (наиболее ценный актив организации);
"память" организации (прошлый опыт);
знания о построении отношений - глубокое персональное знание, которое обеспечивает успешное сотрудничество;
интеллектуальные активы (базы знаний) - опыт ведения проектов (образцы наилучшей практики).
В продвинутых организациях все это великолепие хранится в корпоративной сети (интранет), к соответствующим сегментам которой имеют доступ как руководители компании, так и сотрудники различных ее подразделений. Классическими примерами развитых сетей такого рода, содержащих внешние и внутренние знания, используемые действительно в планетарном масштабе, являются корпоративные сети международных консалтинговых компаний большой пятерки, траснациональных концернов (Shell, Motorola, General Motors), гигантов ИТ-индустрии (IBM, Compaq, Dell, Oracle, SAP). Систематизированные знания из обширных хранилищ передового опыта доступны сотрудникам этих фирм из любой точки мира, и их менеджеры и специалисты имеют возможность в нужный момент "подсмотреть" успешный опыт своих коллег из разных отраслей и подразделений. И при необходимости связаться с признанными экспертами из конкретной предметной области.
В данном обзоре нам хотелось бы привести примеры систем, в той или иной степени помогающих в создании единой инфраструктуры УЗ в организациях. Мы постараемся дать представление лишь о небольшом фрагменте технологий и программных продуктов, присутствующих на российском рынке. Мы рассмотрим технологию управления внешними знаниями с красивым именем Knowledge Pump, а также несколько систем управления документами и потоками работ, которые ориентированы в большей степени на управление внутренними знаниями. За рамками первого обзора останутся архивные и экспертные системы, корпоративные порталы, модные ныне CRM-системы, управляющие взаимоотношениями с клиентами, и многое другое. Однако не будем расстраиваться по этому поводу, а просто начнем откусывать большой пирог по кускам.
Knowledge Pump
Решение компании "ИнтерТраст" (www.intertrust.ru), относящееся к системам класса knowledge management, называется Knowledge Pump и базируется на программных решениях фирмы IBM-Lotus.
Эта технология позволяет предприятию справиться с информационными перегрузками и резко повысить эффективность обработки потоков новостей и другой информации, поступившей извне или созданной на самом предприятии и требующей быстрой и согласованной реакции всех его подразделений и партнеров, связанных с ним сетью обмена электронными документами.
Суть технологии Knowledge Pump состоит в следующем. На вход системы из всевозможных источников поступает событийная информация любого рода (видео, текст, графика...), достаточно, чтобы она была понятна оператору, который производит ее первичную обработку - составляет "смысловые карты документов" (СКД). СКД представляет смысл исходного сообщения в удобной для машинной обработки форме. Составляя СКД, оператор расчленяет сообщение на элементарные факты и приводит их к общей схеме триад "субъект-действие-объект". Элементы триады имеют обязательные атрибуты (например, название) и дополнительные параметры, набор и структуру которых можно усложнять в зависимости от выбранной глубины предварительной обработки. Составление триад осуществляется с использованием библиотек шаблонов (рубрикаторов), которые значительно упрощают и ускоряют эту ручную работу. Затем все СКД попадают в единую корпоративную магистраль, служащую для распространения и о бработки информации. Наиболее важная функция магистрали - доставка информации получателям (сотрудникам и программным агентам других компонент информационной системы) на основе сопоставления СКД сообщения с картой интересов получателя. Это позволяет создать "Должностные каналы", через которые сотрудник получает всю необходимую ему информацию, при этом конечный пользователь вообще ничего не знает об СКД, а работает с информацией в ее исходной форме.
СКД можно использовать не только для организации доставки информации, но и для автоматизации других действий, традиционно считающихся прерогативой человека: синтеза логических предположений и трансляции сообщения в термины другой предметной области, проверки системы предположений, устранения дублирования (избыточности) информационных потоков, агрегирование близких по смыслу сообщений, выявления пропусков и противоречий в потоке событий и хранилищах данных, автоматического заполнения последних по данным лент новостей.
Технология Knowledge Pump реализована на базе Lotus Notes, сейчас происходит ее увязывание с языком XML. Аппаратные требования и программная платформа определяются свойствами Lotus Notes (возможна работа в распределенной среде, через Интернет, с любыми типами данных). Наряду с использованием в Knowledge Pump встроенных средств криптозащиты Lotus Notes, технология Crypto Broker компании "ИнтерТраст" позволяет использовать и внешние сертифицированные средства криптозащиты и электронной подписи. В системе присутствуют такие модули, как "Сбор информации", "Формирование СКД", "Магистраль Knowledge Pump", "Должностные каналы", блок выводов.
Knowledge Pump была создана весной 1999 г. как экспериментальная разработка и дополнительная опция, добавляемая к профильным программным продуктам "ИнтерТраста", рассчитанным на автоматизацию делопроизводства, управления персоналом, управления продажами и др.
|
