Содержание к диссертации
Введение
1 Роль знаний в деятельности современной IT-компании 12
1.1 Классификация и свойства знаний 12
1.2 Информационная система современной ІТ-компании 18
1.3 Роль знаний в управлении бизнес-процессами ІТ-компании 26
1.3.1 Команды, создающие знания 29
1.3.2 Сообщества по практическим интересам 30
1.3.3 Эксперты 32
1.3.4 Система обучения персонала 33
Выводы по главе 36
2 Разработка стратегии управления знаниями в ІТ-компании 37
2.1 Миссия компании и стратегии управления знаниями 37
2.2 Модель жизненного цикла знаний 43
2.2.1 Выявление и идентификация знаний 44
2.2.2 Создание новых знаний 45
2.2.3 Хранение знаний 46
2.2.4 Распространение знаний 48
2.2.5 Использование знаний 48
2.3 Декомпозиция стратегии компании по управлению знаниями ...49
2.4 Методика оценки и отбора стратегий управления знаниями 58
Выводы по главе 60
3 Модели и технологии работы с неявными знаниями 62
3.1 Онтологии областей знаний ІТ-компании 62
3.2 Методология построения онтологии компании 67
3.3 Формализованное описание профилей компетентности специалистов 77
3 А Корпоративный рынок знаний и система стимулирования обмена знаниями 86
3.5 Система стимулирования работы экспертов в IT-компании 92
Выводы по главе 93
4 Разработка архитектуры и базовых элементов СУЗ компании 95
4.1 Обоснование функциональной структуры системы управления знаниями 95
4.2 Семантический WEB-портал как интеллектуальная надстройка над ис компании 101
4.2.1 Описание семантического WEB-портала 103
4.2.2 Структура семантических метаданных 106
4.3 База знаний «профили компетентности специалистов и экспертов компании» 109
4.3.1 Подсистема ведения базы знаний профилей компетентности специалистов 110
4.3.2 Подсистема поддержки работы экспертов 118
Выводы по главе 127
Основные результаты работы 128
5 Список литературных источников 130
Приложения 139
Приложение 1 результаты оценки и отбора стратегий управления знаниями в компании «ЭЛЕСИ» 139
Приложение 2 построение онтологии компании «ЭЛЕСИ» 145
772.7 Список основных понятий основных разделов онтологии 145
П2.2 Список понятий раздела «Знания по управляемым электроприводам» 148
П2.3 Список отношений онтологии 152
П2А Часть онтологии на языке OWL 152
Приложение 3 формы и результаты сбора информации по профилям компетентности Специалистов компании'элеси' 156
П3.1 Форма №1. Автоматизация: структура и состав областей знаний 156
П3.2 Форма №2. Выявление специалистов по областям знаний 157
ПЗ.З Итоговые результаты обследования 158
ПРИЛОЖЕНИЕ 4 ДОКУМЕНТЫ ПО АПРОБАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 164
П4.1 Диплом лауреата конкурса 2005 г. ТПУза монографию «Системы управления знаниями (методы и технологии)» 164
П4.2 Акт внедрения результатов диссертационной работы 165
- Классификация и свойства знаний
- Информационная система современной ІТ-компании
- Декомпозиция стратегии компании по управлению знаниями
- Формализованное описание профилей компетентности специалистов
Введение к работе
Новой экономике - экономике, основанной на знаниях, свойственен быстрый рост доли наукоемких товаров и услуг, сокращение их жизненного цикла, интеллектуализация технологий бизнеса и маркетинга. Организации, которые быстрее других находят новые знания, обеспечивают их усвоение сотрудниками и внедряют их в практическую деятельность, приобретают несомненные конкурентные преимущества. Знания, интеллектуальный капитал, интеллектуальная собственность получают растущее признание в качестве нового источника богатства компании [1].
Эта общая для различных сфер человеческой деятельности тенденция приобретает особый резонанс применительно к IT-отрасли, отрасли информационных технологий. Информационная революция, вызванная появлением и стремительным обновлением поколений компьютеров и программных систем, их проникновением практически во все сферы человеческой деятельности, и последовавшая за ней коммуникационная революция, привели с одной -стороны к небывалому прогрессу в обработке, хранении и передаче информации, к ускорению взаимодействия между субъектами и объектами экономической деятельности в глобальном масштабе, и с другой, к появлению ряда новых проблем. В их числе:
лавинообразный рост объемов и источников информации, как внутри компаний, так и, в особенности, вне их;
лавинообразный рост, как производителей, так и потребителей информации. Глобальная сеть Интернет уже сегодня содержит более 170 млн. компьютерных хостов и число их из года в год стремительно нарастает;
слабая структуризация информации и знаний, проистекающая от свободы творчества создателей хостов, корпоративных, и тем более, персональных хранилищ данных, информации и знаний.
Корпоративные системы управления знаниями (СУЗ) рассматриваются в последние годы в качестве действенного инструмента разрешения такого рода проблем, а также в качестве нового подхода к совершенствованию управления компанией, как системой. Особое значение этого подхода для IT-компаний определяется тем, что их продукция является, в основном, идеями, решениями, интеллектуальной собственностью, встроенной в компьютерные коды, реализованные аппаратно или программно.
Исследования и разработки в области СУЗ берут свое начало со второй половины 90-х годов. И если первое десятилетие количество публикаций по данному направлению не превышало нескольких десятков в год, то начиная с 1997 года наблюдается их кратное увеличение. В 2000 году их число превысило тысячу, а в 2002 - миллион. В этом бурно нарастающем потоке докладов, статей и монографий [2-9] необходимо выделить исследования Т. Стюарта [2], Л. Прусака и Т. Давенпорта [3], У. Дисперса и Д. Чавела [4], И. Нонака и X. Такеучи [5, 6]. Среди отечественных публикаций [7-24] следует отметить исследования Попова Э.В. [10-12], Гавриловой Т.А. [13-14] , МильнераБ.З. [15], Мариничевой М.К. [16-17], Емшановой Т.В. [ 18-19], Ту-зовского А.Ф. и Ямпольского В.З. [20-22].
В компаниях специализирующихся на разработке и производстве персональных компьютеров, аппаратных и программных средств для информационных и телекоммуникационных систем, а также для телефонии, стали создаваться специализированные офисы, научные лаборатории и даже научно-исследовательские институты по управлению знаниями. Все это свидетельствует об актуальности проблематики управления знаниями, проблематики построения систем управления знаниями для совершенствования бизнеса компании в различных сферах деятельности компаний и IT компаний в особенности.
Как показано в коллективной монографии [25], несмотря на большой и растущий из года в год объем публикаций по системам управления знаниями, их проблематика посвящена в основном разработке инструментальных
средств и технологий, реализующих определенные функции и сервисы в операциях с информацией и знаниями (электронная коммерция, управление качеством продукции, поисковые системы, контентный анализ, построение онтологических систем, web-сервисы, взаимодействие профессиональных сообществ). Локализованы и сферы применения такого рода инструментов и технологий. Результаты исследований, посвященных научному обоснованию структуры корпоративных СУЗ, состава ее функциональной части, инфраструктурных и технологических элементов, обеспечивающих вовлечение в бизнес-процессы компании не только явных, но и неявных (скрытых) знаний сотрудников в доступных публикациях стран Евросоюза и других стран, пока отсутствуют. Отсутствуют такого рода публикации и в отечественной литературе.
Анализ литературных источников по проблематике управления знаниями [26-28] обнаруживает два значительно отличающихся друг от друга подхода в построении систем управления знаниями.
Первый базируется на использовании различных комбинаций уже зарекомендовавших себя информационных технологий, реализующих отдельные функции и процессы работы со знаниями. К ним относятся, ставшие уже стандартными, IT-технологии, такие как, E-mail, доски объявлений, дискуссионные форумы, web-порталы, а также технологии, использующиеся при построении экспертных систем (распознавание образов и ситуаций, автоматическое аннотирование и классификация, и т.п.). Очевидно, что данный подход, именуемый классическим, является неким развитием информационных систем компаний в части работы с неявными знаниями.
Второй подход [29-31] базируется на использовании семантических технологий, то есть на методах работы со смыслом и семантикой данных, на онтологических описаниях предметных областей человеческой деятельности, на использовании метаописаний, семантического поиска и логического вывода. Данный подход, который можно определить как онтолого-семантический, является более новым, сулящим большие перспективы в обу-
чении современных компьютерных систем работе со смыслом данных и информации, в извлечении на этой основе новых знаний, в создании более эффективных средств и сред для сотрудничества специалистов и обмена знаниями. Естественно, что новый онтолого-семантическии подход сталкивается с определенным дефицитом методов, средств и технологий, не только в части их разработки, но и в части приложения к конкретным предметным областям и особенностям конкретных компаний.
Одной из ключевых проблем вовлечения в бизнес-процессы компании значительных ресурсов неявных знаний является проблема выявления профилей компетентности специалистов, их формализованного описания и формирования на этой основе соответствующей базы знаний. Несмотря на наличие в научной среде консенсуса в части актуальности данной проблемы, методики и алгоритмы описания и выявления профилей компетентности специалистов до настоящего времени в достаточной степени не разработаны, а опубликованные идеи в этом направлении не достаточно апробированы.
Сохраняют высокую актуальность и такие вопросы развития корпоративного рынка знаний, как стимулирование специалистов к обмену знаниями, разработки и внедрения системы их морального и материального поощрения, как элемента корпоративной культуры. Важность стимулирования и необходимость использования такого рода систем поощрения, осознана многими специалистами. Однако публикации на эту тему страдают общими рассуждениями и не содержат конструктивных предложений.
Целью настоящей диссертационной работы является разработка стратегии управления знаниями для современной IT-компании, разработка архитектуры системы управления знаниями на основе онтолого-семантического подхода, а также методов и алгоритмов определения профилей компетентности специалистов и стимулирования их к обмену знаниями.
Достижение поставленной цели обеспечивается решением следующих задач:
определение роли знаний в реализации бизнес-процессов современной 1Т-компании;
разработка стратегии управления знаниями компании, адаптация системных моделей ее декомпозиции и методики оценки альтернатив;
разработка модели описания профилей компетентности специалистов и алгоритмов проведения и обработки результатов квалификационного аудита;
разработка функциональной структуры СУЗ с использованием семантического web-портала в качестве интеллектуальной надстройки над существующей информационной системой компании.
Объектом исследования и разработки является система управления знаниями современной 1Т-компании.
Предметом исследования и разработки являются стратегии управления знаниями, архитектура, модели и алгоритмы функционирования отдельных подсистем СУЗ.
В ходе диссертационного исследования были использованы модели теории множеств, системный анализ, онтологические структуры и таксономии, методы экспертных оценок.
Научными результатами данного исследования являются:
Стратегии управления знаниями в IT компании, как результат системной декомпозиции миссии и глобальной цели.
Функциональная структура системы управления знаниями IT компании, разработанная с позиции онтолого-семантического подхода.
Модель описания профилей компетентности специалистов компании.
Алгоритмы проведения и обработки результатов квалификационного аудита компании
Практическую значимость имеют:
Результаты реинжиниринга информационной системы компании
«ЭлеСи» с целью построения системы управления знаниями.
База знаний «Профилей компетентности специалистов и экспертов компании».
Семантический web-портал управления знаниями, являющийся интеллектуальным ядром информационной системы компании.
Онтология по разделу «Управляемые электроприводы» предметной области «Автоматизация», встроенная в сервер онтологии СУЗ.
Система стимулирования работы экспертов к обмену знаниями.
Основные научные положения исследования были апробированы в ходе
выступлений на международных и региональных научных и научно-практических конференциях. Предложенные подходы и методы были протестированы в процессе создания системы управления знаниями и внедрены в компании «ЭлеСи» (приложение 4.2).
По теме диссертационного исследования опубликованы в семи печатных работах [25, 48, 49, 61, 70, 71, 79], одна из которых является коллективной монографией [25], которая получила диплом 2 степени на конкурсе монографий подготовленных в Томском политехническом университете в 2005 году (приложение 4.1), а статья [61] опубликована в рецензируемом журнале, включенном в список ВАК.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературных источников из 83 наименований и четырех приложений. Содержит 29 рисунков, 3 таблицы.
В первой главе рассматривается понятие знаний и разные способы их классификаций. На примере конкретной IT-компании описывается информационная система современной компании. Обосновывается достаточность данной системы для работы со знаниями компании. На основе анализа деятельности современной компании показана возрастающая роль знаний для ее успешной деятельности на современном быстроменяющемся и высоко конкурентном рынке.
Во второй главе показана важность разработки миссии и стратегии управления современной компанией всей совокупностью своих знаний. На
основе разных типов миссий предлагается миссия для конкретной IT-компании. Для разработки стратегии предложено использовать модель жизненного цикла знаний. На основе выявленных этапов жизненного цикла знаний с использованием системного анализа выполнена декомпозиция стратегии компании по управлению знаниями. С целью формирования стратегий для конкретных компаний разработана практическая методика оценки и отбора стратегий, на основе анкетирования топ-менеджеров и ведущих специалистов компании.
Третья глава диссертационной работы посвящена формальному описанию знаний компании на основе онтологического подхода. С этой целью показана разработка конкретной онтологии в области знаний «Управляемый привод». Предложена модель описания компетентности специалистов современных компаний с использованием онтологических моделей знаний. Разработан алгоритм формирования профилей компетентности специалистов на основе выполнения квалификационного аудита специалистов компании.'
В четвертой главе обосновывается состав функциональных подсистем СУЗ компании. Выбор подсистем выполняется на основе результатов формирования стратегии компании по управлению знаниями. Поясняется необходимость реализации СУЗ в виде централизованного web-портала, основанного на использовании семантических технологий. Подробно рассматривается состав подсистем по работе с базой знаний профилей компетентности специалистов компании. Поясняется вариант ее реализации для современной IT-компании.
1 РОЛЬ ЗНАНИЙ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СОВРЕМЕННОЙ IT-КОМПАНИИ
Классификация и свойства знаний
Знание, как понятие, давно и широко используется в образовании, науке, разнообразных сферах человеческой деятельности. В Большой Советской Энциклопедии [32] приводится следующее определение:
«Знание это проверенный практикой результат познания действительности, верное её отражение в сознании человека». Существует и множество других более конструктивных определений, часть из которых приводится в [25].
Знания неотделимы от человека, как и процесс мышления. Эта особенность знаний отражена в определении представителя кибернетической школы [33]:
«Знание это сложная сеть понятий и многообразных отношений (оценки, мнения, причинно-следственные и пространственно-временные связи и зависимости) между ними, которая сознательно (логически) или бессознательно используется нейтронной сетью головного мозга при необходимости выработки новых суждений или принятия разнообразных решений».
Очевидно, что понятие «знание» является более емким, нежели такие понятия как «информация» или «данные».
Данные - это набор объективных фактов об объектах, событиях, явлениях процессах. Это все то, что регистрируется, описывается и воспринимается человеком. Данные могут быть цифровыми (результаты наблюдений, изменений), графическими, аудио, видео и другими записями. Они могут фиксироваться с помощью различных языков (символьных, математических, графических и т.п.).
Информация - это данные необходимые пользователю, полезные для принятия решения. «Информация это данные, наделенные значимостью и це лями» [34]. Поскольку целеполагание является прерогативой субъекта, то и информация подвержена существенному влиянию субъективности.
Информация передается по организации посредством жестких (формальных) и мягких (неформальных) сетей. К первым относятся электронные письма и документы, традиционные письма и документы, посылки и пакеты сети Интернет. Мягкая сеть менее видима и устойчива. Она возникает от случая к случаю во время встреч, дискуссий и т.п. К количественным мерам информации можно, кроме объема, отнести связность и число обменов. К качественным мерам - информативность и полезность.
Классификации знаний имеет смысл предпослать следующую систематизацию [35]: [данные - информация - знания - понимание - мудрость].
Данные - это некоторые неупорядоченные символы, рассматриваемые безотносительно к какому-либо контексту.
Информация - это выделенная и упорядоченная часть базы данных, обработанная с определенной целью для использования. Чаще всего информация отвечает на вопрос: "Кто?, Что?, Где?, Когда?"
Знание - это выявленные тенденции или существенные связи между фактами и явлениями, представленные в информации.
Понимание - это осознание субъекта закономерностей, содержащихся в разрозненных знаниях, позволяющее ответить на вопрос: "Почему?"
Мудрость - взвешенное, оцененное понимание закономерностей с точки зрения прошлого и будущего.
Продвижение по уровням иерархии понятий от данных к мудрости не есть механическое суммирование данных, информации, знаний.
Каждое из приведенных понятий является основой для последующего, материалом для получения элементов нового, более высокого качества знаний. При этом, как считает Р. Аккоф [35], первые четыре понятия имеют дело с прошлым или с тем, что уже известно, а мудрость касается будущего. Несмотря на многообразие определений, столь сложного понятия как знание, многие исследователи [3, 5, 7, 25] единодушны в том, что вся совокупность знаний может быть разделена на следующие классы:
эмпирические знания;
теоретические знания;
личностные знания;
организационные знания;
неявные знания;
явные знания.
К эмпирическим знаниям относятся наблюдения, наблюдаемые явления, объекты, процессы.
К теоретическим знаниям относятся законы, теории, абстракции, обобщения.
К личностным знаниям относятся профессиональные знания, полученные в процессе обучения и практической деятельности, прикладное мастерство (способность применять теорию, привила и методы), системное представление избранной сферы деятельности и личная мотивация к творчеству.
К организационным знаниям относятся стратегические доктрины и программы, теоретические знания конкретной сферы деятельности, технологические и производственные стандарты, нормативы, правила и инструкции, коммерческие знания. Организационные знания являются совокупностью знаний каждого из сотрудников, но не простой суммой, а специально отобранной и тщательно проверенной в практике деятельности групп, подразделений, отделений и компании в целом.
К неявным знаниям [5], относятся - опыт, мастерство, культура мышления, интуиция, хранящиеся в нейронных структурах головного мозга, как результат генетической наследственности, образования и приобретенного жизненного опыта. Неявное знание - это способность человека к адаптации в меняющихся условиях. Неявные знания существуют в умах специалистов, развиваясь во времени, через опыт, почерпнутый из профессиональной деятельности, книг, наставничества, а также обучения. Неявные знания зависят от жизненных ресурсов личности, от ее биофизических свойств и психологического потенциала.
К явным знаниям относятся описания теорий, методов, методик, технологий, механизмов и машин, конструкций, систем и т.п.
Явные знания хранятся на реальных физических носителях (книги, бумажные документы, рисунки, схемы, фильмы, аудио и видео записи, магнитные и электронные файлы, базы данных и знаний и т.п.).
То есть, к явным знаниям относятся многочисленные компоненты информационных систем современных IT-компании, такие как:
данные (файлы с данными, базы данных знаний, базы инструкций и правил регламентного характера);
документы (файлы с текстами, форматы);
программы (расчетные, аналитические, управления данными, графические, экспертные), реализующие разнообразные алгоритмы решения задач;
адреса ресурсов и ссылки, фиксирующие местонахождение различных информационных ресурсов в архивах компаний и в сетях интранет и Интернет.
К явным знаниям относятся и описания объектов интеллектуальной собственности. Применительно к научно-технической и производственной сферам патентуемыми объектами интеллектуальной собственности являются изобретения, полезные модели, промышленные образцы и товарные знаки. К неохраняемым патентами объектам интеллектуальной собственности относятся ноу-хау, техническая документация, результаты НИОКР. Объектами авторского права являются программы ЭВМ, базы данных и базы знаний, топологии интегральных схем. Перечисленные объекты авторского права составляют весомую часть явных знаний в современных IT - компаниях.
Информационная система современной ІТ-компании
Системное представление об управлении знаниями не сводится к применению компьютеров и современных информационных технологий. Большая роль заслуженно отводится методам и разнообразным организационным формам работы со знаниями [5,6,36]. Однако, справедливо и обратное утверждение. Без современных ГГ-технологий, без Интернета и интранета управление знаниями не может быть поднято на должный уровень, так как именно ГГ-технологии обеспечивают хранение и оперативный доступ к данным, информации и знаниям, облегчают и ускоряют процесс обмена знаниями между специалистами и подразделениями, создают благоприятную технологическую среду для сотрудничества в процессе выполнения комплексных проектов, для использования и получения новых знаний.
Известно, что современные компьютеры, сетевые и телекоммуникационные аппаратно-программные средства в большинстве своем унифицированы и стандартизованы. Основная причина в том, что, являясь важным инструментом глобализации экономики, они в то же время являются и продуктом глобализации.
В мире существует немалое число производителей аппаратно-программных средств для 1Т-индустрии, однако их системотехнические решения стандартизованы, прежде всего, в области интерфейсов. Современные ИС компании и СУЗ используют практически одни и те же технические средства.
К основным компонентам технических средств относятся:
персональные компьютеры, которыми оснащаются рабочие места сотрудников компании;
мощные серверы корпоративной сети и локальных сетей подразделения;
коммуникационное оборудование, включающее маршрутизаторы, коммутаторы и хабы;
волоконно-оптические, кабельные и радио-каналы, обеспечивающие высокоскоростную передачу данных, информации и знаний в ISDN (Integrated Services Digital Network);
ATM (Asynchronous Transfer Mode) - режим мультимедиа коммутации для обработки высокоскоростного трафика, включающего обычные, а также голосовые и видео данные;
технические средства доступа в Интернет, интранет и экстранет.
Архитектура корпоративной сети «ЭлеСи», реализующая современные
тенденции в построении ИС современных IT - компаний, приведена на рисунке 1.1. Функциональность ИС «ЭлеСи» определяется сферой деятельности компании, характером конечных продуктов и используемыми технологиями. Основной сферой деятельности компании является автоматизация нефтегазовой отрасли. Компания «ЭлеСи» разрабатывает и поставляет нефтегазовому комплексу как простейшие системы автоматизации, включающие компьютер с группой распределенных контроллеров, так и сложные иерархические системы и комплексы, охватывающие объекты, простирающиеся на многие сотни и тысячи километров, объединяемые разнообразными каналами связи.
Основные типы систем, разрабатываемые в Компании:
системы диспетчерского контроля и управления;
системы телемеханизации для нефтегазовой отрасли;
автоматические системы управления технологическими объектами; автоматические системы управления производствами;
системы управления гидроагрегатами;
системы управления резервуарными парками;
системы обнаружения утечек;
автоматические системы управления электроснабжением;
автоматические системы пожаротушения.
Исходя из этого, компания концентрирует интеллектуальные ресурсы на разработке, проектировании новых решений и производстве следующих типов конечных продуктов:
программируемые логические контроллеры;
программно-технические средства и системы измерения, сбора, обработки информации и управления технологическими процессами;
интеллектуальные устройства, системы и сети передачи данных;
системы диспетчерского управления и сбора данных;
силовая электроника и электроприводы;
системы автоматического регулирования;
прикладное программное обеспечение для устройств, программных комплексов и систем управления.
Разработка и сопровождение программного обеспечения АСУ ТП осуществляется для всех уровней управления:
ПО верхнего уровня;
сервисное ПО;
встроенное ПО.
В состав специализированного ПО, используемого компанией в качестве инструментальных средств для разработки, проектирования, конструирования, производства и тестирования новых решений и продуктов, входит:
система автоматизированного проектирования и выпуска рабочей кон
структорской и проектной документации «AutoCAD» (компания «Auto
desk»); система управления проектами «MS Project» (компания «Microsoft»);
система моделирования «Rational Rose» («Rational Software», IBM);
система «Archivist»;
система автоматизации библиотек «ИРБИС» (ELNIT Association);
информационно-правовая система «ГАРАНТ» (НПП Гарант-Сервис);
информационная система «СтройКонсультант» (ИЦ «СтройКонсуль-тант»);
система организации и управления продажами «Sales Expert» (компания «ПРО-ИНВЕСТ ИТ»).
На рабочих станциях в компании инсталлирована операционная система (ОС) «Microsoft (MS) Windows 2000 Professional» или «MS Windows 98» для менее мощных ПК. Начат перевод рабочих станций на «MS Windows ХР».
Серверы компании работают под управлением ОС «MS Windows 2000 Advanced Server» и «Linux RedHat 9». Начат перевод серверов Компании на ОС «MS Windows 2003».
Компания использует реляционные СУБД: «MySQL», «InterBase», а также специализированную СУБД «CDS/ISIS».
В качестве Web-сервера используется «Apache HTTP Server» версии 1.3.31. Основной технологией создания Web-страниц является РНР версии 4.3.8.
В качестве обозревателя Интернет сотрудники Компании используют «Internet Explorer» версии 6.0. Также используется обозреватель «Opera» версии 7.0.
Декомпозиция стратегии компании по управлению знаниями
Миссия компании, несмотря на свою лаконичность и общность, является необходимым и полезным компонентом воздействия на процессы управления современной компанией. Помимо идейно-вдохновляющего влияния на воззрения и устремления сотрудников компании и ее менеджмента Миссия позволяет:
формировать и отбирать стратегии развития компании;
разрабатывать систему критериев и индикаторов степени достижения намеченных целей;
содействовать сохранению единства и целостности компании;
обеспечивать гармонизацию интересов структурных подразделений в реализации разнородных бизнес-процессов компании;
осуществлять вербальную оценку реализации намеченных стратегий.
Отметим далее, что генерация и отбор стратегий управления знаниями
представляет самостоятельную проблему, к анализу и разработке которой необходимо подходить с помощью некоторой методологии [43, 44]. В качестве такой методологии предлагается использовать системный анализ, опи рагощиися на метод декомпозиции и модели исследуемой системы разной степени детализации [45, 46].
Модели исследуемой системы являются источником для формирования оснований декомпозиции исследуемой системы. Каждая из моделей соответствует системе в определенном отношении, на определенном уровне деятельности.
Следуя кибернетическому подходу к моделированию простейшей моделью сложной системы является модель черного ящика (МЧЯ) В МЧЯ содержится описание (в простейшем случае перечисление) конечных множеств входов и выходов системы, которые можно наблюдать и измерять, не проникая внутрь исследуемой системы (ИС). Множество входов и выходов систем может быть весьма велико. Например, для выходов это может быть множество видов и номенклатура продукции.
На следующем уровне описания обычно используют модель состава основных элементов (МСОЭ) системы. В МСОЭ к основным элементам относятся субъект деятельности (СуД), объект деятельности (ОД) и средства деятельности (СрД). Кажущаяся простота этой модели обманчива. К субъекту деятельности, как известно, относятся кадры организации, состав и численность которых может достигать значительных размеров и разнообразия. К объекту деятельности относятся сырье, материалы, полуфабрикаты, информация и т.п. из которых произво дится конечная продукция (КП). К средствам деятельности относятся инструменты, станки, технологии и документация, используемые в процессе производства КП. Все они (субъекты, объекты и средства деятельности) имеют определенную структуру (виды, типы, размеры), что в конкретных ситуациях приводит к весьма обширным описаниям.
На следующем уровне описания используются модели основных про цессов деятельности (МОПД).
Множественность процессов мультиплицирует на уровне МОПД некую совокупность моделей, слабо различимых на рисунке 2.5, порождаемых подстановкой в эту обобщенную модель связей и отношений конкретных процессов.
К числу широко используемых моделей системного анализа относится и модель жизненного цикла деятельности (ЖЦД), приведенная на рисунке 2.6.
Вне зависимости от вида деятельности, которая, как правило, связана с производством некоторого продукта или услуги ЖЦД содержит следующие обязательные этапы:
выявление потребности в продукте (услуге);
производство продукта (услуги);
потребление продукта (услуги) и далее по циклу при возникновении проблем в количестве и качестве производимого.
Если выходами любой системы являются конечные продукты деятельности, то входы определяются окружением, другими системам, выступающими по отношению к исследуемой в качестве «stakeholders» - носителей основных интересов.
Системная структуризация окружения ИС приведена на рисунке 2.7.
Применительно к частным (негосударственным, невертикально-интегрированным) компаниям, к числу которых относится и ІТ-компания «ЭлеСи», вышестоящие системы, по существу, отсутствуют.
Носителями основных интересов (основными stakeholders) в таком случае являются (рисунок 2.8):
сам бизнес - сама исследуемая организация; его продукт - результаты деятельности организации;
потребители продукта.
Применительно к этим элементам, общими для любой Компании, стратегиями развития могут быть:
обеспечение лидерства по критерию цена/качество изделий на конкурентном рынке;
достижение операционального совершенства (эффективности) организации;
накопление и использование в процессе производства продукта (услуги) инновационных знаний и технологий для максимального удовлетворения потребителей.
По основным этапам жизненного цикла знаний можно выделить следующие корпоративные стратегии управления знаниями:
1 Выявление и идентификация корпоративных знаний.
2 Стимулирование процессов создания новых знаний.
3 Совершенствование корпоративной системы хранения и поиска знаний.
4 Развитие систем и форм распространения и обмена знаниями.
5 Повышение эффективности использования знаний.
Знания, создаваемые и используемые компанией являются фундаментальной основой конкуренции. Речь при этом идет не только и не столько о теоретических, прикладных и технологических знаниях, но и знаниях о по требителе, об условиях потребления и эксплуатации продукции, о рыночных тенденциях и др.
Не существует единой и подходящей всем стратегии управления знаниями и интеллектуальным капиталом компании. Началом любой дискуссии о стратегиях управления знаниями компании должны быть бизнес стратегии компании по достижению конкурентных преимуществ. Конкурентные преимущества проявляются прежде всего в операциональной эффективности и стратегическом позиционировании компании.
Операциональная эффективность компании означает, что она делает свое дело (ведет свой бизнес) лучше, чем другие. Стратегическое позиционирование Компании означает, что она делает иное, чем другие или то же самое, но иным более эффективным способом.
Формализованное описание профилей компетентности специалистов
Как отмечалось в главе 1, обмен неявными (скрытыми) знаниями включает передачу неопубликованных идей, личного опыта, лучших практических решений, и т.п., и это является ценной составляющей в цепи передачи знаний, и более трудной задачей, с точки зрения реализации в СУЗ, чем обмен явными знаниями. Знаниями обмениваются не только посредством СУЗ, но также в результате личного общения, по телефону, с помощью традиционных технологий, таких, как электронная почта, дискуссионные форумы, видеоконференции, и т.п.
Описание и моделирование знаний, основанное на онтологиях является новым подходом, который быстро развивается в последние годы, открывая новые возможности для профессионального общения. Это во многом связано с тем, что строгие онтологические основания для представления знаний приводят к лучшим методологиям концептуального моделирования данных и баз знаний, облегчающих обмен и повторное использование знаний [69].
Вне всякого сомнения, описание (моделирование) специалистов является весьма сложной задачей и может быть осуществлено лишь в определенном отношении на общеконцептуальном уровне [69 - 70].
Целью данного параграфа является выявление наиболее существенных характеристик специалистов релевантных контексту СУЗ. Эти характеристики будут описаны в терминах понятий и атрибутов. Они являются базисом для концептуализации модели компетентности специалиста [70].
Определение Г. Моделью компетентности специалиста является следующий набор показателей МС = {О, К, П}, где
О - общие характеристики специалиста;
К- показатели компетентности специалиста в соответствующих областях знаний компании;
П - характеристики поведения специалиста в СУЗ. Общая характеристика специалиста включает такие показатели, как:
фамилия, имя, отчество;
место расположения (физическое расположение, здание + офис);
контактная информация (телефон, E-Mail, ICQ);
основное образование: документ, организация, дата получения, расположение организации, тип полученного образования, факультет, направление, специализация;
дополнительное образование: документ, организация, время прохождения, дата получения, были ли курсы плановые, добровольно или нет посещались курсы;
является ли экспертом, и др.
Компетентность специалиста К = {Ко, IQ}, включает показатели компетентности специалиста по областям знаний Ко и их семантическое описание Кс на основе онтологии предметных областей знаний;
1 =((0,, ),...,(0,,,101,
где (Of, к;) - область знания і и уровень компетентности специалиста в этой области знаний.
Кс - семантическое описание специалиста в виде набора семантических метаданных.
Под семантическими метаданными обычно понимаются метаданные, описывающие контекст и/или содержание объекта в информационной системе с помощью понятий предметной области, определенных на языке описания онтологии.
Семантические метаданные для специалиста Sj можно определить, как конечное множество, упорядоченных пар (Cjj,kjj):
MD(sO= {(cn,kn),..., (cin,kin)}, где Си Є С - понятия из онтологии, относящиеся к объекту описания sj, kin Є (0,1] - коэффициент, обозначающий релевантность понятия Cjn объекту Sj. Семантические метаданные, как и классические метаданные, логически неразрывно связаны с описываемым информационным объектом, в нашем случае специалистом. Кроме этого, семантические метаданные не могут быть созданы без наличия описания знаний предметной области на языке представления знаний. При этом семантические метаданные позволяют устранять лексическую многозначность терминов, используемых для описания компетентности специалистов и соотносить между собой знания, содержащиеся у различных специалистов и информационных объектов, посредством онтологии.
Поведение специалиста в СУЗ - понятие, которое описывает некоторые характеристики взаимодействия специалиста с системой управления знаниями. Предлагается поведение специалиста в СУЗ описывать двумя параметрами П = {Та, Уа}: где: Та - тип активности фиксирует вид активности, которая соответствует конкретному специалисту. Возможными значениями этого показателя являются: читатель, писатель, или наблюдатель,
Уа - уровень зафиксированной активности специалиста. Возможными значениями этого параметра могут быть - очень активный, активный или неактивный.
Посредством показателя «Поведение специалиста в СУЗ» основанного на накопленных характеристиках по обмену знаниями, система стремиться зафиксировать характер и уровень его участия в процессе обмена знаниями.
Определение профилей компетентности специалистов и первоначальное формирование на этом этой основе БЗ профилей компетентностей в СУЗ требует проведение квалификационного аудита в компании. Квалификационный аудит достаточно новая проблематика в управлении современными компаниями, нуждающаяся в методическом обеспечении. Понятно, что данная проблематика тяготеет к проведению профессиональных обследований персонала компании. Информационный поиск в WWW сети Интернет позволил обнаружить описание подходов и методик проведения обследования персонала психологического и психодиагностического типа, социологического и социометрического типа, эргонометрического типа, по выявлению нелояльностей к руководству и т.п. Понятно, что всё перечисленное имеет слабое отношение к квалификационному аудиту. В [3, 69] имеются упоминания об использовании методов самооценки и взаимооценки компетентности специалистов.
В качестве аргумента в пользу первого метода выдвигается тезис о том, что никто не может знать возможности специалиста лучше, чем он сам. При этом, однако, нельзя исключить, что на полученную оценку здесь сильно влияет степень самоуверенности специалиста. При использовании метода взаимооценки влияние самооценки элиминируется. Однако определенное искажение могут внести личные и групповые симпатии, недостаточная осведомленность специалистов о знаниях и способностях друг друга.
Достаточно полное представление о знаниях и способностях друг друга имеет место лишь у специалистов, длительно время работающих совместно в одном либо тесно взаимодействующих подразделениях.
Определенное представление о знаниях, способностях и результативности специалистов накапливается также у высшего руководства компании в процессе, приема специалистов на работу, их аттестации, выдвижения на руководящие должности, а также в процессе поощрения и наказания за текущие и интегральные итоги деятельности.
Упомянутые выше подходы (самооценка, взаимооценка, оценка руководством) и предлагается использовать в предлагаемой методике проведения квалификационного аудита с целью определения профилей и уровней компетентности специалистов и выявления экспертов [70].
