Распечатать

Управление компанией, № 12, 2006

На службе управления знаниями.

27 декабря 2006

На службе управления знаниями.

Концепция управлениями знаниями и изменениями появилась на Западе в конце 80-х гг. прошлого века как одна из составляющих дисциплины "управление и экономика". Однако в настоящее время системы управления знаниями (knowledge management) можно рассматривать как высочайшую точку развития информационных технологий, эволюционирующих в сторону бизнес-решений, создаваемых для поддержки задач стратегического развития и динамических изменений.

Новый подход

Сегодня руководителей в первую очередь волнуют вопросы, связанные с увеличением прибыли, уменьшением затрат и поиском новых направлений деятельности, позволяющих (хотя бы в перспективе) оттеснить конкурентов и завоевать как можно больше клиентов. Не так давно считалось, что решение этих задач обеспечивается использованием передовых технологий, но по достижении некоторого порогового уровня стало ясно, что само по себе производство качественного, даже уникального продукта не гарантирует компании выгодную позицию на рынке. Осознание этого факта в сочетании с появлением мощной вычислительной техники породило множество программных продуктов, предназначенных для оптимизации функционирования компании, сделав возможным грандиозный переход от автоматизации технологических процессов производства к автоматизации бизнес-процессов. Однако один из важнейших компонентов успеха - знания сотрудников, без которых беспомощна любая технология, - по-прежнему оставался незадействованным.

Еще в XVII в. Фрэнсис Бэкон выдвинул постулат scientia est potentia, что обычно переводится как "знание - сила" (правда, философ имел в виду не столько знания в узком смысле, как "результат познания действительности, верное ее отражение в сознании человека", сколько процесс приобретения знаний, т. е. научный прогресс). Сегодня эти слова приобретают новый смысл.

Современное определение

Управление знаниями - укоренившийся, но не самый удачный термин. Если рассматривать знания только как результат познавательной деятельности человека, слово "управление" выглядит весьма сомнительно: как и зачем управлять тем, что является неформализуемым по определению? Однако в век стремительного развития информационных технологий слово "знания" приобрело более широкое значение, нежели то, что обычно фиксируется в толковых словарях: по крайней мере, когда говорят о "корпоративных знаниях", обычно подразумевается необходимая компании информация независимо от того, в какой форме и где она хранится. Знания в неявном виде могут содержаться как внутри организации (в документах, интранете, переписке сотрудников, информационной системе), так и во внешней по отношению к ней среде: СМИ, Интернете и др.

Итак, что же понимается под управлением знаниями сегодня? Прежде всего речь идет об управлении той средой, в которой знания существуют и используются. Это не программный продукт и не решение, которое можно купить или собрать из стандартных компонентов. Это концепция, включающая в себя как организационные аспекты (в той мере, в которой они затрагивают бизнес), так и вопросы информационных технологий. Управление знаниями можно понимать как всеобъемлющую стратегию, созданную для выявления и применения всей имеющейся у компании информации, опыта и квалификации сотрудников в целях улучшения обслуживания клиентов и сокращения времени реакции на меняющиеся рыночные условия. Реализация данной стратегии предполагает использование консультационных методик и информационных технологий, позволяющих создать полноценную систему, которая будет управлять нематериальными корпоративными активами, в частности интеллектуальным капиталом.

Под управлением знаниями обычно подразумевают следующие действия:

- сбор информации;

- организацию и структуризацию собранных данных;

- уточнение информации (корректировку, обновление, добавление, удаление, поддержку в целом);

- распространение знаний (передачу сведений по назначению).

Система управления знаниями - это совокупность подходов и методов, обеспечивающих выполнение вышеперечисленных задач.

Этапы построения системы

Конкретные характеристики процедуры сбора данных зависят от уровня информатизации компании. Этот процесс может начинаться с перевода данных на электронные носители, но, как правило, основным его содержанием становится подключение гетерогенных источников информации, к которым могут относиться системы документооборота, различные базы данных, почтовые и файловые серверы, CRM и ЕRР-системы.

Необходимо отметить, что существует два принципиально разных типа информации: структурированная и неструктурированная. С первой имел дело каждый, кто работал с базами данных: это значения, имеющие тип, занимающие определенное место в общей структуре базы данных и подчиняющиеся заданным в ней правилам - т. е. снабженные значительным количеством метаинформации и поддающиеся четкой классификации. С неструктурированной информацией сложнее. Подчеркнем, однако, что подобное разделение существенно только для машинной обработки, поскольку у человека, как правило, проблем с извлечением знаний из неструктурированных данных не возникает, по крайней мере, пока речь идет о небольших объемах сведений.

Очевидно, что структурированная информация - совсем недавнее изобретение, в то время как подавляющая часть накопленных человечеством знаний хранится именно в неструктурированном виде, так же как и 80-90% корпоративной информации. К неструктурированной корпоративной информации относятся почта, html-страницы, текстовые документы (doc, pdf), мультимедийные данные - все те источники знаний, у которых отсутствует структура, коррелирующая с содержанием (например, в почтовых сообщениях предусмотрены заголовки, тело письма и вложения, но эти элементы не помогут определить, что сказано в письме). Иными словами, содержащиеся в этих источниках знания не могут быть извлечены и обработаны автоматически - без вмешательства человека.

Дальнейшая обработка информации зависит от того, к кому типу она относится: структурированные данные следует очистить и проверить на непротиворечивость - неструктурированные сведения необходимо сначала привести к структурированному виду, каким-то образом категоризировав и разметив содержащуюся в них информацию (например, выделив фамилии людей, должности, названия компаний). Структурированные и очищенные данные размещаются в хранилище, проектируемом в соответствии с дальнейшими планами по использованию информации и максимально приспособленном для проведения будущего анализа. После этого сведения становятся доступными для дальнейшего использования.

Задача передачи данных пользователям решается самыми различными средствами: это и отчеты, и витрины на порталах - словом, все зависит от нужд и предпочтений пользователей.

Основные технологии

Предполагается, что львиная доля знаний, необходимых для эффективного функционирования компании, находится внутри нее, правда, в разрозненном виде: на корпоративных порталах, в базах данных, почтовой переписке, головах сотрудников, наконец. Но как заставить всю эту массу неструктурированных или слабоструктурированных данных работать на благо организации? Производители ПО не могли оставить без ответа подобный вопрос. Ниже приводится краткий список основных технологий, использование которых позволяет реализовать систему управления знаниями:

- Data Mining и Text Mining: распознавание образов, выделение значимых закономерностей в данных, находящихся в хранилищах, входных или выходных потоках. Эти технологии основываются на статистическом моделировании, нейронных сетях, генетических алгоритмах и др.;

- системы управления документооборотом: хранение, архивирование, индексирование, разметка и публикация документов;

- корпоративные порталы знаний;

- средства, поддерживающие принятие решений: экспертные системы, технологии, предназначенные для работы с дискуссионными группами, и т. д.

Data Mining - технология поиска закономерностей в больших объемах "сырых" данных. Она призвана облегчить труд эксперта в решении задач, где информации чересчур много либо решение зависит от слишком большого числа факторов, что делает невозможными анализ данных и выработку решения человеком. Подобные системы решают задачи нахождения многофакторных зависимостей между переменными в базах данных; автоматического построения многомерных нелинейных моделей, выражающих найденные зависимости; вывода классификационных правил по обучающим примерам; построения алгоритмов решений. Кроме того, в арсенале средств анализа коммерческой информации имеются программы подготовки отчетов и специализированные методы формирования нерегламентированных запросов. В этом достаточно "густонаселенном" секторе рынка лидируют компании Brio Technology, Business Objects SA, Cognos, Hyperion Solutions Corp., IBM и Seagate Software.

Системы управления документооборотом незаменимы на предприятиях, генерирующих в качестве основного или побочного продукта своей деятельности значительный объем документов, требующих эффективного хранения и организации. В этом сегменте доминируют фирмы EMC/Documentum, IBM, Open Text Corp. и др. Главная задача подобных систем - маршрутизация документов, обеспечение их целостности и, конечно же, четкая классификация.

Корпоративный портал - это не что иное, как реализация системы управления знаниями при помощи wеb-технологий. Портал - универсальный инструмент, включающий в себя не только средства доступа к данным ERP- или СRМ-систем, но и общую доску новостей, wеb-интерфейс к корпоративному серверу и технологию обмена сообщениями (wеb-конференцию). Это интегрированная система, сводящая в единую структуру как корпоративные документы и материалы, так и информационные ресурсы Интернета. Поскольку wеb-технологии все больше "идут в массы", именно портал чаще всего становится первым шагом на пути к созданию корпоративного университета. Портальные решения варьируются в пределах от самостоятельных разработок компаний до мощных инструментов от ведущих производителей ПО (например, IBM WebSphere Portal, Microsoft SharePoint Portal Server или mySAP Enterprise Portal). Как правило, важным элементом портального решения является политика безопасности, обеспечивающая ролевой доступ к данным, который нередко позволяет внедрить уже устоявшиеся в компании правила безопасности.

Любая технология предназначена для решения конкретного класса задач и, безусловно, полезна для предприятия, однако внедрение каждой из них не только имеет свою специфику, но и рассчитано на определенный уровень информатизации предприятия. Внедрение одного из решений для создания общей информационной инфраструктуры или интеграции нескольких технологий потребует помимо выполнения технологических заданий учета информационной культуры сотрудников: например, автоматическая система бухгалтерского учета не будет использоваться, пока бухгалтеру "удобнее" вести записи на бумаге и считать на калькуляторе. Так и с технологиями управления знаниями: каждая из них требует соответствующей базы и подготовки персонала.

Причина неудач

Не всегда внедрение системы управления знаниями оказывается успешным, особенно если речь идет не о специализированном инструменте, а о попытке организовать корпоративный университет - систему управления корпоративными данными. Основная причина неудач кроется в отсутствии предварительной подготовки: как сказал Майкл Хаммер, автор книги "Реинжиниринг корпорации: манифест революции в бизнесе", "автоматизация беспорядка приводит к автоматизированному беспорядку".

Внедрение данной технологии предполагает обязательное проведение реинжиниринга бизнес-процессов в целях успешного использования и поддержания актуальности системы. Как правило, предложение о применении нового инструмента исходит от руководства, в то время как большая часть потенциальных пользователей слабо осознает необходимость изменений, видя в них "лишнюю головную боль" (изучение нового интерфейса, дополнительные временные затраты, отрыв от основной деятельности).

Во избежание таких проблем руководству надлежит задействовать психологические рычаги давления, стимулируя передачу знаний самыми разными, порой даже экзотическими способами. Например, руководство одной из компаний, лидирующих на рынке предоставления услуг сотовой связи, смогло организовать процесс работы с системой управления знаниями, потребовав писать объяснительные записки на имя одного из топ-менеджеров в случае непередачи информации. Также известны случаи, когда в крупных западных корпорациях за активное освоение и использование новой технологии сотрудников премировали путевками на курорт. В одной международной консалтинговой компании персонал ежегодно проходит аттестацию по системе индивидуальных показателей, которая, в частности, содержит пункты, связанные с управлением знаниями, например обязательство указать в корпоративной сети конкретное число отчетов о выполненных за год проектах. При этом отслеживается, сколько коллег прочтут документы. Очень серьезно к работе с системой управления знаниями подошли в другой международной компании, где всех сотрудников независимо от занимаемой должности обязали принимать участие в соответствующих электронных дискуссиях, а продвижение по службе поставили в зависимость от рейтинга в корпоративном форуме: наиболее активные участники становились первыми кандидатами на повышение.

Однако люди, как правило, предпочитают всем другим средствам получения информации непосредственное общение с ее носителем. Более того, в некоторых случаях наиболее ценным ресурсом, хранящемся в базе знаний, оказывается ссылка на человека, обладающего наиболее полными сведениями об интересующем предмете. Почему? Вопрос, заданный человеку, как и ответ, формулируются на естественном языке, в то время как любая система потребует запроса на специальном языке, а результатом выполнения задания, скорее всего, станет набор документов, а не связный текст с выводами.

Нельзя ли тогда свести управление знаниями к обеспечению максимально удобного средства общения между людьми? Часто именно так и поступают, организовывая на корпоративном портале разнообразные средства общения: форумы, рассылки и др. Однако подобное решение не лишено недостатков. Хорошо, когда понятно, кто именно является носителем искомой информации. Если же источник неизвестен, единственным выходом становится общая рассылка. Время отклика на нее, как правило, достаточно велико, и, кроме того, нельзя не принимать во внимание банальное нежелание людей делиться знаниями... Данный способ практически неприменим в крупных корпорациях, где основная масса сотрудников незнакома друг с другом и задавать вопросы представляется неэтичным. Для преодоления всеобщей скованности и возникающих из-за нее барьеров в общении устраиваются тренинги, но эффективность их в большинстве случаев невысока.

Процесс добавления в систему новых сведений часто оказывается затратным по времени. Если соответствующая функция вменяется в обязанности специалисту одного из отделов, может пострадать его основная работа, а выделение для этой цели дополнительного сотрудника означает лишние финансовые затраты и, что самое главное, отсутствие гарантии того, что узкоспециальная информация будет корректно интерпретирована и вовремя внесена в систему.

Системы поиска

На первый взгляд может показаться, что без серьезного реинжиниринга бизнес-процессов обойтись нельзя. Однако, если подвергнуть перечисленные технологии более детальному разбору, обнаружится, что у них есть одна общая черта, общий модуль, обычно рассматривающийся как вспомогательный, - это поисковая машина.

Действительно, без поиска любая система управления знаниями беспомощна. Даже обычный интернет-поисковик обладает всеми возможностями по решению основных задач системы знаний: робот-паук самостоятельно производит сбор и обновление информации, которая затем поступает на хранение во внутренний индекс, выполняющий функции хранилища данных, а доступ к собранным сведениям осуществляется с помощью языка запросов. Процесс занесения информации во внутреннее хранилище может быть дополнен процедурами классификации и очистки сведений - тогда система сможет автоматически выполнять структуризацию поступающих данных.

Вывод напрашивается сам собой: почему бы не создать систему управления знаниями на основе поисковой машины, перенеся поиск с периферии системы в самое ее ядро? Преимуществом такого решения является легкость поддержки (самостоятельные сбор и обновление сведений) и использования (как правило, интерфейс легко встраивается в любую из существующих систем, например портал, и представляет собой привычное окно поиска).

Удивительно, но, когда речь заходит об управлении знаниями, поисковые машины обычно не упоминаются. При этом существует класс специализированных поисковых систем, предназначенных для управления корпоративными знаниями, рассредоточенными на почтовых серверах, в базах данных, корпоративных информационных системах и локальных машинах пользователей. Такие поисковики обычно обладают возможностью подключения практически любых источников данных и имеют модульную архитектуру, обеспечивающую тонкую настройку обработки поступающих сведений.

Другая отличительная черта системы корпоративного поиска - мощные инструменты классификации информации, что, собственно, и позволяет выполнять функции управления знаниями. Необходимо учитывать, что корпоративная информационная среда кардинальным образом отличается от просторов Интернета: как минимум они не связаны между собой перекрестными ссылками, поэтому даже механизмы ранжирования результатов поиска должны быть принципиально иными. При внедрении подобной технологии, как правило, единожды разрабатывается модель предметной области и формируются правила классификации документов - фактически задается онтология корпоративных сведений, в соответствии с которой затем сортируется информация. Лидеры среди систем корпоративного поиска предоставляют чрезвычайно разнообразные возможности классификации документов: от простейших решений до многоуровневой таксономии и автоматически генерирующихся кластеров. При значительном размере поискового массива удобный и быстрый инструмент классификации становится жизненно необходим. Предположим, на портале организации размещено несколько тысяч документов. Поиск с использованием большого количества поисковых слов всегда дает огромное количество потерь, а перебор всех вариантов с использованием значительного числа синонимов отнимает недопустимое количество времени. Что остается делать пользователю, желающему найти нужную информацию среди гигабайтов или даже терабайтов данных? Если результатом запроса становятся несколько десятков, а то и сотен ссылок, без хорошего классификатора остается только воспользоваться методом "научного тыка", что, согласитесь, нельзя считать выходом.

Некоторые поисковые системы способны также выделять в тексте объекты предметной области: имена людей, адреса электронной почты, названия компаний, топонимы, что позволяет подвергать данные дополнительным видам анализа и, соответственно, выявлять новые закономерности. Например, можно проанализировать весь массив обращений в саll-центр, систематизировать проблемы по характеру и получить статистику, на основании которой совершенствовать обслуживание клиентов. Или, скажем, изучить кредитную историю потенциального клиента, просмотреть его предыдущие обращения в банки для того, чтобы обнаружить, не было ли с его стороны каких-либо злоупотреблений. Все эти возможности в совокупности и позволяют превратить набор разнородных корпоративных документов в единый хорошо структурированный поисковый массив.

Одним из важнейших требований к системе является ее безопасность. Наличие механизмов определения пользователей и их групп - залог корректного применения функций системы: в зависимости от необходимости каждый пользователь должен иметь возможность получить те или иные данные и в то же время не выйти на конфиденциальные сведения, доступа к которым у него нет. Многие системы уделяют большое внимание инструментам администрирования: тонкий мониторинг запросов пользователей поможет оптимально настроить работу поиска.

К корпоративной поисковой системе предъявляются особые требования по отказоустойчивости и производительности. В частности, система обязана поддерживать максимальное количество запросов, а индексация - успевать за ростом корпоративных данных. Эффективным образом должно также использоваться дисковое пространство: размеры создаваемого поисковой машиной индекса могут существенно варьироваться.

Рынок систем корпоративного поиска

На российском рынке ниша подобных технологий только начинает формироваться, в то время как в Западной Европе и Америке существует ряд крупных компаний, успешно продающих соответствующее ПО. Согласно исследованиям международной исследовательской компании Gartner Group, в 2006 г. лидирующие позиции среди производителей корпоративных поисковых систем занимают Autonomy Corporation (Великобритания), Convera (США) и Fast (Норвегия). Google с продуктом Google Search Appliance пока отстает от лидеров. До конца 2005 г. участником данного рынка была компания Verity, поглощенная в 2006 г. Autonomy. Уит Эндрюс, аналитик Gartner Group, прокомментировал это событие следующим образом: "Покупка Verity устраняет наиболее опасного конкурента Autonomy в его целевом секторе, с одной стороны, и укрепляет позиции компании перед лицом растущей опасности со стороны Google и IBM - с другой. Тем не менее в ближайшем будущем у Autonomy возникнут большие сложности в процессе технической и организационной интеграции с Verity".

Из вышеперечисленных компаний на российском рынке представлены только Fast и Convera. Также можно отметить продукт IBM OmniFind Edition - поисковый модуль пакета WebSphere, предлагающий широкие возможности по обработке текста. Из отечественных технологий можно отметить сравнительно дешевую систему Hndex. Server, не предоставляющую пока таких широких возможностей, как упоминавшееся выше ПО мировых лидеров, однако появление российского поисковика говорит о том, что отечественный рынок созрел для внедрения подобных технологий.

Компания Fast занимается разработкой систем поиска с 1997 г. "Ноу-хау" норвежцев - это поиск информации в мультимедиа-массивах; в настоящее время данная технология локализуется на русском языке в рамках соглашения с "Рамблер".

Рынок корпоративных поисковых систем

Поисковая система может также использоваться как интеграционная платформа, например для организации общего доступа к информационным ресурсам при слиянии компаний. Она может стать базой для последующего внедрения системы класса BI.

Подводя итоги, хотелось бы отметить, что с ростом количества корпоративных информационных систем на предприятиях система поиска, предоставляющая единый доступ ко всей корпоративной информации, становится, пожалуй, наилучшим решением для управления багажом знаний компании. Самые очевидные преимущества, которые дает руководству такая система, это:

- обеспечение принятия более эффективных управленческих решений;

- экономия рабочего времени сотрудников, прежде затрачиваемого на поиск необходимых сведений;

- улучшение взаимодействия подразделений;

- повышение уровня информированности сотрудников;

- возможность мониторинга работы подразделений и отдельных работников;

- оптимизация использования корпоративной информации: повышение ценности собранных и новых данных за счет учащения их повторного применения;

- удешевление создания приложений, работающих с корпоративными данными: новые приложения могут получать данные из поисковой системы;

- уменьшение нагрузки на более дорогие средства информирования пользователей: саll-центры, посещения и т. д.

Как правило, такие технологии хорошо интегрируются в существующую инфраструктуру компании и за счет модульной архитектуры могут быть внедрены последовательно - начиная с базовых функций и заканчивая интеллектуальной корпоративной средой, получающей данные как из внутренних, так и из внешних источников. В идеале хорошо организованная и не требующая значительных затрат на поддержку система управления знаниями способна обеспечить более удобный алгоритм работы с корпоративными источниками данных и, как следствие, повысить конкурентоспособность предприятия.

Дарья Суслова,

консультант отдела СППР (систем поддержки принятия решений) Департамента консалтинга ЗАО "Энвижн Групп"