Управління знаннями: тернистий шлях від даних до дій

Зміст


Реалізація ефективних стратегій управління знаннями потребує ретельного аналізу. Шлях від даних до дій досить тернистим

Розуміння того, що відрізняє компанію від її конкурентів і подальше застосування цієї інформації є ключем до створення успішної бізнес-політики. Для досягнення подібних цілей дані повинні бути трансформовані в знання, які потім будуть застосовуватися в бізнес-процесах. Перш за все, дані повинні бути перетворені на придатну для використання інформацію, об'єднану з інформацією, взятої з різних неструктурованих джерел, таких як інтернет, електронна пошта, документи і так далі. Знання повинні бути вилучені з цієї інформації та надано співробітникам, і таким чином має бути організоване спільне використання знань, їх захист і інтеграція в ланцюжок бізнес-процесів. Тільки тоді можуть бути досягнуті ефективні переваги перед конкурентами та мінімізовані витрати. Подібна технологія відома як управління знаннями (knowledge management, KM).

На шляху реалізації успішної стратегії KM може зустрітися чимало труднощів.

Реєстрація та розуміння існуючих даних

Більшість організацій не відчувають нестачі в даних. Дані знаходяться скрізь, як структуровані, як, наприклад, в базах даних і файлах, так і неструктуровані, такі як відео, графічні презентації та документи. На жаль, найбільш структуровані дані є недостатніми і фрагментованими серед різноманітних платформ, операційних систем, різних СУБД і додатків. Тому цілком природно, що у цих даних відсутня будь-яка попередньо спланована архітектура. Тому особливо важливим є концентрування цих даних. Рішення для керування метаданими, такі як Advantage Repository for Distributed Systemsкомпанії Computer Associates, надають розширені можливості доступу до масивів структурованих даних разом з відображенням їх взаємовідносин до інших масивів інформації. Використання репозиторіїв також може раціоналізувати або надати сенс цими даними за рахунок ідентифікації надмірності або недостатності.

Робота з неструктурованими даними викликає додаткові труднощі; розбиті на категорії структури даних досить складно підтримувати за допомогою сховища. Особливо це стосується систем управління контентом і документацією, а також пошукових машин, в достатку нещодавно з'явилися на ринку. Подібні інструменти надають тільки окремі рішення, і жодне з них не покриває весь спектр даних. Тим не менш, для рішень на базі репозиторіїв існує можливість об'єднання як структурованих, так і неструктурованих метаданих, що може бути досягнуто шляхом створення інтерфейсів до цих новим технологіям. Подібний репозиторій стане центральним каналом доступу до всіх корпоративних масивів даних, ідентифікуючи взаємини між даними, а також те, наскільки співробітники, замовники і партнери їх використовують.

Дійсно вірна інформаційна архітектура

Проектування інформаційної архітектури ведеться для підтримки знань користувачів (інтелектуального капіталу). Подібне проектування інформаційної архітектури для підтримки знань вимагає глибокого розуміння власних бізнес-процесів, тобто всього ланцюжка нарахування вартості. Тільки за наявності цього розуміння можливе успішне застосування інформації, що поставляється. Засоби моделювання бізнес-процесів, такі як BPwin компанії CA, призначені для документування моделей і поліпшення існуючих бізнес-процесів. Засоби моделювання даних служать для графічного представлення архітектури даних, і наступної генерації структур фізичної бази даних (а часто і вітрин або сховищ даних). Що найбільш важливо, моделі процесів повинні бути прив'язані до відповідних моделями даних. Подібна прив'язка інформаційної архітектури до бізнес-процесів є критично важливим фактором успіху ініціативи KM; і при її відсутності є ймовірність того, що користувачам буде надана незначущий, неповна або помилкова інформація.

Перетворення даних у вірну інформацію

Інформаційна архітектура повинна бути заповнена інформацією. Інструменти ETL (екстракції, трансформації й завантаження), такі як рішення для трансформації даних Advantage Data Transformer, призначені для графічного проектування і розгортання правил трансформації, службовців для екстракції даних з вихідних систем, трансформації їх в інформацію і подальшого завантаження в нову структуру фізичної бази даних. Подібна процедура може бути такою ж простою, як і реплікація даних, або більш складної, такої як об'єднання та очищення даних з різнорідних джерел. Важливим є те, щоб усі правила трансформації були автоматично збережені в репозиторії з метою подальшого використання.

Таким чином, поліпшується цілісність поставленої інформації та економиться час роботи над наступними проектами, в яких передбачається використання тих же самих даних. Користувачі можуть запитувати репозиторій для з'ясування походження інформації перед використанням цих даних при прийнятті рішень.

Постачання інформації та вилучення знань

Користувачі можуть отримувати повноцінну віддачу від інформації тільки в тому випадку, якщо ця інформація точна, повна, з неї нескладно видобувати знання. Інформація зі сховищ і вітрин даних може бути об'єднана з інформацією з неструктурованих джерел, з подальшим наданням доступу до неї різних груп користувачів, причому кожна з подібних груп може мати свої очікування щодо того, яким чином їм повинна бути надана інформація. Деякі користувачі просто хочуть, щоб звіти надавалися щоранку, іншим потрібно мати перед собою інструментальну панель керівника, відображає критично важливі бізнес-показники, інші хочуть виконувати ускладнені запити з ієрархічною деталізацією даних, або ж робити зрізи і маніпулювати своїми даними. Користувачі потребують в такому поданні інформації, яке б відповідало їх унікальним бізнес-процесів.

Відповіддю ринку на появу подібних потреб стало виникнення сотень постачальників, кожен з яких пропонував рішення приватної проблеми. Ці рішення включають системи генерації звітів для формального подання інформації; аналітичні системи для ускладненого динамічного аналізу даних (OLAP (www.OLAP.ru)); системи генерації персональних запитів, аналізу та створення звітів для індивідуальних користувачів, що мають різноманітні потреби за поданням та аналізу інформації; рішення розробки EIS-додатків, призначені для створення інструментальних панелей керівника та аналітичних додатків для видобутку даних. Консолідація цього розрізненого ринку є дуже важливим завданням, і деякі постачальники, такі як CA, мають рішення, що покривають всі описані області. Ці рішення, будучи об'єднаними з корпоративним інформаційним порталом (EIP), таким як CleverPath Portal від компанії CA, дозволяє користувачам об'єднувати інформацію з неструктурованих джерел з підсумковою базою знань, і потім спільно використовувати цю інформацію.

Реалізація знань в бізнес-процесах

Знання мають невелику цінність, якщо вони не є керівництвом до дії або не намічаються до використання в бізнес-процесах. Деякі знання можуть бути вбудовані в додатки в якості правил, полегшуючи, таким чином, прийняття рішень, у той час як інші знання вимагають активного використання користувачами. Засновані на правилах середовища розробки, такі як CleverPath Aion Business Rules Expert від СА, вбудовують виявлені за допомогою видобутку даних або розроблені користувачами правила в логіку додатків. Роблячи наступний крок у цьому напрямку, технології передбачення, такі як рішення пророкує аналізу компанії CA, можуть бути вбудовані в додатки для пошуку шаблонів у вхідних даних, після знаходження шаблону приводячи до виклику правила (або подачі сигналу користувача) і подальшим діям.

Там, де прийняття рішень важко автоматизувати, знання слід зробити доступними для бізнес-процесів користувачів за допомогою інструментальних засобів, необхідних для вчинення дій. Зокрема, саме наявністю подібних можливостей пояснюється величезний ринковий попит на корпоративні інформаційні портали (EIP), такі як портал CleverPath Portal, Створений СА. Інформаційні портали об'єднують структуровані та неструктуровані дані, різні запити, аналітичні засоби та інструменти генерації звітів, а також інші інструменти, потрібні користувачам для виконання своїх завдань. Користувачі можуть робити дії, не залишаючи порталу. Тому EIP стає робочим місцем e-business.

Управління архітектурою даних, знань та інформації в часі

Архітектура даних, інформації та знань можуть змінюватися, може змінюватися з часом відповідно до змін технологій і призначених для користувача вимог. Ці зміни необхідно відстежувати і керувати ними. Графічне подання метаданих, моделей даних, моделей процесів, і трансформації даних забезпечує як швидке розуміння, так і можливість зміни цієї архітектури. Репозиторій показує вплив змін на будь-який компонент корпоративної інформаційної структури, тим самим підтримуючи несуперечність угод іменування. Інші інструментальні засоби підтримують ітеративну розробку з використанням найкращих практик, зберігаючи, таким чином, інтелектуальний капітал, і гарантуючи стійко відтворений успіх процесу розробки.

Який поточний стан справ?

Хоча подорож "по дорозі від даних до дій" може бути не таким простим, як придбання засоби генерації звітів і налаштування його для роботи з успадкованими даними, переваги у вигляді зниження витрат, збільшення прибутку і загального збереження знань, пропоновані розумної архітектурою KM, дуже цінні і привабливі. Сучасний ринок заповнений постачальниками, що надають вузькоспеціалізовані інструменти KM. У галузі використання структурованих даних досить часто відбуваються консолідація даних, особливо при об'єднанні інформації зі сховищ даних з даними постачальників. Постачальники порталів зараз працюють над тією ж самою проблемою, і те ж саме мабуть станеться з постачальниками, які займаються управлінням неструктурованими даними та інтелектуальним капіталом. З точки зору довгострокової перспективи, найбільш потужні розробники рішень КМ, ймовірно, об'єднають свої продукти з рішеннями найбільших постачальників, таких як Computer Associates, що створить рішення, призначені для роботи з усіма перерахованими в даній статті проблемами.

"Знання мають невелику цінність, якщо вони не є керівництвом до дії або не намічаються до використання в бізнес-процесах."


Схожі статті:


Сподобалася стаття? Ви можете залишити відгук або підписатися на RSS , щоб автоматично отримувати інформацію про нові статтях.

Коментарів поки що немає.

Ваш отзыв

Поділ на параграфи відбувається автоматично, адреса електронної пошти ніколи не буде опублікований, допустимий HTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

*

*