Управление знаниями как форма обучения персонала в организации

Для стабильного развития любой современной компании требуется обучение сотрудников. Но каждая компания уникальна, поэтому обычные курсы или нанятые эксперты не дадут заметного конкурентного преимущества. Другое дело, что опыт каждого сотрудника, их навыки и знания могут стать ценным ресурсом, если правильно им распоряжаться. Именно для грамотной работы с информацией внутри организации и существуют системы управления знаниями.

Из этой статьи вы узнаете, что такое система управления знаниями, из чего она состоит и как ее использовать для повышения эффективности работы вашей компании.

Что такое управление знаниями?

Управление знаниями – это системный процесс сбора, анализа, распространения и эффективного использования данных, внутри компании. К корпоративным данным относится большой спектр информации: знания, навыки и опыт отдельных сотрудников, процедуры и политики компании, отчеты, документы и многое другое.

Каждая компания уникальна, ведь в ней работают уникальные люди, которые решают уникальные задачи. Именно поэтому их навыки и опыт – это ценный актив в руках грамотного руководителя. Возможность распространить особенный навык или знание одного сотрудника среди всего отдела или даже целых филиалов – это прямой способ повысить эффективность работы всей организации.

В девяностых годах прошлого столетия эта идея стала развиваться среди американских предпринимателей. В итоге они создали систему «knowledge management», которая распространилась по всему миру в виде управления знаниями. На данный момент эта система находится в состоянии устойчивого развития уже больше 20 лет, что доказывает ее эффективность и актуальность.

Какими бывают знания?

Все знания, которыми обладает организация, можно поделить на три группы.

Явные. Это те знания, которые уже собраны, проанализированы и занесены на какой-то физический носитель, например, в базу данных или сервер компании. К таким знаниям можно отнести процедуру консультации нового клиента, которую предоставляют новому менеджеру.

Потенциально явные. Это те знания, которые существуют в организации, как навык и опыт отдельного сотрудника, но еще не зафиксированы на какой-то носитель. Примером может служить какая-то хитрость в работе с программным обеспечением, которая экономит силы и время одному из сотрудников, но которую он еще не сформулировал, как инструкцию.

Неявные. Это те знания, которые практически невозможно или очень сложно превратить в доступную информацию на носителе. Чаще всего к ним относятся навыки, которые задействуют целый спектр чувств, поэтому лучше передаются на практике. Примером может послужить производственный процесс, в котором мастер способен научить стажера, показывая ему на примере тонкости работы и давая ему получить опыт.

Такое разделение существует для оптимизации процесса создания системы управления знаниями. Так, для передачи явных знаний требуется сбор и обработка информации, а для неявных – объединение людей, практические занятия, наставничество. Но следует понимать, что для качественной передачи потенциально явных или неявных знаний все равно требуется сбор и анализ информации, который превратит навыки в инструкцию.

3 составляющих системы управления знаниями

Для того чтобы система управления знаниями была максимально целостной и эффективной, в ней должны содержаться три важных элемента.

База извлеченных уроков – задокументированный опыт отдельных сотрудников

При решении рабочих задач каждый отдельный сотрудник сталкивается с ситуациями, выходящими за рамки привычных действий. Кроме этого, личные навыки и таланты каждого отдельного члена команды делают его неповторимым и полезным для организации в целом. Именно для фиксирования и распространения этих данных и создается база извлеченных уроков.

Такая база содержит в себе задокументированный опыт, который будет полезен для решения задач или предотвращения ошибок в будущем. В частности в ней будут содержаться:

Инструкции успешных действий. Каждая отдельная ситуация, которая была успешно решена, может стать частью базы. Тогда сотрудники, которые имеют доступ к знаниям, смогут повторять правильные действия и решать аналогичные ситуации.
Анализ ошибок. Если какое-то действие сотрудника оказалось ошибочным, можно превратить его из минуса в плюс. Для этого потребуется проанализировать ситуацию в целом и четко вынести причину провала. Тогда, при распространении этой информации, другие сотрудники с меньшей вероятностью ошибутся.
Кейсы. Отчеты о проделанной работе с необычным клиентом или сверхрезультатом могут послужить отличным обучающим материалом для сотрудников.

Для того чтобы база извлеченных уроков была эффективна, следует заранее учесть ряд факторов.

Создать процедуру внесения и обработки данных. Чтобы система работала качественно, требуется унифицировать все данные в базе, а для этого необходима четкая инструкция работы с каждым отдельным случаем.
Создать процедуру отсеивания данных. Если база будет перегружена информацией, которая не несет практической ценности, ее эффективность упадет. Поэтому следует заранее обозначить, какие данные будут вноситься, какие данные можно считать неактуальными, чтобы удалять их или архивировать.
Решить, на каком программном обеспечении будет работать база. Чтобы система распространения данных работала исправно и быстро, требуется использовать технологии. Одним из решений этой задачи являются платформы для дистанционного управления, которые позволяют управлять доступом к информации, легко загружать новую, обеспечивать защиту данных.

Хотите разместить свой курс на платформе?

Определение местонахождения компетенций – база экспертов среди сотрудников

Для решения многих задач требуется заранее найти человека, обладающего необходимыми навыками и знаниями. В небольших компаниях это просто, ведь руководитель имеет представление о компетенциях своих сотрудников. Но если штат компании достаточно большой, поиск эксперта в определенной области становится трудным делом.

Именно для того чтобы облегчить эту задачу, существуют базы экспертов. В них системно указаны все компетенции каждого отдельного сотрудника. С такой базой поиск экспертов для решения конкретной задачи может потребовать всего несколько минут.

Для составления такой базы используется три потока информации:

Резюме. Компетенции, указанные в резюме сотрудника при приеме на работу, вносятся в базу и составляют основной массив данных.
Самостоятельная оценка навыков и компетенций. Анкетирование сотрудников помогает выявить таланты, личностные навыки и дополнительные компетенции, не указанные в резюме.
Анализ деятельности сотрудника. Обработав данные о результатах работы отдельного члена команды, можно открыть в нем те компетенции, которые оставались незамеченными. Кроме этого, автоматический анализ общения сотрудника, например, через e-mail или социальные сети, тоже нередко делает явными сильные стороны сотрудника.

После того как база будет составлена, потребуется специальное программное обеспечение, которое реализует быстрый и удобный поиск необходимого специалиста. Дальше потребуется только вносить данные о новых сотрудниках и обновлять информацию о тех, кто работает уже давно.

Сообщества специалистов-практиков – среда для обмена опытом

Самый простой способ передачи знаний в организации – это прямой рассказ из первых рук. Раньше он осуществлялся на летучках или через разговоры сотрудников у кулера с водой. Сейчас для решения этой задачи существуют сообщества специалистов.

Эта система работает по принципу обмена опытом. Специалисты из одной ниши делятся друг с другом знаниями для решения конкретных задач, консультируют или общими усилиями ищут решение какой-то проблемы.

Для того чтобы этот элемент системы управления знаниями работал эффективно, всего лишь требуется создать удобную среду для сотрудников. Чаще всего средой выступают сервисы для общения через Интернет – чаты в мессенджерах, онлайн-конференции, группы в социальных сетях. Но для того, чтобы такое собрание не превратилось в хаос, нужно заранее продумать политику общения в нем и назначить ответственного администратора, который будет следить за ее выполнением.

Как использовать управление знаниями для корпоративного обучения?

Одной из основополагающих функций системы управления знаниями является их передача. А передача знаний – это ничто иное, как обучение. Поэтому для выстраивания системы управления знаниями отлично подходят платформы для дистанционного обучения.

Такие платформы позволяют всем сотрудникам получить доступ к полной базе данных через Интернет. При этом администратор может быстро обновлять информацию, удалять устаревшие данные и управлять доступом сотрудников через одну вкладку в браузере.

Кроме этого, на различных платформах существуют функции, которые делают работу с системой более удобной и эффективной. Рассмотрим такие функции на примере платформы «АнтиТренинги».

Возможность создать курс в формате базы знаний

Такой формат курса помогает собрать базу извлеченных уроков. Загрузите в нее данные в виде отдельных уроков, дайте им емкие названия, разделите по темам, чтобы поиск нужной информации не отнимал у сотрудников много времени.

Дополнительная информационная безопасность

Платформа «АнтиТренинги» позволяет использовать улучшенную систему защиты данных, размещенных на ней. Это поможет вам предотвратить утечку ценной информации за пределы вашей компании.

Создание групповых чатов

Для того чтобы создать сообщество специалистов-практиков, достаточно будет создать чать и добавить в него необходимых сотрудников. Это позволит вам создать столько сред для обмена опытом, сколько вам требуется.

Простое создание уроков и тестирования

Вы можете улучшить свою базу данных, превратив их в доступные уроки. Объедините нужную информацию по темам, запишите урок в доступном формате, добавьте автоматическое тестирование в конце, чтобы сотрудник мог закрепить знания, а вы проверить уровень их усвоения. Кроме этого, возможность загружать видеоуроки и использовать тренажеры может помочь вам распространять даже некоторые неявные знания.

Брендирование

Оформление системы управления знаниями в корпоративном дизайне сделает работу с ней более комфортной, а также поднимет боевой дух вашей команды.

Мобильная версия

Чтобы получить доступ к базе данных, вашим сотрудникам потребуется только смартфон и доступ в Интернет. Мобильное приложение АнтиТренингов позволяет полноценно изучать информацию, загруженную в вашу систему управления данными на платформе.

Быстрая техническая поддержка

Техническая поддержка АнтиТренингов поможет вам бесплатно и быстро решить вопросы, касающиеся работы с платформой. Создать и управлять базой данных при нашей поддержке сможет даже новичок.

Благодаря этим функциям вы можете создать свою систему управления знаниями и начать использовать человеческие активы своей компании уже сегодня.

Вывод

Управление знаниями – это процесс сбора, анализа, документирования и распространения данных внутри компании. Этот процесс был разработан порядка 20-ти лет назад, но до сих пор развивается, ведь он дает заметное повышение эффективности организации.

Данные могут быть явными, условно явными и неявными. От их типа зависит способ, которым их требуется распространять между сотрудниками.

Система управления знаниями – это совокупность данных и программного обеспечения, которая помогает удобно и быстро работать со всей базой вашей организации.

В качестве сервиса для создания системы управления знаниями можно использовать платформы для дистанционного обеспечения. Их функционала достаточно, чтобы эффективно использовать базу данных вашей компании.

Источник

Как мы строили систему
управления знаниями

Удивительно, но HR — это не про людей. Это про деньги. Основной показатель эффективности деятельности менеджера по персоналу — высокая производительность труда. Результативность работы коллектива часто выражена именно в деньгах.

А вот инструменты достижения высокой производительности у HR-специалиста (а если нет HR-специалиста, то у руководителя или собственника бизнеса), напротив, связаны с людьми. Нам всегда приходится взаимодействовать с сотрудниками: находить их, адаптировать, обучать, аттестовать, мотивировать, заряжать, правильно увольнять.

Данные, информация, знания — в чем разница

Часто мы используем эти понятия как синонимы. А зря. Между ними — принципиальные различия.

Термин «данные» происходит от data, что переводится с английского как «факт». А «информация» происходит от information — «разъяснение, изложение».

Ее величество Система

Еще из школьного курса нам известно: человек — это система, компьютер — это система, государство — это система. Digital-агентство — тоже. Внедряя системный подход ко всем процессам работы, мы решили глубже разобраться с понятием системы и изучить нюансы.

Понятие имеет много определений. Вот самое короткое и понятное: система — это многое, мыслимое как единое.

Из чего состоит система?

Зачем нужна система управления знаниями?

В последний год мы исследовали взаимосвязи нашей системы и занимались их корректировкой. Сфокусировались на процессах. Наша цель — создать и поддерживать понятные, гибкие и прочные связи, объединяющие работу всей команды. По заданным руководством стандартам (тут прослеживается роль ядра) мы разработали СУЗ — систему управления знаниями. Система преобразует всю аккумулируемую в агентстве информацию в знания, доступные всем сотрудникам.

СУЗ отвечает на 3 вопроса:

Как создаются и обновляются знания?
Как они распространяются, легко ли их получить?
Как они хранятся и защищаются?

Как мы создали СУЗ

Работа системы реализована через корпоративный портал агентства. В основе — стандартный функционал «Битрикс24», но многие сервисы мы разрабатываем самостоятельно. Например, после полугодового использования стандартной Wiki на портале, мы поняли, что она не отвечает всем нашим требованиям и создали собственный сервис. Новая Wiki дополнена автоматическими бизнес-процессами и сервисами. Перечислю некоторые их них.

Автоматизированный сервис «Краш-репорт» позволяет фиксировать проблемы, возникающие в ходе работы. Когда поступает заявка от сотрудника, создаются новые инструкции или бизнес-процессы для скорейшего устранения проблем.

Uplab University

Чтобы ускорить распространение знаний внутри коллектива, мы запустили образовательный проект Uplab University. В рамках «университета» мы проводим внутреннее и внешнее обучение: каждый сотрудник агентства может выступить как в роли студента, так и преподавателя.

Проект решает сразу несколько задач: «прокачивает» компетенции наших специалистов, повышает образованность населения в сфере интернет-технологий, формирует IT-рынок республики. Наш первый проект внешнего обучения — Uplab Digital Summer — пополнил команду агентства четырьмя стажерами, которые прошли испытательный срок и успешно развивают клиентские проекты.

Системы управления знаниями (базами знаний) — мировой опыт

Что из себя представляет система управления знаниями? Поскольку сама концепция зародилась за рубежом, за ответом на этот вопрос мы обратились к зарубежным источникам. Перед вами перевод популярной статьи “What is KM? Knowledge Management Explained” Майкла Е.Д. Кёнига — профессора и бывшего декана Колледжа информационных технологий и информатики Университета Лонг Айленда.

В этой статье мы рассмотрим:

Что такое система управления базами знаний?

Управление знаниями (knowledge management) — это концепция, которая появилась примерно два десятилетия назад, где-то в 1990х. Пожалуй, можно сходу дать определение термину “управление знаниями” — это организация и систематизация информации и знаний в компании. Однако это определение звучит как-то расплывчато и слишком широко, но при этом — как ни странно — не дает увидеть полной картины. В самом начале становления систем управления знаниями Томас Давенпорт предложил определение, которым пользуются до сих пор:

«Управление знаниями — это процесс сбора, распространения и эффективного использования знаний».

Несколько лет спустя Gartner Group предложила более подробное определение:

«Управление знаниями — это система, которая предполагает интегрированный подход к поиску, сбору, оценке, восстановлению и распространению всех информационных активов предприятия. В состав таких активов могут входить базы данных, документы, политики, процедуры, а также знания и опыт отдельных работников, которые ранее не фиксировались».

У обоих определений очень организационная, корпоративная природа — ведь исторически системы управления знаниями формировались именно в организациях. Пожалуй, основная суть системы управления знаниями в сборе и фиксации информации и знаний, которыми владеют сотрудники, и в распространении этих знаний между всеми членами коллектива.

Состав системы управления знаниями на примере IBM

Чтобы наиболее наглядно изобразить, что входит в состав системы управления знаниями, рассмотрим таблицу для консультантов по управлению знаниями, разработанную в IBM. Она основывается на разграничении процессов сбора информации и объединения людей. Мы приводим ее с небольшими изменениями:

Внутренние и внешние базы данных
Архитектура контента
Поддержка информационной службы (необходимо обучение)
Сбор данных о лучших практиках (best practices)/ вынесенных уроках (lessons learned) и анализе проделанной работы

Сообщества и обучение
Указания, система “желтых страниц”, менеджеры компетенций (expertise locators – специалисты, которые владеют информацией о знаниях и навыках каждого члена коллектива и могут подбирать подходящих людей для выполнения поставленной задачи. Это актуально для крупных компаний с большими штатами сотрудников – прим. перев.)
Инструменты, облегчающие поиск информации, программы для коллективного использования
Команды реагирования на запросы

Культурная поддержка
Повышение осведомленности о существующих профилях и базах данных
Сбор информации, которая пригодится в чрезвычайных ситуациях или в условиях сильного давления
Поиск информации о лучших практиках

Культурная поддержка
Пространство — физическое и виртуальное: библиотеки, комнаты отдыха; культурная поддержка и программы для коллективного использования
Путешествия и посещение встреч и мероприятий

Источник: Том Шорт, старший консультант по управлению знаниями в IBM Global Services

Явные, потенциально явные и неявные знания

В литературе знания, как правило, подразделяются на явные и неявные (которые находятся в головах сотрудников). Однако эта классификация кажется слишком упрощенной и даже вводит в некоторое заблуждение. Существует более продуманная и адекватная классификация знаний: явные, потенциально явные и неявные знания.

Явные: информация или знания, зафиксированные на материальных носителях.

Потенциально явные: информация или знания, которые еще не зафиксированы в материальной форме, но могут быть преобразованы в явные.

Неявные: информация или знания, которые сложно зафиксировать на материальных носителях.

В предметной литературе распространен классический пример “неявных” знаний от бизнесменов Нонака и Такеучи: для разработки и запуска в производство домашней хлебопечки требовались такие “кинестетические” знания, которые инженеры могли получить только работая рука об руку с пекарями и изучая ощущения от замешивания настоящего хлебного теста (Нонака и Такеучи, 1995).

Опасность упрощенного подразделения знаний только лишь на явные и неявные в том, что мы начинаем слишком упрощать методологии управления знаниями: для явных знаний используются методики “сбора информации”, для неявных — методики “соединения людей”. В этом контексте легко упустить тот факт, что в большинстве случаев требуется также преобразование неявных и потенциально явных знаний в явные — то есть их фиксация на материальных носителях.

Составляющие систем управления знаниями

Из чего состоит система управления знаниями? Очевидный ответ: из информации и данных, которые доступны всем членам организации через специальные порталы и системы управления контентом (content management systems). Система управления контентом — это наиболее очевидная и оперативная составляющая системы управления знаниями. Однако существуют еще три очень важных составляющих:

Базы извлеченных уроков (lessons learned)

В базе извлеченных уроков фиксируются и находятся в общем доступе те знания и опыт, которые были получены в ходе операционной деятельности, но не подлежат документированию в рамках стандартных процедур. В контексте управления знаниями упор обычно делается на сбор данных лично от участников деятельности, то есть превращение неявных знаний в явные.

Ранее в управлении знаниями использовался термин “лучшие практики” (best practices), но “извлеченные уроки” вскоре пришли на смену этому термину. Почему? Термин “извлеченные уроки” шире и содержательнее, в то время как “лучшие практики” ограничены по значению и явно подразумевают наличие какой-то одной “лучшей практики” для каждой ситуации. То, что в Северной Америке является лучшей практикой, может быть совершенно неуместным в контексте другой культуры. По инициативе ведущих международных консалтинговых фирм термин был заменен. Тем не менее, “лучшие практики”, а позднее “извлеченные уроки” стали отличительной чертой системы управления знаниями на ранних этапах развития.

История происхождения “извлеченных уроков”

Конечно, сам опыт сбора информации о лучших практиках или извлеченных уроках далеко не новый. Одним из возможных предшественников этой практики можно считать “разборы полетов”, которые проходили у пилотов после завершения миссий во времена Второй мировой войны. Основной целью таких разборов полетов была военная разведка, но очевидна была и дополнительная цель: сбор извлеченных уроков (хоть тогда этот термин и не использовался), чтобы передать знания другим пилотам и инструкторам.

Военные являются ярыми сторонниками концепции извлеченных уроков. Они обозначают уроки специальным термином: “отчет по результатам операции” (after action report). Суть концепции очень проста: не стоит полагаться на то, что сам участник операции подготовит отчет. Скорее всего, по завершении операции будет множество других дел, требующих его внимания. Должна существовать система, в рамках которой выделенный специалист по управлению знаниями проведет опрос участника операции, “отделит зерна от плевел” и обеспечит сохранение и распространение извлеченных уроков.

Современные примеры использования “извлеченных уроков”

Концепция извлеченных уроков ни в коем случае не сводится только лишь к военной отрасти. Лэрри Прусак (2004) описывает одно из самых слабых (по его мнению) мест корпоративных систем управления знаниями: зачастую по мере завершения проекта не проводится “разбор полетов” и не создается “отчет по результатам операции” — проектные команды быстро расформировываются, а члены команды назначаются на другие проекты. Организациям, которые работают по принципу проектных команд, необходимо уделять больше внимания сбору информации об извлеченных уроках и выделить ответственного за проведение такого рода работ.

Отличный пример “извлеченного урока” приводит консультант по управлению знаниями Марк Мацци (2003). История произошла, когда он работал в отделе управления знаниями в фармацевтической компании Wyeth. Компания Wyeth только что выпустила на рынок новый препарат для детей. Предполагалось, что продажи нового препарата будут выше, чем предыдущих: новое лекарство нужно было принимать раз в день, благодаря чему родителям было проще обеспечить соблюдение режима лечения.

Уровень продаж, достаточно высокий на начальном этапе, вскоре начал падать. Один из продавцов в ходе разговора с покупателями выяснил, что причиной падения продаж был неприятный вкус лекарства, вследствие чего дети отказывались принимать препарат. Решением стал апельсиновый сок, который прекрасно маскировал неприятный вкус лекарства. Продавцы стали предупреждать лечащих врачей, что лекарство нужно принимать вместе со стаканом апельсинового сока — и продажи выросли.

Недостатки системы извлеченных уроков

Однако применение на практике системы извлеченных уроков связано с определенными политическими и операционными сложностями. На многие вопросы оказалось сложно дать ответ. Кто решает, что извлеченный урок обладает определенной практической ценностью? Все ли работники имеют право на внесение в систему своих извлеченных уроков? Система работала наиболее успешно, когда находилась под постоянным наблюдением, которое подразумевало механизм проверки и утверждения извлеченных уроков до внесения их в систему. Насколько долго урок остается в системе? Кто принимает решение, что существующий урок больше не актуален?

Системе необходима четкая процедура проверки и фильтрации уроков. В противном случае процент действительно полезной информации в базе извлеченных уроков будет снижаться, а сама база станет громоздкой и неудобной.

Чтобы устаревшие уроки не загромождали систему, но оставались доступными при необходимости, нужно обеспечить процесс архивации данных.

Таким образом, прежде чем запускать систему извлеченных уроков, необходимо ответить на все эти вопросы и разработать четко отлаженные механизмы функционирования. В противном случае, система себя не оправдает и все ваши усилия по ее запуску пройдут впустую.

Определение местонахождения компетенций (expertise location)

Раз знания находятся в головах специалистов, то лучшим способом получить эти знания будет поговорить с этими специалистами. Однако поиск нужного эксперта, который обладает необходимыми знаниями, может стать настоящей проблемой.

Назначение системы местонахождения компетенций очевидно: поиск сотрудников организации, которые обладают знаниями в той или иной области. Такие системы раньше называли системами “желтых страниц”, но позднее появился более точный термин: expertise location — определение местонахождения компетенций.

Информационное обеспечение системы местонахождения компетенций происходит по трем каналам. Первый канал — это компетенции, указанные в резюме работников. Второй канал — это компетенции и области знаний, которые работники указывают в ходе самостоятельной оценки своих навыков (обычно это происходит посредством онлайн-анкетирования). И, наконец, третий канал — информация, автоматически полученная путем анализа входящих и исходящих коммуникаций работника. В состав анализируемых коммуникаций обычно входит email-переписка, а также активность в социальных сетях, таких как Twitter и Facebook.

Существуют специальные программные системы по подбору экспертов на каждый запрос. Большинство таких систем анализируют занятость экспертов, чтобы избежать их чрезмерной загрузки. Обычно это происходит так: система оценивает уровень необходимых компетенций, и, если наиболее подходящий специалист на данный момент занят, передает задачу следующему по уровню компетенции специалисту. В системе также можно установить приоритетность задачи: на наиболее важные задачи назначаются специалисты с максимально высоким расчетным уровнем необходимых компетенций.

Сообщества специалистов-практиков (communities of practice, CoPs)

Сообщества специалистов-практиков — это группы людей со схожими интересами, которые собираются вместе (лично или виртуально), чтобы поделиться опытом, обсудить проблемы и возможности, поговорить о лучших практиках и извлеченных уроках. Сообщества специалистов делают упор на социальную природу обучения в организациях.

Разговоры и обсуждения у кулера с водой в компаниях воспринимаются как должное, но если компания находится в разных географических регионах, необходим некий виртуальный “кулер с водой”. По тому же принципу, когда работники компании переходят с офисной работы на удаленную, необходимо создать им определенную виртуальную среду общения. В контексте систем управления знаниями под сообществами специалистов-практиков обычно понимаются группы специалистов, связанные посредством электронных каналов коммуникации. Преимущественно электронная природа связей объясняется тем, что сами системы управления знаниями зародились как способ обмена знаниями между географически удаленными подразделениями организации.

Классическим примером запуска сообществ специалистов может выступать Всемирный банк. Когда в 1995 году президентом Всемирного банка стал Джеймс Вулфенсон, он сосредоточил деятельность банка на распространении знаний о развитии. В связи с этим начали создаваться сообщества специалистов-практиков. Если такое сообщество занималось, к примеру, проблемами сооружения и обслуживания дорог в засушливых климатических условиях, то в него входили не только члены Всемирного банка, но и другие специалисты, обладающие знаниями и навыками в области сооружения дорог в засушливом климате: например, члены дорожного научно-исследовательского совета Австралии или работники департамента транспорта Аризоны.

Организация и обслуживание сообществ специалистов — не такое уж простое дело. Как отмечает Мери Дарем (2004), необходимо наличие как минимум трех ключевых ролей: менеджер, модератор и идейный лидер. Это не обязательно должны быть разные люди, но иногда это предпочтительно. Вот несколько вопросов, которые нужно продумать при формировании сообщества специалистов:

Кто будет выступать в роли менеджера/модератора/идейного лидера?
Каким образом будет осуществляться управление сообществом?
Каждый ли сможет делать публикации в сообществе или предусмотрена система проверки/утверждения постов?
Как планируется поддерживать сообщество живым и интересным?
Когда и как (по каким правилам) удаляются посты?
Каким образом архивируются удаленные посты?
Кто проводит проверку активности сообщества?
Кто ищет новых членов сообщества или выступает критиком степени полезности сообщества?

Как построить систему управления знаниями: опыт российских компаний

Компания запустила смешанное обучение для директоров региональных магазинов. Программа рассчитана на три года. В основе очные тренинги: сотрудников учат подбирать персонал, управлять KPI подчиненных. Дистанционно директора закрепляют пройденный материал: проходят электронные курсы по теме, решают тесты. Благодаря подходу за два года компания вдвое повысила профессиональный уровень директоров магазинов, значительно увеличила дополнительные продажи и базу постоянных покупателей.

Источник

8.8. Системы управления знаниями

Система управления знаниями (далее — СУЗ) — это совокупность организационных процедур, организационных подразделений (служб управления знаниями) и компьютерных технологий, которые обеспечивают интеграцию разнородных источников знаний и их коллективное использование в деловых процессах.

Система управления знаниями обычно используется в двух аспектах:

— обеспечение качественными знаниями процессов решения различных задач;

— создание интерактивной среды взаимодействия специалистов в процессе решения задач.

Рис. 8.9. Конфигурация адаптивной информационной системы на основе компонентной технологии

Для систем управления знаниями характерны следующие особенности:

1. Интеллектуальное ассистирование. Система управления знаниями в отличие от экспертных систем не заменяет эксперта в процессе решения задач, а помогает ему, обеспечивая релевантной информацией и правилами принятия решений в конкретной ситуации. При этом в процессе решения задачи пользователь рассматривает различные варианты решений, представляемые системой управления знаниями, модифицирует постановку задачи или моделирует ситуацию, выбирая, таким образом, наиболее приемлемые решения. В другом режиме решения задачи пользователь самостоятельно решает задачу, а результат решения оценивает с помощью системы управления знаниями на предмет правильности, эффективности, например, обращаясь с помощью системы управления знаниями к коллегам-экспертам или экспертным системам.

2. Сбор и систематическая организация знаний из различных источников. Интеграция множества разнородных источников знаний осуществляется на основе единой системы концептуализации знаний. Основное требование к источникам знаний — предотвратить потерю и увеличить доступность всех видов корпоративных знаний путем обеспечения централизованного, хорошо структурированного информационного хранилища.

3. Минимизация проектирования базы знаний как наполнения концептуальной схемы. Не все источники знаний могут быть известны, они могут быть или противоречивыми, или могут часто изменяться. Система управления знаниями, с одной стороны, должна обеспечивать методы обработки таких ситуаций, а с другой стороны, должна обеспечивать легкое подключение новых источников знаний по мере появления. При этом должна модифицироваться и сама концептуальная схема системы управления знаниями.

4. Быстрая адаптация системы управления знаниями к

изменяющимся информационным потребностям. Адаптация системы управления знаниями осуществляется на основе обратной связи пользователей к системе в результате формулирования ими новых требований и разрезов анализа, а также информирование о пробелах, неверности и запаздывании знаний. Кроме того, происходит наполнение базы прецедентов с указанием успешного и неудачного решения проблем пользователями. При этом выполняется преобразование индивидуального знания в групповое знание, доступное для пользователей системы управления знаниями.

5. Интеграция с существующей программной средой. К системе управления знаниями подключаются разнообразные аналитические инструменты, которые позволяют проводить извлечение неявной информации, содержащейся в источниках знаний, с помощью таких методов, как статистический анализ и нейронные сети, экспертные системы, математическое и имитационное моделирование. Эти инструменты позволяют обнаруживать закономерности в отражаемой действительности и выявлять наиболее рациональное поведение в существующих условиях. Пользователь становится исследователем-экспериментатором, который не просто запрашивает интересующую его информацию, но и выдвигает и проверяет различные гипотезы.

6. Активная презентация релевантной информации. Система управления знаниями становится компетентным партнером в кооперативном решении проблем, учитывающем круг информационных потребностей пользователя и формирующем для него знания исходя из его предполагаемых интересов. Особенно эффективно это свойство реализуется в системах управления отношениями с клиентами (CRM — customer relationship management).

1. Дайте определение понятия «интеллектуальные информационные системы».

2. Перечислите классы информационных систем.

3. Дайте определение понятия «интеллектуальные базы данных».

4. Поясните назначение гипертекстовых систем.

5. Поясните назначение систем контекстной помощи.

6. Поясните назначение систем когнитивной графики.

7. Поясните архитектуру экспертной системы.

8. Приведите классификацию экспертных систем.

9. Поясните особенности экспертных медицинских систем.

10. Приведите пример компьютерной диагностической системы.

11. Поясните принцип функционирования самообучающейся системы.

12. Перечислите основные требования, которым должны отвечать самообучающиеся медицинские экспертные системы принятия решений.

13. Перечислите основные требования, которым должны отвечать самообучающиеся медицинские экспертные системы диагностики.

14. Перечислите основные требования, которым должны удовлетворять самообучающиеся медицинские экспертные системы назначения лечебно-профилактических мероприятий.

15. Перечислите основные требования, которым должны удовлетворять самообучающиеся медицинские экспертные системы прогнозирования.

16. Поясните архитектуру нейронной сети.

17. Поясните устройство и функционирование отдельного нейрона.

18. Приведите общую схему обучения нейронной сети.

19. Поясните особенности обучения нейросетей-классификаторов.

20. Поясните особенности обучения нейросетей-предикторов.

21. Дайте определение понятия «система управления знаниями».

22. Поясните конфигурацию адаптивной информационной системы на основе компонентной технологии.

Источник

Внедрение Системы управления знаниями

Цель: формирование позитивного отношения руководства и сотрудников к внедрению СУЗ, понимания необходимости и целесообразности УЗ. Составление примерного плана работ по проекту, определение основных направлений проведения аудита

• Цели и задачи проекта

• Определение показателей, на которые повлияет внедрение СУЗ

• Приоритетные задачи и ограничения внедрения СУЗ

• Команда проекта и график работ

• Разовые расходы по проекту

• Какие изменения должны произойти в компании после внедрения СУЗ

• Расчет прогнозныхзначений показателей, на которые повлияет внедрение СУЗ

• Проблемы, которые будут решены после внедрения СУЗ

• Потенциал для инноваций

• Количественные и качественные показатели эффективности проекта

• Увязка со стратегией компании

• Расчет финансовых показателей проекта (рентабельность инвестиций, срок окупаемости и др.)

• Сопоставление затрат и прогнозируемых выгод

• Результаты 1-го этапа

• Сроки и участники проекта

• Подготовка обоснования для презентации лицам, принимающим решения

• Подготовка материалов для информирования сотрудников компании

Информирование о проекте

• Привлечение к обсуждению проекта всех сотрудников компании

• Проведение презентаций и докладов для заинтересованных в проекте лиц

• Проведение регулярных совещаний для постоянного информирования сотрудников о ходе проекта и обеспечения постоянной обратной связи

• Управление ожиданиями сотрудников и руководства

• Информационная поддержка проекта внедрения СУЗ

3 этап. Аудит знаний

Цель: сбор информации об имеющихся в компании знаниях (качестве, местонахождении, доступности), ее систематизация и анализ для последующей разработки плана внедрения системы управления знаниями.

Какая информация и в каком виде должна быть собрана

Сроки и этапы проведения аудита

Методы информирования и привлечения к участию в проекте других сотрудников компании

Сроки проведения аудита его промежуточные цели Методы сбора и систематизации информации Точная стоимость аудита и необходимые ресурсы

Семинары и структурированные собеседования с сотрудниками компании

Совещания с топ-менеджерами

Семинары по сбору информации и предложений

Опросы и анкетирования

Дискуссионные и фокусные группы

Потребности компании в знаниях: имеющиеся и

Процесс обмена и передачи знаний

Процесс создания, приобретения и использования

Состав и стоимость интеллектуальных активов компании

Обобщение полученной информации Подготовка плана работ по проекту (бюджета) Предоставление отчета топ-менеджерам Картирование знаний

Экономический эффект внедрения СУЗ в компании Проблемы, которые нужно будет решить в первую очередь

Ожидаемые, поддающиеся измерению

4 этап. Внедрение Системы управления знаниями

Цель: обеспечение доступности упорядоченных знаний. Обеспечение своевременного получения всеми сотрудниками компании необходимой для принятия эффективных решений информации.

• Выявление существующих в компании формализованных и

• Проверка актуальности и полноты знаний

• Регистрация знаний, закрепление права собственности

• Приобретение недостающих знаний

• Знания компании собраны, проанализированы и актуализированы

• Выбор способа разработки системы классификации знаний • • Классификация знаний (создание организованной иерархии областей и разделов знаний)

• Проверка классификации на гибкость (удобство пополнения и изменения)

• Проверка классификации на доступность информации

• Проверка классификации на соответствие потребностям пользователей

Все имеющиеся в компании знания легко доступны каждому сотруднику

Сотрудники информированы о том, какие знания у компании имеются и где они находятся

Источник

Управление знаниями как форма обучения персонала в организации