Metodologia On-To-Knowledge

Rafael de Moura Speronisperoni@inf.ufsc.br

Apresentação baseada no documento On-To-Knowledge Methodology —Final Versionhttp://www.ontoknowledge.org/downl/del18.pdf

Apresentação Visão geral do On-To-Knowledge;

Metodologia para introdução e manutenção de soluções de KM baseadas em ontologias para empresas, com foco em:

“Meta Processo do Conhecimento”; “Processo do Conhecimento”;

Tool suite (ferramentas desenvolvidas);Estudo de Caso;

Gestão do Conhecimento (Knowledge Management - KM)

Soluções de KM baseadas em TI - construídas sobre algum tipo de memória organizacional (conhecimentos informais, semi-formais, e formais) - facilitar o acesso, compartilhamento e reuso no desempenho das tarefas.

Ontologias - conceitualização formal de um domínio em particular que é compartilhado por um grupo de pessoas em uma organização. (O’Leary, 1998; Gruber, 1995).

Metodologias de introdução de soluções de KM em organizações tratam de dois processos (Staab et al., 2001): Meta Processo do Conhecimento - introdução e manutenção de novas

soluções de KM em uma organização.(Probst et al., 2001) – identificação do conhecimento.

Processo do Conhecimento - manipulação de soluções de KM já definidas (Probst et al., 2001) – criação do conhecimento.

Meta Processo do Conhecimento

Discute os processos relevantes na definição e configuração das aplicações de KM.

São ilustrados os passos do Meta Processo do Conhecimento. “Estudo de Viabilidade” (Feasibility study); “Kickoff”; “Refinamento” (Refinement); “Avaliação” (Evaluation); “Aplicação & Evolução” (Application & Evolution).

Estudo de Viabilidade

Identificação de problemas/oportunidades, soluções em potencial, colocando-as em uma perspectiva organizacional mais ampla.

Suporte a decisão (econômica, técnica, viabilidade de projeto) na escolha de área foco e solução-alvo.

Deve identificar: Partes interessadas no projeto, “usuários do sistema”e “suporte ao

sistema”. Casos de uso que descrevam cenários voltados aos usuários. Casos de uso que dêem suporte aos casos de uso voltados a

usuários, chamados de casos de uso de suporte.

Estudo de impactos e melhorias da solução-alvo;

KickOff Especificação de requisitos:

Início do desenvolvimento da ontologia (OSRD); Verificação da possibilidade de reutilização de ontologias já

desenvolvidas; Objetivo, Domínio e Escopo:

Definição do domínio pode auxiliar a encontrar ontologias já existentes (maior rapidez e qualidade no desenvolvimento);

A quais áreas o projeto deve dar suporte; Análise de tarefas para traçar objetivos;

Guidelines A especialização ou generalização dos conceitos da ontologia,

bem como suas relações devem limitar-se ao que for necessário para a aplicação;

Convenções para nomenclaturas;

KickOff Fontes de Conhecimento

Especialistas de domínio (entrevistas, questionários); Ontologias (reutilizáveis); Dicionários, Thesauri; Fontes internas

Bases de Dados, Listas de índices, Regulamentações, Padronizações, Descrição de produtos e projeto, Listas telefônicas, Páginas Web/ Estatísticas do site, Organogramas, Descrição de papéis de empregados, Planos de negócios;

Documentos externos;

Usuários e Cenários de Utilização (Potenciais) usuários, ou grupos de usuários, e uma descrição de cada cenário de

utilização. Em que situação ocorreu a necessidade por um sistema como este (melhor

busca por informação, distribuição de informação)? Como procedeu sem o sistema? Como gostaria de que o sistema auxiliasse?

Refinamento – Extração do Conhecimento Até agora - abordagem top-down:

começando pelos conceitos e relações em um nível muito genérico. Posteriormente, os itens são refinados (tipicamente em um processo manual).

Traz uma descrição mais detalhada do problema, o que possibilita uma afinação com a ontologia.

A obtenção de diferentes pontos de vista pode tornar-se um processo quase interminável, e que pode não estar focado nos documentos disponíveis.

Análise automática de documentos - abordagem bottom-up. Conceitos relevantes são extraídos semi-automáticamente de documentos;

A extração semi-automática normalmente não produz conceitualização de alto-nível, mas traz uma lista mais completa de conceitos relevantes.

Uma abordagem promissora deveria combinar ambas as abordagens.

Refinamento - Formalização

Para formalizar a descrição da ontologia: Formação de uma taxionomia das descrições da

ontologia e relações (especialistas de domínio). O engenheiro de ontologia adiciona diferentes tipos

de relações. Este passo é cíclico. Entrevistas utilizando a ontologia já formalizada como base para discussões.

Escolha da linguagem de representação da ontologia.

Avaliação “Fazer um julgamento técnico das ontologias, do ambiente de

software associado, e da documentação de acordo com a referência... referências podem ser as especificações de requisitos, questões de competência, e/ou o mundo real.” (Gomez-Perez, 1996);

Desenvolvimento e análise de ontologias não é uma tarefa simples: Tamanho; Complexidade; Formalismo; Conhecimento compartilhado por um grupo de pessoas;

Avaliação com foco em: Tecnologia (sintaxe, consistência, performance); Usuário (responde às expectativas dos usuários, versões beta,

avaliação por parte de usuários-teste); Ontologia (rigidez, identidade, unidade e dependência);

Aplicação e Evolução

Aplicação – Processo do Conhecimento Evolução

Ontologia como um processo organizacional;Devem haver regras estritas para processos

de update/insert/delete de ontologias;Controle de versões;Quem é responsável pela manutenção, como

é feita, e em que intervalos de tempo;

Processo do Conhecimento

Aspectos da utilização da aplicação de KM (baseada em ontologia);

Processo do Conhecimento Criação do conhecimento

Se dá entre Conhecimentos Formais e Conhecimentos Informais; Importação do conhecimento

Conhecimentos que não são gerados na própria organização, e cuja exatidão no acesso deve ser maior;

Captura do Conhecimento Uma vez que tenham sido criados os itens de conhecimento, deve-se capturá-los

(bases de dados, documentos); Processo de anotação – metadados com base na ontologia;

Recuperação e Acesso Grande parte da recuperação por meio de interfaces convencionais de usuários; Navegação gráfica na ontologia; Exploração da memória organizacional sem a realização de pesquisas

específicas; Ontologias provêm links que não estavam explícitos;

Utilização do Conhecimento Acesso pró-ativo; Personalização; Integração com aplicações

Arquitetura Técnica OTK Ferrametas O principal objetivo do projeto On-To-Knowledge é criar softwares

inteligentes para dar suporte aos usuários tanto no acesso às informações quanto na manutenção, conversão e aquisição de fontes de informações.

Um dos produtos do projeto OTK é o conjunto de ferramentas de software resultante.

As ferramentas são integradas em uma arquitetura de três camadas: Camada de “front end” para usuários no topo; Camada intermediária de “middleware”; Camada de extração, na base;

Ferramentas OTK QuizRDF – Busca em texto + Pesquisas RDF. OntoShare – Suporte a comunidades, armazenamento e

compartilhamento de melhores práticas; Spectacle – Plataforma de apresentação, composta de bibliotecas

de programação para geração de apresentações customizadas; OntoEdit – Ambiente de desenvolvimento de ontologias, em nível

conceitual; Ontology Middleware Module (OMM) – infra-estrutura de

softwares administrativos – gerenciamento de ontologias, versões, controle de acesso;

BOR – Reasoner; Sesame – Repositório para ontologias e dados. Persistência de

dados RDF em sistemas de Bancos de Dados CORPORUM – formado por OntoWrapper e OntoExtract –

Interpretação de textos em linguagem natural e extração de informações específicas de textos.

Estudo de caso – Memória Organizacional – Swiss Life Swiss Life – companhia suiça de seguros, com clientes em todo o mundo.

Construção de uma memória organizacional com um portal na intranet como único ponto de entrada ao espaço de conhecimento da companhia.

Gestão de Competências – Explicitar as competências dos empregados; Integração e expansão das bases de dados de competências e demais documentos (ex. páginas pessoais);

Acesso sofisticado ao IAS - O documento “International Accounting Standards (IAS)” é parte da intranet global da Swiss Life. O conteúdo do documento é altamente especializado, e mesmo pessoas treinadas têm dificuldades para encontrar o que precisam.

Dois aspectos: Competências explícitas permitem a um especialista buscar na intranet; Empregados podem explorar suas futuras carreiras por meio do cruzamento de

informações de suas competências com perfis de empregos; Ontologias são usadas como meio de intercâmbio para garantir que as fontes de

dados integradas sejam usadas da mesma maneira; Sendo uma companhia internacional localizada na Suiça, tem internamente quatro idiomas

oficiais; Existem várias grafias diferentes para os mesmos conceitos (WinWord, MS-Word, etc.)

Estudo de Caso – Swiss Life Estudo de Viabilidade

Identificação de fatores-chave para o sucesso ou falha do desenvolvimento e utilização da ontologia;

Análise de requisitos dos ambientes de gestão de habilidades existentes;

Avaliação das necessidades para um novo sistema de gestão de habilidades;

Como atores e colaboradores para a gestão de habilidades foram identificados principalmente o departamento de RH, bem como o nível de gestão de todos os outros departamentos;

Nomeados os especialistas de cada departamento, para o desenvolvimento da ontologia;

Estudo de Caso – Swiss Life KickOff

Departamentos de seguro privado, recursos humanos, e TI foram escolhidos como ponto inicial do protótipo;

Identificada a necessidade de duas ontologias: Fuções – descrições de empregos disponíveis na empresa, com as habilidades

necessárias; Educação – Certificações, diplomas, etc;

Realização de workshops com especialistas do domínio; Apresentação das idéias sobre ontologias aos especialistas de domínio;

Tentativa de extração semi-automática de ontologia com ferramentas de extração de informações não satisfizeram expectativas (desconforto aos especialistas). Opção por construção “manual”;

Primeiras versões da ontologia – ferramenta de mapeamento mental “MindManager”. Tipicamente utilizada em sessões de brainstorming para modelagem de hierarquias de forma rápida;

Surgimento de “Ilhas de Conceitos” – porções isoladas de termos relacionados; Para cada departamento, foi construída uma árvore de habilidades. Um problema que surgiu muito cedo foi a questão de onde se traçar a “linha

divisória” entre conceitos e instâncias; Resultado desta fase – descrições semi-formais das ontologias;

Documento de Especificação de Requisitos de Ontologia (OSRD)

Estudo de Caso – Swiss Life Refinamento

Formalização e integração das descrições semi-formais em uma única e coerente ontologia de habilidades;

Aspectos importantes: Dar às habilidades nomes apropriados que identifiquem unicamente cada habilidade; Decidir a estrutura hierárquica das tarefas;

Identificou-se que a categorização de habilidades não está baseada em uma taxionomia do tipo “é-um”, mas sim no tipo “TEM-SUB-TÓPICO”, que tem implicações de herança de relações e atributos;

Em um segundo passo de refinamento, foi adicionado mais um tipo de relação, uma “relação associativa” entre conceitos, que expressa as relações fora da hierarquia de habilidades;

Integração das ontologias de árvores de habilidades em uma ontologia de habilidades, eliminando inconsistências;

No fim desta fase, a ontologia de habilidades consistia de cerca de 700 conceitos, que poderiam ser usados pelos empregados para expressar seu perfil de habilidades;

Estudo de Caso – Swiss Life Avaliação

A fase de avaliação não pode ser realizada devido a reestruturações internas na empresa, ocasionando no encerramento do estudo;

Aplicação e Evolução As competências necessárias para os empregados são um alvo móvel; Assim, as ontologias devem ser constantemente avaliadas e mantidas

por especialistas do departamento de RH. Novas habilidades podem ser sugeridas; Tais sugestões incluem não só a habilidade, mas a sua posição na

árvore de habilidades; Para cada ontologia (e domínio), deve haver um gestor designado, que

irá decidir se e como as habilidades serão integradas; Ferramentas de gestão de ontologias devem ser utilizadas para prover

as funcionalidades de controle de versões, controle de acesso.

Estudo de Caso – Swiss Life