UPRAVLJANJE iNfoRmAciJAmA i zNANJEm

Teorijski i aplikativni aspekti

Kolokvij

II

UPRAVLJANJE ZNANJEM• Novi resurs moći i uspeha je znanje, ne

rad, zemlja ili, finansijski kapital. Predstavlja nevidljivi, intelektualnuimovinu kojom se mora upravljati.

• Ključni izazov znanja - zasnovanog na ekonomiji predstavlja podsticaj informacijama.

33

Ekonomija znanjaEkonomija znanja počiva na tri stuba:

• Uloga koju znanje ima u transakcijama: šta je kupljeno i prodato; i sirovine i materijali ali i finalni proizvodi;

• Povećanje znanja kao imovine, se ogleda i transformisanju i stvaranju dodatne vrednosti proizvoda;

• Iznalaženje načina za upravljanjemmaterijalima i imovinom (dobit), ili KM

44

Dve vrste znanjaZnanje je neopipljivo, dinamično, i teško merljivo, ali bez njega organizacija ne može da funkcioniše.

• Tacit: ili neartikulisano znanje je u većoj meri lično, iskustveno, specifičnog konteksta, i teško za formalizovanje; teško je za komunikaciju ili deljenje; i generalno nalazi se u glavama ljudi;

• Eksplicitno: znanje može lako biti napisano i kodifikovano.

55

Upravljanje znanjem

• Upravljanje znanjem (KM) • Znanje • Intelektualni kapital (ili intelektualna

imovina)

66

Knowledge Management(nastavak)

Tacit znanje(ispod linije vode)

Eksplicitno znanje(iznad linije vode)

77

Upravljanje znanjem

• Sistemi za upravljanjem znanjem (KMSs)• Najbolje prakse

88

Procesni aspekti upravljanja znanjem

Modeli procesa upravljanja znanjem

Model Nonaka - Takeuchi

Beckmanov osmoetapni proces upravljanja znanjem

Model Holsaple - Joshi

Model Oluic-Vukovic

Model Bouthillier- Shearer

Model Karl M. Wiig9

Modeli procesa upravljanja znanjem

Kao vredna imovina organizacije, znanja moraju da budu formalizovana, distribuirana, deljena i primenjena.

Predloženo je mnoštvo modela procesa upravljanja znanjem.

10

Model Nonaka - Takeuchi

Nonaka i Takeuchi su 1995. definisali četiri procesa kreiranja znanja:

1. Socijalizaciju - proces kojim se obavlja transfer neiskazivog znanja jedne osobe u neiskazivo znanje druge osobe.

2.Eksternalizacija - proces kojim se neiskazivo znanje preobražava u eksplicitno znanje među individuama unutar grupe.

3. Kombinacija - proces kojim se obavlja transfer eksplicitnog znanja.

4. Internalizacija - proces razumevanja i asimilacije eksplicitnog znanja u neiskazivo znanje osobe. 11

Dijagram Nonake i Takeuchia

SocijalizacijaTimski rad

EksternalizacijaZahvatanjeDeljenje

RazumevanjeUčenje

Internalizacija

SistematizovanjeKlasifikovanje

Kombinacija

Neizrecivo znanje Eksplicitno znanje

Neizrecivoznanje

Eksplicitnoznanje

12

Beckmanov osmoetapni proces KM

1. Identifikovanje2. Kaptiranje3. Odabiranje4. Skladištenje5. Deljenje6. Primenjivanje7. Kreiranje8. Prodavanje

13

Glavne aktivnosti manipulisanja znanjem (Holsaple i Joshi,1998.)

Eksterni izvori

Akvizicija

Selekcija

Generisanje

Eksternalizo-vanje

Upotreba

Eksterne mete

Resursiznanja

Inte

rnal

izov

anje

14

Identifikovanje potreba za znanjem

1. Otkrivanje postojećeg znanja

2. Akvizicija znanja 3. Kreacija novog znanja

4. Skladištenje i organizovanje znanja

5. Deljenje znanja

6. Korišćenje i primena znanja

Bouthillier, F. and Shearer, K. (2002) "Understanding knowledge management and information management: the need for an empirical perspective" Information Research, 8 (1), paper no. 141

15

Karl M. Wiig Ciklus evolucije institucionalnog znanja se odvija kroz pet stupnjeva:

Razvijanjeznanja

Korišćenjeznanja

Distribuiranje znanja

Sticanjei skladištenje

znanja

Rafinisanjeznanja

16

Činjeničko znanje

Znanje automatske

rutine

Neizrecivo subliminalno

znanje Idealističkavizija

Sistematskashema

Karl M. Wiig Ciklus evolucije ličnosnog znanja

17

Tehnološki aspekti upravljanja znanjem

IT infrastruktura

Shema reprezentacije znanja

Repozitorijumi znanja

Integrisani sistemi podrške performansi

Groupware18

IT infrastruktura

Da bi bili primenjeni, znanje i ekspertiza moraju da budu razumljiv i spremno dostupni u čemu IT infrastruktura ima vrlo značajnu ulogu.

19

IT komponente u Becmanovom modelu poslovanja uključuju:

IT arhitekturu i standarde IT platformu: kompjutacioni hardver Komunikacije: podaci, glas, slika, mreža,

sigurnost Interfejsove Podatke/informacije Softverske aplikacije Korisničku podršku: deskovi za pomoć i

obučavanje

20

Softverske aplikacije

Automatizovana kancelarija i Groupware Transakcioni sistemi Proces modelovanja i simulacija DSS i EIS Funkcionalni informacioni sistemi: finansije,

marketing, proizvodnja, ljudski resursi, Inteligentni sistemi: ES, KD, ML (mašinsko

učenje) IPSS (integrated performance support systems)

21

Karakteristike znalačke organizacije

Visoka performansa Usmerenost na kupca/korisnika Usmerena na unapređenja i

poboljšavanja Usmerena na visok kvalitet Visoko fleksibilna i adaptivna Visok nivo ekspertize i znanja Velike količine učenja i inovacija

22

Transfer znanja

Identifikovanje, Razvoj, Monitorisanje i ljudskih i elektronskih

kanala deljenja znanja.

23

ORGANIZACIJA KOJA UČI

Definicije organizacionog učenja se, pored ostalog, razlikuju i po odgovoru na pitanje da li se za učenje zahteva promena ponašanja ili su novi načini mišljenja i, time, nove mogućnosti za akciju dovoljne.

Primer definicije koja spada u prvu kategoriju je: Neki entitet (osoba, grupa, organizacija, društvo...) uči ako, kroz svoju obradu informacija, menja opseg svojih potencijalnih ponašanja (Huber, 1991.)

24

Organizacija koja uči je vešta u kreiranju, sticanju i prenošenju znanja i u modifikovanju svog ponašanja saobrazno novim znanjima i uviđanjima.

25

Uprošćena shema ciklusa organizacionog učenja(prilagođeno, Nonaka, 1994.)

Individualnoznanje

Znanje uprimeni

Institucionalizovanoznanje

Intersubjektivnoznanje

Feed-back Institucionalizacija

Aplikacija

Deljenje

26

Pristup

lIndividualno učenjelGrupno učenjelUpiti lEkperti lMenadžmet planiranja

lProgram obukelCommunities of PracticelZahvatanje znanjalRazgovori lKM inicijativelOperaciono mgmt

lPortali znanjalInovacioni alati mgmtlGroupware: collaboration apps, Virtual Teaming Tools, emailslDiskusione grupe

lInformacioni portalilIntranetlInformaciono mgmtlWork product mgmtlUpravljanje sadržajem mgmtlGroupware

strana-tražnje KM strana-primene KM

Socijal.Dim.

Tehn.Dim.

Relevantne (AI) tehnike za KM Inženjering znanja/tehnike sticanja Data Mining, ekstrakcija informacija Ontologija XML, XML shema, RDF, RDF shema Znanje i organizaciono modelovanje Modelovanje poslovnih procesa Mogućnosti, ciljno modelovanje, korisničko modelovanje i

profilisanje Rezonovanje na slučaju Planiranje Workflow sistemi Integracija znanja, specijalizacija i ponovno korišćenje Provera nekonzistentnosti Automatizovana podrška za kolaborativne diskusije,

argumentacije, topic praćenje topika i značenja

2828

Doprinos AI u KM ?

Tehnike inženjeringa znanja:– Sticanje (crpljenje) znanja– Zahvatanje znanja– Modelovanje znanja– Deljenje znanja– Rezonovanje i zaključivanje o znanju, e.g.

Workflow sistemi Verifikacija, validacija i kritički pristup znanju Argumentacija znanja i rešavanje konflikata

– Korišćenje znanja i re-use

2929

Kako se kreira znanje?• Teorija Nonaka & Takeuchi 1995: The

Knowledge Creating Company:

Konverzija znanja: socijalna interakcija između tacit iekplicitnog znanja Konverzija znanja je interakcija

između individua Organizaciono znanje je

zasnovano na tacit znanju individua

3030

Četiri modela konverzije znanja

Socijalizacija

Internalizacija

Eksternalizacija

Kombinacija

Tacitznanje

Explicitznanje

Tacit znanje Explicit znanjeOd

Prema

(Nonaka & Takeuchi 1995: The Knowledge Creating Company) 3131

Sadržaj znanja

SocializationSympathized

Knowledge

InternalizationOperationalKnowledge

ExternalizationConceptual Knowledge

CombinationSystemic

Knowledge

Tacitknowledge

Explicitknowledge

Tacit knowledge Explicit knowledgeFrom

To

(Nonaka & Takeuchi 1995: The Knowledge Creating Company) 3232

Organizaciono znanje: zašto je važno?

Znanje može biti ugrađeno u procese, proizvode, sisteme, i kontrole

Znanju se može pristupati po potrebi preko unutrašnjih, organizacionih ili spoljnih izvora

Ono je raznovrsno i svestrano a može biti transformisano formalno, preko obuke ili neformalno, socijalizacijom radnog okruženja

Predstavlja suštinu konkurentske prednosti!3333

Upravljanje znanjem - kolaboracija

Standardi, Relevantna

dokumenta, knjige,...

Misliideje,

komentari,kritike

Sredstva za razmenu implicitnog & tacit knowledge

Sredstva za razmenueksplicitnog znanja

Nastava,obrazlaganje

Zajednički rad za dostizanje zajedničkih ciljeva

3434

Kako se pronalazi znanje?

Kodifikacija: IT se koristi za izgradnju korporativne memorije, gde su sva znanja za rešavanje problema pažljivo pohranjena sa ciljem višestrukog korišćenja Personalizacija: IT se koristi

uglavnom kao sredstvo komunikacije da bi se omogućilo kreiranje novog znanja (Hansen et al. 1999)

3535

Documentmanagement

Web Groupware Datawarehouse ERP-database

M&S database

Korisnički portall

Organizacija Personalizacija Publikovanje

Pristup Pretraživanje teksta Metadata

Portalserver

Izvori podatakaB. Szuprowicz Implementing Enterprise Portals 2000

Koncept portala organizacije

3636

Case: partnerstvo preko Ekstraneta

Naručivanjekomponenti

Sistemproizvodnje

Komponenteproizvodnje

Komponente isporuke

Sistemasembliranja

Zahtevi sistema

Sistemproizvodnje

3737

Kolaboracioni alati

E-Mail

Organizacioni portali

Traženje znanja

WWW-stranice

Telefonske diskusije

Tele-konferencije

Video-konferencije

Pregledi

GROUPWARE

3838

Komponente sistema upravljanja znanjem

Tehnologije – Komunikacije

• Pristup znanjima• Komunikacija sa drugima

– Kolaboracija • Realizacija groupwork• Sinhronizacija ili asinhronizacija• Isto mesto/različito mesto

– Pohranjivanje i pretraživanje• Zahvatanje, smeštanje, pretraživanje, i upravljanje i

eksplicitnim i tacit (neizrecivim) znanjem kroz kolaborativne sisteme

9-39

Upravljanje znanjem i IT• 1978. god. - aplikacije bazirane na hipertekstu i groupware-u. • Osamdesetih godina XX veka znanje dobija tretman korporativnog

dobra, ali ga klasična ekonomija još uvek tako ne tretira. • Razvoj sistema za upravljanje znanjem bazirao na dostignućima iz

oblasti ekspertnih sistema i veštačke inteligencije, koji su biliosnova koncepata poznatih kao "sistemi bazirani na znanju", "inženjerstvo znanja", "razmena znanja", "partnerstvo u učenju", "organizacija koja uči".

• 1989. godine se pojavljuju stručni radovi u "Sloan Management Review", "Harvard Business Review" i dr.

• Do sredine devedesetih upravljanje znanjem doživljava procvat zahvaljujući internetu.

• IKMN (International Knowledge Management Network) je počela sa radom u Evropi krajem osamdesetih, da bi 1994. godine počela da se prezentuje na internetu i da joj se pridružuju druge mreže, izmedju kojih je i Forum upravljanja znanjem (Knowledge Management Forum).

Upravljanje znanjem i IT• Hewlett Packard: ogromno znanje iz marketinga je uključio u Web bazirani

sistem, kome mogu da pristupe zaposleni širom sveta. Ova znanja sadrže informacije o proizvodima, konkurentskim ostvarenjima, marketing prezentacije spremne za prikazivanje i dr.

• Postojeći sistem kataloga dokumenata, video i audio kaseta sastanaka, dopunio bazama podataka najboljih rešenja ("best practises") i mrežom inovacija (Work Innovation Network), koja predstavlja kompjutersku zbirku sastanaka i diskusija na teme iz menadžmenta.

• DowChemical: uneo je svojih 25 000 patenata u bazu podataka dostupnu svimsektorima radi istraživačkih aktivnosti.

• GE od 1982. godine prikuplja sve primedbe kupaca u jedinstvenu bazu i dosada je obradio preko 15 miliona problema i rešenja.

• Boeing je za projektovanje Boeing 777 uključio svoje putnike u više od 200 timova. Ovaj projekat predstavlja razvoj prvog aviona bez papirne dokumentacije.

• Mc Kinsey i Bain, dve konsalting kuće iz oblasti menadžmenta su razvile sopstvenu bazu podataka znanja koja sadrži iskustva iz svih poslova koji su realizovani, uključujući imena članova tima i reakcije klijenata. Svaki tim je imao odredjenog "istoričara" (dokumentaristu) radi dokumentovanja projekata.

• Znajući da se intelektualna dobra i dobra bazirana na znanju dele na eksplicitna i skrivena (tacit), a uvažavajući činjenicu da prenos skrivenog znanja znači više od akumulacije i transfera golih činjenica, BP je instalirao komunikacijsku mrežu, koja je omogućavala multimedijalne videokonferencije zaposlenih, elektronsku poštu, itd.

Upravljanje znanjem i ITAko se zna da su značajnije komponente upravljanja znanjem:

• generisanje znanja,• pristup znanjima iz spoljnih izvora,• upotreba znanja u donošenju odluka,• uključivanje znanja u procese, proizvode i usluge,• predstavljanje znanja kroz dokumenta i baze podataka,• transfer postojećeg znanja u druge delove organizacije i• merenje vrednosti znanja,

vidimo zašto je došlo do visokog stepena povezivanjainformatičkih tehnologija i upravljanja znanjem.

Upravljanje znanjem i IT

• Implementacija upravljanja znanjem povezana sa korišćenjem savremenih informatičkih tehnologija kao što su intranet, internet, baze podataka, data warehouse, knowledge warehouse, i dr.

• Software Magazine definiše upravljanje znanjem kao "razumevanje relacija izmedju podataka, identifikaciju i dokumentaciju pravila za upravljanje podacima i obezbedjivanje tačnosti podataka i očuvanje njihovog integriteta".

Upravljanje znanjem i IT• Baze podataka, groupware i druge aplikacije čuvaju

podatke, ali ne čuvaju strukture ili modele koje ljudski um poseduje, dajući smisao podacima.

• Do sada se primena IT nije odnosila na obradu skrivenog znanja, koje je, kao što je poznato, duboko ukorenjeno u iskustvu, vrednostima i emocijama individue, a upravo je skriveno znanje ono, koje omogućava stvaranje novih vrednosti i koje daje prevagu kompaniji u trci sa konkurentima.

• Upravljanje znanjem je proces koji nema kraja, jer se menjaju zahtevi kupaca, proizvodne tehnologije, komunikacione tehnologije, regulative, pristupi u menadžmentu kompanija i dr.

Upravljanje znanjem i IT

IT za upravljanje znanjem su imale tri faze:1. Baze podataka projekata i najboljih rešenja (1992)2. Datawarehouse podataka vezanih, pre svega, za

potrošače (ogromne arhive tekstova i podataka) - u potpunosti pasivna faza (1992-1999)

3. Interaktivne Web strane, e-poslovanje, on-line transakcije (1999-2001)

• U bliskoj budućnosti se očekuje da se mnogo više uključi "ljudska infrastruktura", pored IT infrastrukture (Svejbi).

Upravljanje znanjem i IT1960: "primitivna" obrada

1970-80: distribuirane, relacione baze, SQL, OLTP

Sredina 80-ih:objektna orijent.

multimedija,baze znanja

Kraj 80-ih:Data warehouse

Data miningOLAP

1990: baze zasnovane

na internetu, XML,Web mining

2000: nova generacija IIS

Poslovna inteligencija

• ETL – Extraction, Transformation, Loading

Izvori podataka

• ERP• eksterni• CRM• ....

Data Warehouse

Data cube

Alati

• ETL• EII• EAI

Alati

• OLAP• Data mining• Balanced

scorecard

Poslovna inteligencija

Cilj - integracija informacija unutar organizacije• E3 tehnologije:

- ETL (usmerena na bazu podataka)- EAI (Enterprise Application Integration -usmerena na aplikaciju)- EII (Enterprise Information Integration -usmerena na krajnjeg korisnika)

Komponente sistema upravljanja znanjem

Tehnologije podrške– Veštačka inteligencija

• Ekspertni sistemi,neuronske mreže, fuzzy logika, inteligentni agenti

– Intelligent agents• Systems that learn how users work and provide assistance

– Knowledge discovery in databases• Process used to search for and extract information

– Internal = data and document mining– External = model marts and model warehouses

– XML• Extensible Markup Language• Enables standardized representations of data• Better collaboration and communication through portals

9-499-49

Knowledge Management - Sistem implementacije

• Identifikovanje i integracija komponenti– Early systems developed with networks, groupware, databases

• Knowware– Tehnološki alati koji podržavaju upravljanje znanjem

• Kolaborativni alati kompjutacije– Groupware

• Serveri znanja (Collaborative computing tools)

• Portali znanja organizacije (Enterprise knowledge portals)• Sistemi za upravljanje dokumentima (Document management

systems)– Sistemi za upravljanje sadržajem (Content management systems)

• Alati za traženje znanja (Knowledge harvesting tools)• Pretraživači (Search engines)• Knowledge management suites

– Complete out-of-the-box solutions

9-509-50

Knowledge Management - Sistem implementacije

• Implementacija– Raspoloživi softverski paketi

• Ukljućuje jedan ili više alata– Konsultantske organizacije– Outsourcing

• Application Service Providers

9-519-51

Knowledge Management - Sistem integracije

• Integracija sa organizacijom i IS• DSS/BI

– Integrativni modeli i njihove aktivnosti za specifične probleme

• Veštačka inteligencija– Expertni sistem = if-then-else pravila– Procesuiranje prirodnog jezika = razumevanje

pretraživanja– Neuronske mreže = razumevanje teksta– Alati zasnovani na veštačkoj inteligenciji =

identifikacija i klasifikacija ekspertize

9-529-52