Разработка систем управления знаниями

На рисунке 1 приведена упрощенная схема основных циклов процессов управления знаниями.

Рисунок 1. Основные циклы процессов управления знаниями

Внедрению обычно предшествует процедура формализации деятельности предприятия методом онтологического анализа, которая сводится к описанию типовых сущностей (для IT-системы – информационных объектов) и выявлению обоснованных взаимосвязей между ними.

Система управления знаниями автоматически направляет действия пользователей в соответствии с онтологией, которая была получена на этапе формализации. Это выражается в том, например, что при наполнении системы не создается бессмысленных структур, поскольку в онтологии описаны правила связывания объектов.

Двумя основными процессами, которые находятся в постоянном цикле и поддерживаются IT-системой, являются:

ü процесс накопления и использования знаний;

ü процесс постоянного совершенствования формальных описаний (онтологии).

Эти два процесса взаимосвязаны между собой, поэтому в системе предусмотрена возможность модификации онтологического описания в процессе эксплуатации системы без необходимости ее перепрограммирования.

Именно создание систем управления знаниями заставляет задаться вопросом, который остается камнем преткновения уже для второго поколения разработчиков автоматизированных систем, – где и как добывать информацию (данные и знания)?

Корпоративная информация может храниться в двух формах. Материальная, или явная, информация – это данные и знания, которые можно найти в документах организации в форме сообщений, писем, статей, справочников, патентов, чертежей, видео- и аудиозаписей, программного обеспечения и т.д. Персональная, или скрытая, информация – это персональное знание, неразрывно связанное с индивидуальным опытом. Его можно передать путем прямого контакта – «с глазу на глаз», при помощи специальных процедур извлечения знаний. Именно скрытое знание – это практическое знание, которое является ключевым для принятия решений и управления. В действительности эти два типа информации, как две стороны одной медали, одинаково важны в структуре системы управления знаниями.

При разработке систем управления знаниями можно выделить следующие этапы.

1. Накопление. Стихийное и бессистемное накопление информации в организации.

2. Извлечение. Процесс переноса компетентности специалистов на аналитика. Это один из наиболее сложных и трудоемких этапов, от его успешности зависит дальнейшая жизнеспособность системы.

3. Структурирование и формализация. На этом этапе должны быть выделены основные понятия, выработана структура представления информации. Она должна быть максимально наглядной и такой, чтобы ее было легко изменять и дополнять. Именно на этом этапе создаются описания и модели бизнес процессов и структуры потоков информации.

4. Проектирование системы. Предметная постановка задачи, разработка архитектуры и спецификаций для программирования.

5. Программная реализация. Разработка собственно программного комплекса системы.

6. Обслуживание. Под ним понимается корректировка формализованных данных и знаний (добавление, обновление); «чистка» – удаление устаревшей информации; фильтрация данных и знаний для поиска информации, необходимой пользователям.

Это не единственно возможное описание процесса разработки, но оно позволяет понять, что происходит при создании реальных систем управления знаниями. В литературе достаточно подробно описаны лишь этапы проектирования и реализации, при том, что основную сложность представляют этапы извлечения и структурирования. Мало кто из разработчиков знает, что существует наука под названием «инженерия знаний» (knowledge engineering), возникшая в русле разработки интеллектуальных систем, или систем, основанных на знаниях, примерно 15-20 лет назад.

Поскольку основная проблема инженерии знаний – это процесс извлечения знаний, разработчикам систем KM и в первую очередь аналитику необходимо четко понимать природу и особенности этих процессов. Можно выделить три основных аспекта процесса извлечения знаний:

ü психологический;

ü лингвистический;

ü гносеологический.

Следует отметить, что даже если речь идет о разработке традиционной информационной системы, а не системы KM, проблемы инженерии знаний не теряют своей актуальности.

Из трех аспектов извлечения знаний наиболее важен психологический, поскольку он определяет успешность и эффективность взаимодействия (общения) аналитика с основным источником знаний – специалистами предприятия.