Технологии управления знаниями
ADO в Delphi AJAX Android C++ CakePHP CMS COM CSS Delphi Flash Flex HTML Internet Java JavaScript MySQL PHP RIA SCORM Silverlight SQL UML XML Бази даних Веб-розробка Генетичні алгоритми ГІС Гітара Дизайн Економіка Інтелектуальні СДН Колір Масаж Математика Медицина Музика Нечітка логіка ООП Патерни Подання знань Розкрутка сайту, SEO САПР Сесії в PHP Системне програмування Системний аналіз Тестологія Тестування ПЗ Фреймворки Штучний інтелект
|
Технологии управления знаниями
1. Введение и классификацииЧто такое знания? Сегодня опытные профессионалы, занимающиеся управлением знаниями стали неотъемлемой частью мира информационных технологий. Для любой организации, желающей преуспеть в сегодняшней глобальной информационной экономике, необходима интеллектуальная, исчерпывающая и простая в использовании система для управления запасами знаний, а также система доступа к знаниям и система приобретения новых знаний. Фирма International Data Corporation оценивает затраты на консалтинг в области управления знаниями в 2002 в размере $3.4 миллиардов долларов (только в США). По мере того как появляется все больше и больше организаций, проводящих инвестирующих в службы по управлению знаниями, возникает необходимость тщательно разобраться в том, что понимается под терминами «знания» и «управление знаниями». С точки зрения целей общества, где доминируют информационные технологии, знания - это просто интеллект, используемый в работе. Знания, приобретаемые фактическим опытом, продуктивны только когда они используются при выполнении работы или интегрируются в процесс выполнения работы. Артур Андерсен определяет знания как «ценную информацию». Но самое точное определение знаниям было дано задолго до информационной и электронной революций и даже задолго до индустриальной революции. Сэр Френсис Бэкон (1561-1626) дал знаменитое определение: «знания – сила». Сегодня мы окружены громадными объемами информации, поэтому такое определение кажется очень современным. Информации так много, что мы оказываемся неспособными использовать ее. Знания - это сегодняшняя валюта. Организации, способные работать с уже имеющимися у них и получаемыми в процессе работы знаниями, будут «на коне» в XXI веке. Знания приобретают разные формы и поэтому ими становится сложнее управлять. Часто знания оказываются чем-то большим, чем просто информацией и данными о событиях, продуктах или процедурах. Знания — это:
Необходимо отметить различие между неявными и явными знаниями. Неявные знания трудно выразить: они часто заключены в интуиции и в не поддающихся анализу опыте, навыках и привычках. Неявными знаниями может обладать отдельный человек или группа людей. Явные знания легко выражаются четкими данными, сообщениями, словами и числами. Явные знания в большей степени систематизированы, закодированы и, следовательно, более легко извлекаются из локальных и глобальных баз данных, сообщений электронной почты (e-mail), HTML-файлов, различных систем управления документами, систем класса workflow и других источников информации. Неявные и явные знания являются существенными компонентами при разработке стратегии управления знаниями. Что такое управление знаниями? Управление знаниями — это распространение и поиск опыта людей и актуальной информации в среде связанных между собой людей или групп людей. Здесь самое главное — это знания людей и взаимодействие между людьми: обмен идеями, решениями и актуальной информацией при попытках создавать новые решения. В анализе фирмы Gartner Group говорится: «При управлении знаниями взаимодействие людей есть фокус сбора, распространения и многократного использования информации. При управлении информацией технология есть фокус сбора, распространения и многократного использования информации». Любые организации, способные быстро и легко распространять свою информацию через существующую у них инфраструктуру, могут начать управлять запасами своих знаний. Актуальная информация может включать любые типы явных запасов знаний: бумажные документы, электронные документы, базы данных, сообщения электронной почты, текстовые файлы, изображения и даже видеофрагменты, полученные из любых источников информации. Необходимо, чтобы информационная инфраструктура организации позволяла эффективно и многократно использовать запасы знаний. Ключом к управлению знаниями является доставка нужных знаний нужным людям в пределах группы людей и организации в целом и в нужное время. Цель управления знаниями заключается в том, чтобы помочь людям лучше работать вместе, используя все возрастающие объемы информации и управляя ими. Результатом успешно работающей системы управления знаниями должна стать знающая, самообучающаяся и развивающаяся организация. Есть три основных компонента управления знаниями Компоненты управления знаниями:
Люди, процессы и технологии - новые строительные блоки успеха на сегодняшних рынках, переполненных информацией. Люди решают проблемы, используя мозговой штурм, нововведения, творческие силы и знания, полученные из опыта. Совместная работа людей умножает знания, накапливаемые организацией, и улучшает условия достижения потенциального успеха («две головы лучше, чем одна»). Здесь организации также необходимы умело спроектированные и эффективные бизнес-процессы для создания атмосферы коллективного творчества. Даже самые лучшие решения в мире не будут работать, если они не распространяются для внесения исправлений и выполнения. Работа идет в так или иначе сложившихся группах (коллективах людей), пытающихся решать общую проблему или новую задачу. Наконец, для поддержки человека при его работе над нововведениями и стремлении к прогрессу, необходима технологическая инфраструктура, обеспечивающая условия для успешной коллективной работы, создания корпоративных знаний и быстрой практической выработки новых идей и решений. [2] Размытая трактовка понятия «знания», которое используется в УЗ крайне свободно и широко (см. статью про инженерию знаний), требует уточнения. В СУЗ знаниями называют все виды информации, включая неструктурированный контент (письма, эскизы, фото), данные (в базах данных и хранилищах данных), и знания (как закономерности предметной области, позволяющие специалистам решать свои задачи). Подробнее об этом в статье про инженерию знаний. Обмен и передача знаний в рамках одной организации обычно принимают форму создания баз знаний, обеспечивающих накопление и повторное использование знаний. Передача знаний и опыта между организациями формирует рынок знаний, для ориентации в котором создаются соответствующие инструменты. Таким образом, ресурсы знаний в широком смысле могут находиться в различных местах — в базах данных, базах знаний, картотечных блоках, у специалистов — и рассредоточены по всему предприятию. Все инструменты СУЗ разбиваются на 7 классов:
Ценность данной классификации в охвате и представлении единого взгляда на весь комплекс задач управления знаний. Однако, если попытаться шире взглянуть на все многообразие средств УЗ, можно опереться на отчеты известной Gartner Group (http://gartner.com/). Среди многообразия програмных продуктов Gartner выделяет три категории, которые полностью поддерживают решение задач УЗ:
Две первые категории соответствуют 2-м различным взглядам на знание:
На практике оба взгляда часто сочетаются. 2. Лидеры программных средств для управления знаниямиРассмотрим некоторых типичных представителей и функциональные возможности программных средств, относящихся к сформированным категориям. Категория А. «Технологии доступа к информации».Понятие доступа включает в себя - поиск по ключевым словам и сложные запросы (например: «Найти все отчеты отдела маркетинга, которые писал Иванов?”). Также важен поиск с использованием классификации (или таксономии) документов по группам. Некоторые программы могут сами аннотировать любого входнй документ и строить автоматическаи классификации по текстам документов. Лидерами в данной категории в соответствие с являются продукты компаний Autonomy (IDOL™ Server), Fast Search&Transfer (FAST ESP, Convera RetrievalWare), Endeca, IBM. Примерами продуктов данной категории служат: IBM OmniFind OmniFind ориентирован на поиск информации для работников организации и клиентов. Поиск может одновременно проводиться по всем ресурсам - в интранете, по внешним корпоративным сайтам компании, в базах данных, и т.д. Omnifind предоставляет полнотекстовый поиск по ключевым словам и фразам для начинающих пользователей, а также расширенные виды поиска для продвинутых пользователей. Система позволяет также задавать правила для автоматической классификации документов. IBM Classification Module Данный модуль автоматически классифицирует неструктурированный контент по заданным категориям, а также повзоляет создавать и настраивать таксономии. Эта программа выступает дополнением к IBM Omnifind, которое позволяет повысить эффективность и точность поиска с помощью навигации (browsing) и наложение ограничений на результаты поиска (например, поиск только в определенной категории). WebSphere Portal WebSphere Portal - это программная среда, реализующая единую точку индивидуального взаимодействия людей и программ. С точки зрения управления знаниями особенно важно в портале сочетание персонализации контента (взгляд на знание как на «запас») с возможностями совместной работы и обмена неформализованными знаниями (взгляд на знание как на «поток»). Категория В. «Совместная работа групп и социально-ориентированное ПО».Эти программные продукты поддерживают коммуникации (мгновенные сообщения, почту, IP-телефонию, видео-конференции) и предоставляют единую виртуальную рабочую среду, включающую wiki (термин описандалее), совместную работу с документами, рабочие доски и пр.. Так можно организовать совместную разработку отчета в едином пространстве, выделив сообщество участников, или организовать коллективное обсуждение корпоративного праздника. Программы этой категории создают персональные профили сотрудников с описанием интересов, компетенции, опыта работ и т.п., а также каталоги экспертов. Лидерами в данной группе являются продукты компаний BEA (BEA Aqualogic), SpikeSource (SuiteTwo), Socialtext (Socialtext), IBM и Microsoft. Примерами продуктов данной категории служат: IBM Lotus Notes and Domino IBM Lotus Notes - это главная часть программного обеспечения IBM Lotus Domino, который обладает функциями планирования (календарь) и работы с электронной почтой. Продукт является платформой для совместной работы и повышения гибкости предприятия в целом. Близок известному продукту от Microsoft – почтовой системе Outlook. IBM Lotus Sametime IBM Lotus Sametime – это программа для общения и совместной работы с возможностью проведения Web-конференций (телеконференций через Интернет). Lotus Sametime позволяет предавать голосовые и видео-сообщения, определять местонахождение участников, и поддерживает связь с мобильными устройствами (например, мобильными телефонами). IBM Lotus Quickr IBM Lotus Quickr – это программный продукт для обеспечения совместной работы нескольких пользователей, который помогает организовать совместную работу сотрудников в интерактивном режиме как внутри организации, так и за ее пределами.. В интерактивные рабочие области пользователи могут включать календарь, дискуссионные форумы, блоги, wiki и другие средства совместной работы для управления проектами и создания общего контента. IBM Lotus Connections IBM Lotus Connections представляет собой решение для социализации бизнес-процессов, расширяющее инновационные возможности и ускоряющее работу с помощью объединения сотрудников, партнеров и заказчиков в динамические сети. Если Lotus Quickr — это управление контентом в контексте проекта, то Lotus Connections предоставляет средства для объединения людей, которые должны сотрудничать в работе над проектом. Система содержит пять основных компонентов: Profiles, Blogs, Communities, Activities и средство создания закладок Bookmarks (Dogear). Категория С. «Системы управления контентом (Enterprise Content Management)»Эта группа программ включает различные иструменты для гибкой и надежной работы с документами, например, регистрацию, управление версиями, безопасность, сканирование и распознавание. Также сюда относят создание архивов, наполнение, обновление и структурирование содержимого сайтов, организация взаимодействия с посетителями сайтов. Лидерами в данной категории в соответствие с являются продукты компаний IBM (Content Manager, Filenet P8), EMC (EMC Documentum), Opentext (Livelink ECM 10). Основными поставщиками интегрированных решений для разработчиков программных средств управления знаниями являются компании IBM, EMC, Opentext и Microsoft. Эти компании стараются покрыть функциональными возможностями своих программных продуктов весь комплекс задач управления знаниями. Компания IBM занимает лидирующие позиции во многих классах программных продуктов, поэтому далее будет детально рассмотрена ее продуктовая линейка. Определение состава продуктов для управления знаниями проводилось с учетом . Программы других поставщиков имеют сходный функционал, отличаясь лишь технологиями реализации, а также качеством и эффективностью работы. Примерами продуктов данной категории служат: IBM Content Manager Это программный продукт для хранения, контроля, распределения и интеграции информации. Интегрирует данные различных форматов (документ, изображение, Web, медиа и другие) и сопрягается с различными профессиональными системами сканирования. IBM WebSphere Information Integrator WebSphere Information Integration обеспечивает доступ к данным, хранящимся в разнородных системах, интегрируя содержимые порталов, бизнес-приложений и других программ. Этот интегратор делает так, что множество разнородных хранилищ данных выглядят и функционируют как единый архив. [3] 3. Веб 2.0 инструменты для работы со знаниямиВ 2005 году Тим О’Рейли описал концепцию «эволюционировавшей всемирной паутины», которую он обозначил термином Web 2.0, подчеркнув тем самым ее значимость как следующего поколения интернет-систем. Под этим понятием он объединил уже сформировавшиеся к тому времени признаки веб-сайтов «новой волны», основным из которых, с пользовательской точки зрения, можно считать использование «коллективного разума» или, точнее, «коллективной деятельности». Пользователи интернета сами становятся создателями информации - создаваемый в сети контент, его описание и структурирование, оценка и ранжирование становятся результатом деятельность рядовых пользователей. Технологически вовлечение пользователей обеспечивается за счет интерактивности веб-страниц и простоты их интерфейсов – для размещения информации в интернете пользователю не нужно никаких специальных знаний. Вот неполный список инструментов Веб 2.0:
К Web 2.0 можно также отнести «ПО как сервис» (Software as a Service, SaaS). Такое ПО работает через интернет, а компания ежемесячно оплачивает услуги сервис-провайдера. Это дешево и удобно. Не нужно покупать дорогие лицензии, устанавливать и настраивать сложный софт. Более полумиллиона западных компаний успешно используют онлайновую платформу AppExchange от Salesforce.com, что позволяет подписаться на любое из нескольких сотен бизнес-приложений, доступных для подписки (CRM-системы, бухгалтерские программы и др.). В данный момент SaaS значительно уступает по популярности традиционным моделям использования ПО, но в будущем ситуация должна измениться. Gartner прогнозирует, что к 2011 г. доля SaaS в общем объеме рынка программного обеспечения вырастет до 25%, то есть в пять раз по сравнению с 2005 г. Инструменты Web 2.0 подходят для поддержки совместной работы в системах управления знаниями: они просты, эффективны и уже знакомы некоторым пользователям. По оценкам компании McKinsey основной целью использования инструментов Web 2.0 в бизнесе является поддержка совместной работы в компании – 75% опрошенных менеджеров (70% - взаимодействие с покупателями, 51% - взаимодействие с поставщиками и партнерами). При этом бОльшая часть респондентов рассматривает совместную работу как инструмент управления знаниями. Рисунки 1 и 2 отражают мнения пользователей, полученные в рамках других исследований, о пользе и препятствиях таких инструментов.
Источник: InformationWeek Research, 2006 Рис. 1. Польза инструментов Веб 2.0 для бизнеса
Источник: InformationWeek Research, 2006 Рис. 2. Препятствия для Веба 2.0 в бизнесе Вряд ли инструменты Web 2.0 вытеснят с рынка стандартные системы управления документами и софт для групповой работы, но они определенно могут его дополнить и стать неотъемлемой их частью. Собственно, такая интеграция происходит уже сейчас ( см. выше описание IBM Lotus Quickr, Sametime и др.). В России внедрение в корпоративные системы блогов, wiki и социальных сетей идет несколько медленнее, чем на Западе. Причины заключаются в худшем состоянии технической инфраструктуры. Широкополосный интернет, который является главным условием для развития публичных сервисов Веб 2.0, распространен только в Москве. По этой причине блоги, подкастинг, wiki и прочие современные технологии еще не стали достаточно популярными среди пользователей. Корпоративная культура только начинает приспосабливаться к использованию социально-ориентированных сервисов в бизнесе. [3] 4. Семантический веб и онтологии в управлении знаниямиСейчас значительная часть содержания Всемирной Сети (World Wide Web) предназначена для чтения человеком, а не для осмысленного манипулирования им с помощью компьютерных программ. Компьютер способен умело разобраться в разметке веб-страницы и произвести рутинную её обработку — тут идёт заголовок, здесь следует ссылка на другую страницу; но у компьютера нет надёжного способа обрабатывать смысл документа: это — домашняя страница компании Х, а эта ссылка ведёт на резюме сотрудников данной компании. Семантический веб (Semantic Web) привносит смысловую структуру в содержание веб-страниц. Семантический веб — это не какая-то отдельная сеть, а расширение уже существующей, такое, что в ней информация снабжена точно определённым смыслом, позволяющим человеку и машине успешно взаимодействовать. Сценарий работы таких программных средств представлен в основополагающей статье идеологов семантического веба – Тима Бернерса-Ли и Джеймса Хендлера, опубликованной в 2001 году в журнале Scientific American: «Пит поднял трубку, звонила его сестра Люси из кабинета врача: «Моей маме нужно попасть на приём к врачу, а потом ей требуется пройти несколько сеансов физиотерапии. Примерно два раза в неделю. Я сейчас поручу своему агенту записать нас на приём к врачу». Пит сразу же согласился подвезти её маму на своей машине. В кабинете врача Люси дала указания своему электронному агенту Семантической Сети через свой портативный веб-браузер. Агент сразу же получил информацию о назначенном маме лечении от агента её врача, просмотрел несколько перечней медицинских учреждений, оказывающих подобные услуги, проверил, какие из них подходят [in-plan] по её страховому полису и находятся в окрестности 20 миль от её дома и при этом имеютрейтинг — «отличный» либо «очень хороший» согласно достоверным рейтинговым источникам. Далее агент попытался сопоставить имеющиеся часы приёма врачей (предоставленные агентами соответствующих мед. учреждений на их веб-сайтах) с расписаниями Пита и Люси. (Слова, выделенные курсивом, указывают на термины, семантика, или смысл, которых была предоставлена агентам посредством Семантической Сети.) Уже через несколько минут агент представил им план. Питу он не понравился — Университетская Клиника расположена на другой стороне города, и ему пришлось бы возвращаться обратно как раз в час пик. Он попросил своего агента повторить поиск с более строгими предпочтениями относительно места и времени. Тем временем агент Люси, полностью доверяя агенту Пита в рамках данной задачи, автоматически помогал, предоставляя тому права доступа и ссылки на уже добытую им информацию. Практически мгновенно был предложен новый план: найденная клиника была уже гораздо ближе, и часы приёма более ранние». Для того, чтобы Семантический Веб мог функционировать, компьютеры должны иметь доступ к структурированным хранилищам информации и множествам правил вывода, которые могли бы использоваться для проведения автоматических рассуждений. Однако два хранилища информации или базы данных могут использовать различные идентификаторы для обозначения одного и того же понятия, такого, например, как почтовый индекс. И программа, желающая сравнить или как-то скомбинировать информацию из этих баз данных, должна знать, что два конкретных термина используются ими для обозначения одного и того же. В идеале, у программы должен быть способ распознавать подобные термины с одинаковым смыслом, с какими бы базами данных ей не пришлось столкнуться в процессе своей работы. Решение этой проблемы даётся третим базовым компонентом Семантического Веба — совокупностью информации, которое специалисты именуют онтологией (см. статью про инженерию знаний). В философии онтологией называют некую теорию о природе бытия, ИТ-специалисты заимствовали этот термин, и для них уже онтология — это структура, задающая отношения между понятиями. Онтология определяет классы объектов и отношения между ними. Например, понятие адрес может быть определено как разновидность понятия местонахождение, а код города можно задавать применительно лишь к местонахождениям и так далее. Задание классов, подклассов, а также отношений между индивидами является чрезвычайно мощным инструментом для использования в Вебе. В простейшем случае, онтологии используют для увеличения точности поиска в Вебе — поисковая машина будет выдавать только такие сайты, где упоминается в точности искомое понятие, а не произвольные страницы, в тексте которых встретилось данное многозначное ключевое слово. В полную силу Семантический Веб будет реализован тогда, когда люди создадут множество программ - агентов, которые, знакомясь с содержимым Веба из различных источников, обрабатывают полученную информацию и обмениваются результатами с другими программами. Семантический Веб стимулирует подобного рода синергию: даже те агенты, которые не были созданы специально для работы сообща, могут передавать информацию друг другу, коль скоро эта информация будет снабжена семантикой. Полноценный Семантический Веб – это технология управления знаниями будущего, однако, уже сейчас можно пользоваться его отдельными технологиями и применять в ограниченных областях. Примером является Семантический веб организации — или реализация этой концепции в рамках отдельной организации. Также и онтологии могут не только использоваться в Семантическом Вебе, но и применяться в системах управления знаниями предприятий. Онтологии задают единый язык, повышая тем самым эффективность коммуникаций сотрудников и обмен знаниями. Они могут использоваться для интеграции информации и выполнения простых автоматических рассуждений, повышая тем самым качество результатов поиска информации. Современные исследователи считают онтологии основной парадигмой управлением знаниями предприятия. Сегодняшние поисковые системы зачастую выдают бесчисленное множество совершенно не относящихся к запросу «хитов», обрекая пользователя на длительный ручной отбор материала. Например, если вы ввели для поиска слово «орган», то компьютеру совершенно непонятно, имеете ли вы в виду музыкальный инструмент, часть человеческого тела или орган исполнительной власти. Вся проблема в том, что для компьютера слово «орган» не имеет чёткого смысла, или другими словами, семантического содержания. Онтологии дают возможность производить запросы на основе понятий, а не на основе совпадения строк. Например, если пользователь задаст вопрос «Какие транспортные средства производятся в России?», то он получит из базы ответ, в который попадут автомобили (=подкласс транспортных средств) производимые во Всеволожске (=город, который находится в России). Также онтологии дают возможность получения не заданных явно знаний из информационных хранилищ путем логического вывода - поиск «скрытой информации». Например, пользователь системы может задать вопрос: Какие поставки продукции находятся сейчас в состоянии риска? В ответ на такой вопрос система в одной онтологии тарифов определит, что с учетом текущих условий (например, географических или погодных) существуют риски связанные с перевозкой овощей и фруктов. А в другой базе или онтологии деклараций по перевозке груза определит, что в декларации №А345 указаны арбузы, которые являются подклассом «Овощей и фруктов» (см. рис. 3). В результате, система сможет дать кокретный ответ на поставленный вопрос: ПоставкаCOSCO #A345
Рис. 3 Интеллектуальный поиск на основе логического вывода 5. Архитектура СУЗ и ее реализацияДля описания типичной современной архитектуры СУЗ мы несколько адаптировали рисунок из работы.
Рис. 4. Пример архитектуры СУЗ Нижний уровень архитектуры (Рис.4) обеспечивает получение знаний из разнородных источников структурированной (базы данных и знаний, таблицы, формы) и неструктурированной (документы) информации. Получение знаний подразумевает аннотирование разнородных источников информации с помощью онтологии, которая позволяет отразить содержание информации. Для получения онтологии используются программные средства автоматического формирования онтологии, поддержки ручной разработки и редактирования онтологии, средства слияния, объединения и оценки качества онтологий. Для аннотирования используются средства автоматической классификации документов по онтологии, извлечения информации из текста и баз данных. Полученные онтологии и метаданные представляются с помощью специальных языков – OWL, RDF. Промежуточный уровень обеспечивает хранение онтологий и метаданных, управление версиями, доступом, передачу данных для взаимодействия с внешними системами и хранилищами, обработку запросов и логический вывод. Пользовательские приложения предоставляют пользователям доступ к знаниям, находящимся в системе. Доступ может осуществляться с помощью поискового механизма, средств навигации и визуализации, а также путем непосредственного обмена знаниями между пользователями (например, путем обмена ссылками на ресурсы). Взаимодействие пользовательских приложений с промежуточным уровнем осуществляется с помощью языков запросов и манипулирования данными (например, SPARQL). Представленная на рис. 4 архитектура может воплощаться в СУЗ полностью или частично. В одних случаях упор может делаться на программную реализацию задач уровня пользовательских приложений – поиск, визуализацию знаний, в других на получение, хранение, интеграцию знаний. В первом случае программная реализация скорее всего будет носить имя «портала знаний», во втором «корпоративной памяти» или «базы знаний». А) Корпоративная памятьОдним из первых инструментов УЗ стали хранилища данных, которые работают по принципу центрального склада. Как правило, хранилища содержат многолетние версии обычной базы данных (БД), физически размещаемые в той же самой базе. Когда все данные содержатся в едином хранилище, изучение и анализ связей между отдельными элементами могут быть наиболее эффективны. В дальнейшем идея хранилища была развита в понятие корпоративной памяти (corporate memory),которая по аналогии с человеческой памятью позволяет накапливать информацию из предыдущего опыта и якобы избегать повторения ошибок, что является чисто декларативным утверждением. Корпоративная память (КП) хранит информацию из различных источников предприятия и делает эту информацию доступной специалистам для решения производственных задач. Примером систем УЗ на основе корпоративной памяти могут служить Organisational Memory Information Systems (OMIS), предназначенные для накопления и управления знаниями предприятия. ОМIS часто используют вспомогательные справочные системы, так называемые helpdesk-приложения. Основные функции OMIS:
Конечная цель OMIS состоит в обеспечении доступа к знанию всякий раз, когда это необходимо. Для этого OMIS реализуют активный подход к распространению знаний, который не полагается на запросы пользователей, а автоматически обеспечивает полезное для решения задачи знание. Чтобы предотвращать информационную перегрузку, этот подход должен быть совмещен с высокой выборочной оценкой уместности. Законченная система должна действовать как интеллектуальный помощник пользователю. Б) Порталы знаний и карты знанийВ настоящее время найдено универсальное решение, обеспечивающее доступ к информации в рамках СУЗ — это корпоративные порталы знаний. Корпоративный портал — это система, которая объединяет все имеющиеся у организации информационные ресурсы (приложения, базы и хранилища данных, аналитические системы и пр.) и, используя web-интерфейс, предоставляет пользователям единый защищенный доступ к корпоративной и внешней информации.
Рис. 5. Концептуальная схема корпоративного портала Некоторые полезные свойства порталов, упоминаемые в различных источниках:
Развитие идей применения онтологий для создания и поддержки порталов можно найти в работах. Часто на порталах располагают карты знаний (Рис.6), которые сочетают «большую карту» компании и каталог детальных знаний в визуальной форме. Карта знаний служит навигационным помощником для поиска. Карта знаний описывает источники, потоки и границы знаний организации. Карты знаний могут указывать как на людей, так и на документы и базы данных, объединяя ЧТО- , ГДЕ- и КТО- знания. В результате достигается минимизация объема информации, большая ясность, наглядность и доступность.
Рис. 6. Карта знаний Список источников
BI технологииТермин Business Intelligence был введен аналитиками Gartner как «процесс, ориентированный на бизнес-пользователя и включающий доступ и исследование информации, ее анализ, выработку интуиции и понимания, которые ведут к улучшенному и неформальному принятию решений».
Business Intelligence (бизнес-аналитика, бизнес-анализ) — программное обеспечение, созданное для помощи управленцу в анализе информации о своей компании и её окружении Data MiningOLAP-системы предоставляют аналитику средства проверки гипотез при анализе данных, то есть основной задачей аналитика является генерация гипотез, которую он решает ее, основываясь на своих знаниях и опыте. Однако знания есть не только у человека, но и у накопленных данных, которые подвергаются анализу. Такие знания содержатся в огромной объеме информации, которую человек не в силах исследовать самостоятельно Text mining, web miningWeb Mining можно перевести как "добыча данных в Web". Web Intelligence или Web Интеллект готов "открыть новую главу" в стремительном развитии электронного бизнеса. Способность определять интересы и предпочтения каждого посетителя, наблюдая за его поведением, является серьезным и критичным преимуществом конкурентной борьбы на рынке электронной коммерции Аутсорсинг управления знаниямиИскусственный интеллектПоддержка решенийРазвитие компьютерных технологий и достижения в области нейрофизиологии сделали возможным реализацию некоторых простых функций человеческого мозга на комьютере. Однако целью исследований в этих областях и разработок интеллектуальных систем является не замена мозга человека компьютером, а создание эффективного симбиоза человека с компьютером, снабженного соответствующими интеллектуальными модулями, моделями и методами Порталы знанийПортал знаний предприятия (enterprise knowledge portal - EKP) - результат эволюции портала под влиянием управления знанием (KM - knowledgemanagement). EKP не только предоставляет средства доступа к информации, но и позволяет пользователям взаимодействовать друг с другом, помогая связывать информацию с коллективным пониманием, системой ценностей и опытом Системы электронного документооборотаВ современной организации системы электронного документооборота (СЭД) становятся обязательным элементом ИТ-инфраструктуры. С их помощью повышают эффективность деятельности коммерческие компании и промышленные предприятия, а в государственных учреждениях на базе технологий электронного документооборота решаются задачи внутреннего управления, межведомственного взаимодействия и взаимодействия с населением Ситуационные центрыСитуационный центр — самая современная форма реализации системы поддержки принятия решений, основанная на технологиях моделирования и анализа ситуаций, предельно концентрированном представлении информации и обеспечивающая интегральное управление. Ситуационный центр представляет собой комплекс специально организованных рабочих мест для персональной и коллективной аналитической работы по оперативному управлению, контролю и мониторингу различных объектов и ситуаций Социальные сетиСоциальная сеть (англ. social network) — социальная структура (математически — граф), состоящая из группы узлов, которыми являются социальные объекты (люди или организации), и связей между ними (социальных взаимоотношений). Социальная сеть (Интернет) — интерактивный многопользовательский веб-сайт, контент которого наполняется самими участниками сети
По материалам сайта: загрузка...
|
Сторінки, близькі за змістом Головна мета керування знаннями — це зменшення витрат, часу виконання циклу розробки програмного продукту чи підвищення його якості, шляхом ефективного використання знань. В розробці програмного забезпечення, галузі, де цінується інтелектуальний капітал, керування знаннями є особливо важливим. |
Copyright © 2008—2024 Портал Знань.
При використанні матеріалів посилання, для інтернет-ресурсів — гіперпосилання, на Znannya.org обов'язкове.
Зв'язок
|
НТУУ "КПІ" Інженерія програмного забезпечення КПІ Лабораторія СЕТ |
|