Управление знаниями: тернистый путь от данных к
действиям

© Аллен Хоупт (Allen Houpt),Computer Associates
Переведено БНТП по заказу Interface Ltd.

Содержание

Реализация эффективных стратегий управления знаниями нуждается в
тщательном анализе.
Регистрация и понимание существующих данных
Действительно верная информационная архитектура
Преобразование данных в верную информацию
Поставка информации и извлечение знаний
Реализация знаний в бизнес-процессах
Управление архитектурой данных, знаний и информации во времени
Каково текущее состояние дел?

Реализация эффективных стратегий управления знаниями нуждается в тщательном анализе. Путь от данных к действиям достаточно тернист

Понимание того, что отличает компанию от ее конкурентов и последующее применение этой информации является ключом к созданию успешной бизнес-политики. Для достижения подобных целей данные должны быть трансформированы в знания, которые затем будут применяться в бизнес-процессах. Прежде всего, данные должны быть превращены в пригодную для использования информацию, объединенную с информацией, взятой из различных неструктурированных источников, таких как интернет, электронная почта, документы и так далее. Знания должны быть извлечены из этой информации и предоставлены сотрудникам, и таким образом должно быть организовано совместное использование знаний, их защита и интеграция в цепочку бизнес-процессов. Только тогда могут быть достигнуты эффективные преимущества перед конкурентами и минимизированы затраты. Подобная технология известна как управление знаниями (knowledge management, KM).

На пути реализации успешной стратегии KM может встретиться немало трудностей.

Регистрация и понимание существующих данных

Большинство организаций не испытывают недостатка в данных. Данные находятся везде, как структурированные, как, например, в базах данных и файлах, так и неструктурированные, такие как видео, графические презентации и документы. К сожалению, наиболее структурированные данные являются недостаточными и фрагментированными среди разнообразных платформ, операционных систем, различных СУБД и приложений. Поэтому совершенно естественно, что у этих данных отсутствует какая-либо предварительно спланированная архитектура. Поэтому особенно важным является концентрирование этих данных. Решения для управления метаданными, такие как Advantage Repository for Distributed Systems компании Computer Associates, предоставляют расширенные возможности доступа к массивам структурированных данных вместе с отображением их взаимоотношений к другим массивам информации. Использование репозиториев также может рационализовать или придать смысл этим данным за счет идентификации избыточности или недостаточности.

Работа с неструктурированными данными вызывает дополнительные трудности; разбитые на категории структуры данных довольно сложно поддерживать с помощью репозитория. Особенно это касается систем управления контентом и документацией, а также поисковых машин, в изобилии недавно появившихся на рынке. Подобные инструменты предоставляют только отдельные решения, и ни одно из них не покрывает весь спектр данных. Тем не менее, для решений на базе репозиториев существует возможность объединения как структурированных, так и неструктурированных метаданных, что может быть достигнуто путем создания интерфейсов к этим новым технологиям. Подобный репозиторий станет центральным каналом доступа ко всем корпоративным массивам данных, идентифицируя взаимоотношения между данными, а также то, насколько сотрудники, заказчики и партнеры их используют.

Действительно верная информационная архитектура

Проектирование информационной архитектуры ведется для поддержки знаний пользователей (интеллектуального капитала). Подобное проектирование информационной архитектуры для поддержки знаний требует глубокого понимания собственных бизнес-процессов, то есть всей цепочки начисления стоимости. Только при наличии этого понимания возможно успешное применение поставляемой информации. Средства моделирования бизнес-процессов, такие как BPwin компании CA, предназначены для документирования моделей и улучшения существующих бизнес-процессов. Средства моделирования данных служат для графического представления архитектуры данных, и последующей генерации структур физической базы данных (а зачастую и витрин или хранилищ данных). Что наиболее важно, модели процессов должны быть привязаны к соответствующим моделям данным. Подобная привязка информационной архитектуры к бизнес-процессам является критически важным фактором успеха инициативы KM; и при ее отсутствии есть вероятность того, что пользователям будет предоставлена незначащая, неполная или ошибочная информация.

Преобразование данных в верную информацию

Информационная архитектура должна быть заполнена информацией. Инструменты ETL (экстракции, трансформации и загрузки), такие как решение для трансформации данных Advantage Data Transformer, предназначены для графического проектирования и развертывания правил трансформации, служащих для экстракции данных из исходных систем, трансформации их в информацию и последующей загрузки в новую структуру физической базы данных. Подобная процедура может быть такой же простой, как и репликация данных, или более сложной, такой как объединение и очистка данных из разнородных источников. Важным является то, чтобы все правила трансформации были автоматически сохранены в репозитории с целью последующего использования.

Таким образом, улучшается целостность поставленной информации и экономится время работы над последующими проектами, в которых предполагается использование тех же самых данных. Пользователи могут запрашивать репозиторий для выяснения происхождения информации перед использованием этих данных при принятии решений.

Поставка информации и извлечение знаний

Пользователи могут получать полноценную отдачу от информации только в том случае, если эта информация точна, полна, из нее несложно извлекать знания. Информация из хранилищ и витрин данных может быть объединена с информацией из неструктурированных источников, с последующим предоставлением доступа к ней различным группам пользователей, причем каждая из подобных групп может иметь свои ожидания относительно того, каким образом им должна быть предоставлена информация. Некоторые пользователи просто хотят, чтобы отчеты предоставлялись каждое утро, другим требуется иметь перед собой инструментальную панель руководителя, отображающую критически важные бизнес-показатели, другие хотят выполнять усложненные запросы с иерархической детализацией данных, или же делать срезы и манипулировать своими данными. Пользователи нуждаются в таком представлении информации, которое бы соответствовало их уникальным бизнес-процессам.

Ответом рынка на появление подобных потребностей стало возникновение сотен поставщиков, каждый из которых предлагал решение частной проблемы. Эти решения включают системы генерации отчетов для формального представления информации; аналитические системы для усложненного динамического анализа данных (OLAP (www.OLAP.ru)); системы генерации персональных запросов, анализа и создания отчетов для индивидуальных пользователей, имеющих разнообразные потребности по представлению и анализу информации; решения разработки EIS-приложений, предназначенные для создания инструментальных панелей руководителя и аналитических приложений для добычи данных. Консолидация этого разрозненного рынка является очень важной задачей, и некоторые поставщики, такие как CA, имеют решения, покрывающие все описанные области. Эти решения, будучи объединенными с корпоративным информационным порталом (EIP), таким как CleverPath Portal от компании CA, позволяет пользователям объединять информацию из неструктурированных источников с итоговой базой знаний, и затем совместно использовать эту информацию.

Реализация знаний в бизнес-процессах

Знания имеют небольшую ценность, если они не являются руководством к действию или не намечаются к использования в бизнес-процессах. Некоторые знания могут быть встроены в приложения в качестве правил, облегчая, таким образом, принятие решений, в то время как другие знания требуют активного использования пользователями. Основанные на правилах среды разработки, такие как CleverPath Aion Business Rules Expert от СА, встраивают обнаруженные с помощью добычи данных или разработанные пользователями правила в логику приложений. Делая следующий шаг в этом направлении, технологии предсказания, такие как решения предсказывающего анализа компании CA, могут быть встроены в приложения для поиска шаблонов во входных данных, после нахождения шаблона приводя к вызову правила (или подачи сигнала пользователю) и последующим действиям.

Там, где принятие решений трудно автоматизировать, знания следует сделать доступными для бизнес-процессов пользователей с помощью инструментальных средств, необходимых для совершения действий. В частности, именно наличием подобных возможностей объясняется огромный рыночный спрос на корпоративные информационные порталы (EIP), такие как портал CleverPath Portal, созданный СА. Информационные порталы объединяют структурированные и неструктурированные данные, различные запросы, аналитические средства и инструменты генерации отчетов, а также другие инструменты, нужные пользователям для выполнения своих задач. Пользователи могут предпринимать действия, не покидая портала. Поэтому EIP становится рабочим местом e-business.

Управление архитектурой данных, знаний и информации во времени

Архитектура данных, информации и знаний могут изменяться, может изменяться со временем в соответствии с изменениями технологий и пользовательских требований. Эти изменения следует отслеживать и управлять ими. Графическое представление метаданных, моделей данных, моделей процессов, и трансформации данных обеспечивает как быстрое понимание, так и возможность изменения этой архитектуры. Репозиторий показывает влияние изменений на любой компонент корпоративной информационной структуры, тем самым поддерживая непротиворечивость соглашений именования. Другие инструментальные средства поддерживают итеративную разработку с использованием наилучших практик, сберегая, таким образом, интеллектуальный капитал, и гарантируя устойчиво воспроизводимый успех процесса разработки.

Каково текущее состояние дел?

Хотя путешествие 'по дороге от данных к действиям' может быть не столь простым, как приобретение средства генерации отчетов и настройка его для работы с наследуемыми данными, преимущества в виде снижения затрат, увеличения прибыли и общего сохранения знаний, предлагаемые разумной архитектурой KM, весьма ценны и привлекательны. Современный рынок заполнен поставщиками, предоставляющими узкоспециализированные инструменты KM. В области использования структурированных данных достаточно часто происходят консолидация данных, особенно при объединении информации из хранилищ данных с данными поставщиков. Поставщики порталов сейчас работают над той же самой проблемой, и то же самое видимо произойдет с поставщиками, занимающимися управлением неструктурированными данными и интеллектуальным капиталом. С точки зрения долговременной перспективы, наиболее крупные разработчики решений КМ, вероятно, объединят свои продукты с решениями крупнейших поставщиков, таких как Computer Associates, что создаст решения, предназначенные для работы со всеми перечисленными в данной статье проблемами.

"Знания имеют небольшую ценность, если они не являются руководством к действию или не намечаются к использованию в бизнес-процессах."

Обсудить на форуме Computer Associates
Отправить ссылку на страницу по e-mail