Знания — совокупность сведений, отчетов, фактов, понятий, представлений о чем-либо, накопленных в результате обучения, опыта, в процессе деятельности. Корпоративные знания — знания, которые доступны организации в явном виде и могут использоваться для повышения эффективности сотрудниками данной организации.
Управление знаниями (Knowledge Management) — совокупность процессов и технологий, предназначенных для выявления, создания, распространения, обработки, хранения и предоставления для использования знаний. Управление знаниями — это стратегия предприятия, цель которой — выявить и обратить на пользу фирме всю имеющуюся у нее информацию, опыт и квалификацию сотрудников с тем, чтобы повысить качество обслуживания клиентов и сократить время реакции на меняющиеся рыночные условия. Термин "управление знаниями" начал использоваться еще в середине 1990-х годов в связи с проблемами, возникшими при обработке больших объемов информации в крупных корпорациях. Он связан с поддержкой процессов создания, распространения, обработки и использования знаний внутри предприятия. При этом знания классифицируются и распределяются по категориям в соответствии с предопределенной, но развивающейся онтологией структурированных и слабо структурированных баз данных и баз знаний.
Система управления знаниями (СУЗ или Organizational Memory Information Systems — OMIS) является корпоративной информационной системой, предназначенной для хранения, генерирования и доставки пользователям полезной информации по вопросам деятельности компании. Назначение OMIS — накопление информации, позволяющей решать производственные задачи, обеспечение доступности и повторной используемости знаний на уровне всей корпорации. Для этого OMIS должна предоставлять нужные данные, не полагаясь на запросы пользователей. Система должна действовать как интеллектуальный помощник пользователя. В СУЗ знаниями считают всю доступную информацию (документы, сведения о заказчиках, описание технологий работы, продукции и т. д.), а также закономерности предметной области, полученные из практического опыта или внешних источников.
Одними из первых СУЗ были хранилища данных. В дальнейшем идея хранилища трансформировалась в понятие корпоративной памяти, которая содержит гетерогенную информацию из различных источников и обеспечивает доступ к ней для решения производственных задач.
При построении систем управления знаниями используют такие разделы искусственного интеллекта, как онтологии, многоагентные системы, экспертные системы. OMIS должны быть связаны с другими компонентами корпоративных информационных систем, поддерживающими управление документами и документооборотом.
На физическом уровне СУЗ рекомендуется создавать в виде хранилищ данных, отличающихся от обычных распределенных БД согласованностью хранимой информации.
Архитектура СУЗ и используемые в СУЗ методы функционирования существенно зависят от характера обслуживаемой информации.
В случае сильно структурированных данных управление данными реализуется с помощью обычных средств СУБД. Интеллектуальный анализ данных выполняется методами, характерными для систем OLAP, извлечение сведений о зависимостях и закономерностях, имеющихся в данных, осуществляется с помощью систем Data Mining.
Основу большинства технологий управления слабо структурированными данными составляют модели онтологий и их представление в общем случае в виде тезаурусов и семантических сетей, а в некоторых более частных случаях — в виде морфологических таблиц, альтернативных И-ИЛИ-графов, фреймов, описывающих иерархии целей, показателей, альтернатив и т.п. Применяются также технологии информационно-поисковых систем.
При разработке СУЗ выделяют следующие этапы [1]:
накопление — стихийное и бессистемное накопление информации в организации;
извлечение — процесс, идентичный традиционному извлечению знаний для экспертной системы (один из наиболее сложных и трудоемких этапов, от его успешности зависит дальнейшая жизнеспособность системы);
структурирование — на этом этапе должны быть выделены основные понятия, выработана структура представления информации, обладающая максимальной наглядностью, простотой изменения и дополнения;
формализация — представление структурированной информации в форматах машинной обработки, то есть на языках описания данных и знаний;
обслуживание — под процессом обслуживания понимается корректировка формализованных данных и знаний (добавление, обновление), удаление устаревшей информации, фильтрация данных и знаний для поиска информации, необходимой пользователям.
Примером СУЗ с использованием фреймового представления знаний может служить система, описанная в [2]. В этой системе хранятся сведения о принятых в процессе деятельности компании решениях в области управления качеством с помощью метода анализа иерархий. Перечни альтернатив использовавшихся целей, подцелей и показателей качества, принимавшиеся экспертные оценки и итоговые решения составляют фреймовую структуру. Для доступа к фреймам пользователь должен указать значения параметров, определяющих область (гиперкуб) знаний. Координатными осями гиперкуба приняты такие параметры, как вид продукции, компании-поставщики и компании-потребители, процессы, даты решения проблем и др.
Примером системы, реализующей онтологический подход к представлению и управлению знаниями, может служить система БиГОР. Эта система предназначена для компиляции новых учебных пособий из элементов — отдельных документов (модулей) базы знаний. Очевидно, что в системе могут формироваться любые ассоциации документов, связанных отношениями онтологии, для решения конкретных возникающих задач. Тем самым, БиГОР можно считать системой генерации новых знаний.
Список литературы
1. Гладун А.Я. , Рогушина Ю.В. Онтологии в корпоративных системах // Корпоративные системы", 2006, №1 .
2. Мирошников В.В., Булатицкий Д.И. Система управления знаниями в области качества // Информационные технологии, 2006, № 7.