Knowledge Management Software - Системы управления знаниями KMSOFT: Управление знаниями, автоматизация документооборота Программные решения KMSOFT в сфере менеджмента знаний: Е-МАСТЕР: Управление знаниями, Е-МАСТЕР: Документооборот Copyright © KMSOFT, 2002-2010 info@kmsoft.ru WWW.KMSOFT.RU
KMSOFT - Системы управления знаниями KMSOFT: Менеджмент знаний, автоматизация документооборота, системы класса ECM (управление корпоративной информацией) Информация о продуктах и услугах в сфере менеджмента знаний »»»
««« Описание программных решений в сфере менеджмента знаний: Е-МАСТЕР: Управление знаниями, Е-МАСТЕР: Документооборот
Продукты и услуги
Продукты и услуги
Статьи
Статьи
Теория
Теория
Экстранет
Экстранет
Поддержка
Поддержка
О Фирме
О Фирме
Теория
Расширенный поиск
Найти

Инновационная экономика и организационный менеджмент

Организационное моделирование на основе онтологий

Обзор отечественного и зарубежного опыта

Онтологический инжиниринг и управление знаниями

Логика принятия решений в современном бизнесе
Главная  Теория  Онтологический инжиниринг и управление знаниями

Григорьев Л. Ю.

Системы менеджмента знаний

(новые информационные технологии управления организацией, основанные на накоплении и использовании интеллектуальных активов)

Часть 1. Моделирование знаний

Содержание

Бизнес держится на знаниях, сам того не зная

«Большинство ресурсов не являются специфичными: капитал, оборудование, материальные ценности – не могут быть использованы для того, чтобы отличить, один бизнес от другого по своей глубинной сути. Самый главный ресурс, отличающий бизнес и дающий решающие конкурентные преимущества – это используемые в нем специфические производственные и управленческие знания».
Питер Друкер «Задачи менеджмента в 21-ом веке».

Процессы, т.е. деятельность (activity), трактуемая как процесс, еще остаются в центре современных концепций менеджмента1, и продвигается большинством российских консультантов, как главный рецепт успеха. Хотя внедрение в России одной из наиболее последовательно выстроенных на процессном подходе систем менеджмента – системы менеджмента качества и не дало ожидаемого эффекта2. Диагноз следующий – система внедрялась, как чисто функциональная задача – задача соответствующей службы, а не рассматривалась, как задача перестройки менеджмента на основе процессного подхода.

Вроде бы стоило задуматься над этим фактом.

Но на горизонте (на Западе) появился уже новый флаг и новое магическое заклинание – «знания». По общему мнению «Управление или Менеджмент знаний»3, в ближайшее время станет неким пропуском в приличное общество и уже сейчас начало активно эксплуатироваться наиболее продвинутыми консалтинговыми компаниями, встав в один ряд с вышеупомянутыми «процессами», а также с такими «хитами», как BSC, EVA и ABC…

Поэтому с самого начала, пока дело зашло не слишком далеко, т.е. не произошла девальвация этих понятий, хочется внести ясность в проблематику «управления знаниями» применительно к бизнесу и бизнес-системам.

Понятие «управление знаниями» (Knowledge Management, КМ) родилось в середине 90-х годов в крупных корпорациях, где проблемы обработки информации приобрели особую остроту, став критическими. Причем управленческие проблемы возникали как из-за отсутствия, так и избытка информации Необходимо было выявить и сосредоточиться на самом ценном, той информации, которой обеспечивает успех компании. Существуют десятки определений знания, но в системах KM знания - это фундаментальный ресурс, базирующийся на практическом опыте специалистов и на данных, существующих на конкретном предприятии.

Компании, которые осознали ценность «знания» и поставили управление им, способны координировать использование своих традиционных ресурсов или комбинировать их новыми и особыми способами, обеспечивая большую выгоду для потребителей, чем конкуренты. Знания, особенно полученные в результате специфического опыта фирмы, имеют тенденцию к уникальности и трудны для имитации. Поэтому , в отличии от многих традиционных ресурсов нелегко выйти на рынок со знаниями в «готовой для использования» форме. Для того, чтобы получить аналогичные знания конкуренты должны обладать аналогичным опытом и они ограничены в возможностях ускорить свое обучение даже при больших инвестициях.

Знания могут быть классифицированы4 на коренные, обеспечивающие успех и инновационные.

Коренные знания представляют необходимый минимум, который обеспечивает «участие в игре». Обладание ими не может обеспечить долговременную конкурентную значимость фирмы, но создает определенный барьер входу в отрасль. То есть, коренные знания обычно имеют все участники отрасли и, следовательно, они обеспечивают определенное преимущество перед фирмами, желающими войти в отрасль.

Знания, обеспечивающие успех, снабжают фирму конкурентным потенциалом. Фирма может иметь в общем тот же самый уровень или качество знаний как и ее конкуренты, но некоторые специфические знания могут помочь ей использовать стратегию дифференциации. Эти фирмы могут претендовать на успех в сходной конкурентной позиции, т.к. именно там они знают больше конкурентов.

Инновационные знания предоставляют фирме возможность изменять «правила игры». Именно они и дают фирме возможность лидировать в отрасли.

С финансовой точки зрения, в настоящее время знания неявно стали главным источником капитала. Цена акций может во много раз превышать их покрытие материальными активами компании-эмитента. Это особенно заметно в случае компаний так называемой новой экономики. Например, для акций компании Oracle соотношение цена/активы (рыночная капитализация, деленная на активы компании за вычетом долгов) составляет 17 к 1.

Поэтому многие ведущие компании уже имеют в своем составе специального сотрудника - Chief Knowledge Officer5 ответственного за создание инфраструктуры и культуры совместного использования знаний. Главная задача специалистов такого рода - вычленять, систематизировать и тиражировать интеллектуальный капитал внутри вверенных им корпораций. Для чего им надо выявить и обратить на пользу фирме всю имеющуюся у нее информацию, опыт и квалификацию сотрудников, с тем, чтобы не только достичь конкурентных преимуществ в данный момент, но и сократить время реакции на меняющиеся рыночные условия. Знания при этом воспринимают как ресурс и обеспечение ими налаживается по принципу just-in-time, принятому для организации производственного процесса в снабжении ресурсами. Но используются они не столько в производственных, сколько в управленческих процессах, требующих принятия стратегических и оперативных решений.

В одной из публикаций6 были приведены типовые признаки, при которых растет актуальность внедрения Knowledge Management (КM):

  • Люди обладают знаниями, но не распространяют их в коллективе
  • Мы не знаем, что нам известно
  • Происходит потеря опыта
  • Очевиден, но не используется потенциал для принятия оптимальных решений 

Целесообразно рассматривать проблему внедрения КМ в более точных координатах существования знаний.7

  • Степень объективизации
  • Степень полезности
  • Степень использования

Рис А. Качество менеджмента знаний

С этих позиций менеджмент знаний должен быть направлен на исследование существующих и создание новых полезных знаний с целью их последующей объективизации, сохранения и использования в обучении, решении проблем и принятии решений. Его задача - превращение индивидуальных знаний, опыта, навыков в технологию, применение которой доступно всем

На пути постановки менеджмента знаний в компании обычно проходят следующие этапы:

  • Поиск, извлечение и/или генерация знаний
  • Формализация знаний и организация их хранения (накопления)
  • Предоставление пользователям и использование знаний

Собственно это не только этапы постановки, но и контур постоянно реализуемой деятельности или система менеджмента знаний (СМЗ)8 – система для организации управленческих действий на базе особых информационных ресурсов компании. Очень важно, что эта система ориентирована на действия и субъектом, конечным пользователем знаний всегда является человек, действующий в интересах компании.

Но является ли персонал компании единственным возможным аккумулятором и генератором знаний?

Ведь до сих пор у многих руководителей компаний «менеджмент знаний» ассоциируется исключительно с задачами обучения и повышения квалификации персонала. Такая же «ставка на персонал», как основной носитель знаний, правда с акцентом на создание и распространение «нового» знания прослеживается и в популярной сейчас книге П. Сенге «Обучающаяся организация».

Однако, с появлением методов «искусственного интеллекта» (Artificial intelligence) ответ на этот вопрос стал не столь однозначным! Задача теперь состоит в том, чтобы гармонизировать потенциал конкретного человека и требования бизнеса компании.

Знания можно трактовать как некий «интеллектуальный капитал», который (также как и финансовый капитал) может «собственным» или «заемным». То есть, знания сами по себе - это не актив, так как актив подразумевает собственность организации. Но неконтролируемые знания, как и работники не являются собственностью организации. «К компонентам корпоративного знания, находящимся «в сознании сотрудников» надо подходить как к арендованным, взятым в лизинг, или заемным активам. А правильнее как к активам, арендованным организацией всего лишь на очередной рабочий день»9.

С нашей точки зрения основная задача СМЗ – это «преобразование интеллектуального капитала в интеллектуальные активы», максимальная объективизация знания, извлечение его из источников, каковым являются отдельные сотрудники компании. Тогда риски связанные с зависимостью от конкретных персоналий станут меньше, а знание можно будет свободно передавать, распространять и эффективно применять там, где это нужно в интересах компании.

Таким образом, при построение СМЗ компания может придерживаться одной из двух возможных стратегий, которые позиционируются в следующей системе координат:

  • Где аккумулируются знания: «человек» (персонал) или «машина» (информационная система)
  • Какая из задач более приоритетна: «генерация нового» или «аккумуляция существующего» знания

Рис. В Матрица стратегий в Knowledge Management .

Выбор стратегии ориентации исключительно на персонал и активизацию «человеческих ресурсов» неизбежно включает в число основных задач СМЗ не только задачи связанные со «знанием», как особым информационным объектом, но и задачи «развития, вовлечения и удержания» персонала (вплоть до «пожизненного найма»!).

Выбор «машинно-ориентированной» стратегии, которой мы придерживаемся, хотя и не исключает работу с персоналом как источником и потребителем знаний, прежде всего связывает Knowledge Management с поддерживающей его информационной системой или комплексом специальных программных средств. То есть в такой трактовке менеджмент знаний «технологически зависим» - как и многие области современного менеджмента, он не может существовать без использования специализированных программных продуктов и платформ. Для построения информационных систем базирующихся на знаниях – знание должно быть, прежде всего, объективизировано т.е. стать разделяемым и, потенциально, общедоступным.

Знания в организации, также как и «процессы», существуют независимо от того, осознаете ли вы это или нет. Вопрос в том, являются ли эти знания объектом управления.10 То есть с самого начала необходимо взять под контроль «стихийное и бессистемное накопление информации в организации» и приступить к выделению имеющихся в компании знаний. Это один из наиболее сложных и трудоемких этапов, от его успешности зависит дальнейшая жизнеспособность системы.

Источники знаний, конечно, зависят от отраслей индустрии, но, как правило, в них входят корпоративные стандарты, методики, бизнес-правила, технологии, процедуры обработки информации, накопившиеся в процессе функционирования предприятия; руководства, письма, новости, сведения о заказчиках и конкурентах, схемы, чертежи и другие данные.

Как видно из этого перечисления - источники отличаются степенью формализации и доступности. Поэтому в ходе этого этапа «знания в головах» (а также других неявных аккумуляторах знаний – документах, разрозненных базах данных и т.п.)11 должны быть переведены в разряд «интеллектуальных активов» компании.

Большинство западных систем, позиционирующихся в качестве KM-систем, ориентированы на «добычу данных» (data mining) или «компьютерный логический анализ» (e-analytics). Для этого в поисках нужных сведений «прочесываются» корпоративные базы данных, архивы коммуникационных систем, тексты электронных документов и прочие массивы данных. (Опять же, напомним, что эта задача в КМ-системах должна решаться постоянно).

Особые трудности представляет собой задача извлечения знаний, существующих в головах специалистов. Здесь существуют специальные технологии, являющиеся предметом особой науки под названием «инженерия знаний» (knowledge engineering), возникшей в русле разработки интеллектуальных систем примерно 15-20 лет назад.

Извлечение знаний это своеобразная «разведка среди своих» - процесс переноса компетентности специалистов на аналитика или «инженера по знаниям» а затем в базу знаний КМ-системы. Обычно с процессом «извлечения» (knowledge elicitation) ассоциируются три группы проблем или аспектов, на которых надо сосредоточиться аналитику: психологический, лингвистический, гносеологический…

Однако, в российских компаниях трудности возникают еще до этого. Наш бизнес отличает почти полное отсутствие документации. Причем не документируются не только данные, но и правила и регламенты работы. Поэтому проблему представляет извлечение не только специфических (тонких) «технологических» знаний, но и вообще системное описание всей деятельности компании. Следует отметить, что даже если речь идет о разработке традиционной информационной системы, а не системы KM, эти проблемы не теряют своей актуальности.

Следующий этап – это «структурирование и формализация» знаний. На этом этапе должны быть выделены основные понятия, выработана понятийная структура представления информации, информация записана в память на выбранном внутреннем языке.

Качество (уровень ценности) интеллектуальных ресурсов напрямую зависит от качества «организации» информации об интересующих нас объектах бизнес-системы. Хорошо организованная информация позволяет эффективно извлекать и предоставлять лицу, принимающему решения нужные сведения, а также осуществлять различные преобразования, с цель скорейшего предоставления этих сведений в будущем..

При такой формализации работы со знаниями, как информационного объекта управления, неизбежно встанет также вопрос о соотношении понятий «данные», «информация» и «знания». Это соотношение трактуется в научной литературе не однозначно.

Естественно трактовать информацию, как наиболее общее понятие, а данные и знания - как разные степени организации этой информации. Однако, часто цитируется формулировка, принадлежащая вроде бы Lotus-IBM, которая гласит, что в корпорации циркулируют данные, информация и знания. А в системе mySAP.com BI – прямо поставлена задача «перейти от данных к информации, а от информации к знаниям»… Такое противопоставление информации и знаний возможно основано на прагматической трактовке понятия «знание», как специально организованной информации, позволяющей действовать более успешно.12

В общем, обзор и сопоставление различных мнений мог бы занять все пространство данной статьи.

Чтобы этого не произошло, представляется целесообразным принять какие – нибудь рабочие допущения, возможно не достаточные для установления абсолютной научной истины, но достаточные для построения информационной системы полезной для поддержки определенных управленческих задач. В принципе мы можем поступить так не только потому, что в бизнесе важнее менее точные, но принятые вовремя, решения, но и потому, что все имеющиеся попытки определить соотношение понятий «данные, информация и знания» на 80% совпадают.

Примем для начала следующие определения:

Данные — это полученные эмпирическим путем и зафиксированные факты, характеризующие отдельные свойства объектов, процессов или явлений.

Знания — это результаты обобщения фактов и установления определенных закономерностей в какой либо предметной области, которые позволяют ставить и решать задачи в этой области.

Знания, безусловно, основаны на данных. Если рассмотреть переход от «данных» к «знаниям» с точки зрения уровня организации информации, то этот переход характеризуется все большим усложнением информационных структур и появлением многочисленных связей между ними.

Рис. С. От «данных» к «знаниям»

Надо оговориться, что последнее относится к, так называемым, «глубинным»13 знаниям - знаниям, отражающим структуру и природу существующих отношений и процессов, протекающих в предметной области. Эти знания могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.

Более простые «поверхностные» знания, знания о видимых взаимосвязях между событиями и фактами предметной области, близкие чисто эмпирическому опыту описываются и более простой структурой – «продукционными моделями»14

Несомненно, такое знание также присутствует в бизнес-системах и, возможно, является наиболее «специфическим», аккумулирующим уникальный опыт на котором, возможно, и держится конкретный бизнес – во всяком случае, его наиболее творческая, креативная составляющая.

Но такими моделями невозможно описать все устройство бизнес-системы, также как личность человека нельзя описать совокупностью простейших реакций «вход – выход». Именно для этого и нужны, глубинные знания, которые представляются более сложными моделями.

И, наконец, надо предпринять значительные усилия, чтобы «знания превратились в силу»15. Ведь цель управления знаниями заключается в том, чтобы помочь людям лучше работать вместе, используя все возрастающие объемы информации и управляя ими.

Все современные технологии управления, как правило, не противоречат, а дополняют друг друга, выражая некое «веяние времени» или «общую парадигму менеджмента в данный период». Поэтому можно и нужно проследить связь «процессного подхода» к управлению и менеджмента знаний …

«Все бизнес-процессы компании могут стать более эффективными после применения методов управления знаниями. Организации, переопределяющие свои основные бизнес-процессы для использования преимуществ управления знаниями, станут лидерами на рынке XXI века16».

Следует специально подчеркнуть, что речь идет именно о бизнес-процессах компании, а не о технологических процессах – «технологических знаниях», хотя их роль в успехе компании также весьма существенна. На мировых рынках способность производить товары уже давно превышает спрос и, поэтому, решение традиционной задачи повышения «производительности» как отношения стоимости произведенной продукции к стоимости затраченных ресурсов не обязательно ведет к процветанию компании. Доминирующей стратегией становится стратегия лидерства в области дифференциации продукта, а не лидерства по издержкам. И в этом главная роль уже принадлежит не столько производственным, сколько офисным технологиям и знаниям лежащим не только в области производства, но в общей организации бизнеса, его месте в цепочке создания пользовательских .ценностей.

Исходя из вышесказанного, в основе СМЗ знаний должна лежать бизнес-модель компании, которая на различных уровнях структурирует и формализует знание о компании и ее окружении.

Бизнес–модель как основа структурирования знаний

Бизнес-модель, как и любая модель, является некоторым упрощенным представлением реального объекта (бизнес-системы) т.е. отражает некоторые аспекты знаний о бизнесе и имеет свойство давать правильные ответы на вопросы (Рис. 1), признанные существенными для управления.

Из данного рисунка хорошо видна последовательность, в которой эти вопросы должны быть заданы и какие частные модели должны быть созданы, для получения ответов. Последовательное наращивание модели позволяет сделать знание о деятельности предприятия все более полным.

Зачем: стратегическая модель, в которой зафиксированы стратегии и цели компании;

Что – Где – Кто: организационно-функциональная модель, описывающая закрепление бизнесов и функционала компании (что) за структурными звеньями (где) и сотрудниками (Кто);

Как – Когда – Кому: процессная модель, определяющая способ реализации (как) и последовательность действий (когда – кому);

В каком виде: информационная модель, определяющая состав и структуры различных документов, регистров, отчетов и т.п., а также их представления в базах данных информационных систем.

Сколько: финансовая модель, которая позволяет перейти к количественной оценке ресурсов, потребляемых предприятием в ходе своей деятельности

Формально для фиксации наиболее полного знания нужно создать «полную» бизнес-модель (Рис. 2)

Интересно, что традиционная количественная финансовая модель является последней в этой цепочке! То есть, построить рациональную систему финансового управления можно, лишь точно описав, как построена его деятельность. Это, отражает интересную тенденцию в современном менеджменте – его приоритеты смещаются от «менеджмента ресурсов» к «менеджменту организации»

Согласно новейшим концепциям17 «Традиционные финансовые показатели лишь подводят итоги успешности бизнеса («результат вскрытия»)». Сам же успех, по Хаммеру, измеряется такими аспектами деятельности, как «удовлетворенность клиента, скорость и процент ошибок», которые связываются им с совершенствованием организации процессов компании. Такой же переход от чисто финансовых к более широкому кругу показателей успешности бизнеса лежит в основе и новейшей методологии Balanced Scorecard (см. далее).

Все это свидетельствует, что сегодня в центре внимания оказались процессы «организационного менеджмента» – процессы формирования организации и управления ею путем выработки стратегий, постановки целей, определения и реализация задач для их достижения, процессы объединения «неэффективных по отдельности людей в эффективные коллективы». Стратегические решения, связанные с серьезной перестройкой организации бизнеса начали приниматься уже не раз в пять лет, а, почти ежегодно - иногда и чаще!

«В будущем будут два вида компаний – «быстрые» и «мертвые», говорил глава Northern Telecom Дэвид Вайс – и это будущее уже наступило…

Характерной чертой современной компании стали постоянные изменения, обусловленные изменениями среды, которая стала чрезвычайно динамичной. Цель таких изменений не только достижение большей эффективности, но и просто «выживание на рынке». Изменения касаются одновременно и продукции выводимой на рынок и новой организации деятельности.

Такой принципиально инновационный тип менеджмента потребовал и новых средств для своей информационной поддержки, т.к. традиционные ERP-системы решали только часть задач, а именно оптимальное планирование материальных и финансовых ресурсов. Но прежде ресурсов должны были быть спланированы новые стратегии и новая организация деятельности.

Эффективное управление изменениями возможно только тогда, когда организация деятельности прозрачна на всех уровнях. Иначе решения принимаются в условиях неопределенности и планируемые цели не достигаются. Ясное понимание существующих структур и процессов и предварительное моделирование новых позволяет избежать сбоев функционирования в ходе изменений.

И эти задачи были призваны решать программные системы класса EDS (Enterprise Development Solution), которые в отличие от традиционных ERP-продуктов помогали находить ответы не только на вопросы «сколько?», но и на остальные вопросы приведенные выше, и, тем самым, существенно расширили управленческие возможности.

Основу EDS образуют специальные системы бизнес-моделирования или orgware18, которые дают целостное и точное представление об организации деятельности, позволяют проанализировать взаимосвязи и узкие места.

Создавая полную бизнес-модель компании, orgware фактически, формирует базу знаний о ее целях, структурах, ресурсах, процессах и других объектах управления. Наличие полной процессной бизнес-модели позволяет оперативно и наглядно получать информацию «как организована деятельность компании» и помогает быстро и точно принимать управленческие решения по ее изменению, создавая и корректируя необходимые регламенты.

Однако, бизнес-модель, это не только средство генерации документов-регламентов. Прежде всего - это корпоративная память организации, источник сведений о том «как организован и как должен работать бизнес», возможно, самое ценное, что есть в компании, обладающей реальной управленческой стоимостью.

Для традиционной парадигмы менеджмента детальная информация об организации процессов и деятельности в целом не была такой уж значимой. Она часто казалась не нужной и не была востребована, ибо не было понятно, как такая информация помогает создавать и поддерживать конкурентное преимущество компании. Вернее – иногда это ощущалось, как «мечта о порядке», но эта мечта носила скорее этический, чем экономический смысл.

То есть, если до недавнего времени связь «организации деятельности» с «успехом» не была точно установлена». То за последние 10 лет произошли серьезнейшие изменения, как в самой экономике, так и в жизни каждого отдельного предприятия. Полезность применения принципов современного «инновационного» менеджмента и, в частности, процессного управления доказано самой жизнью – успешностью компаний реально их внедривших. То есть, «сегодня речь уже идет не о том, нужно ли моделировать бизнес, а о том, как и в каком объеме, это делать».

Примечания

1Business Activity Monitoring (BAM), Activity Based - Costing, Budgeting, Management (АВС-АВВ-АВМ) и т.п.

2По данным журнала "СТАНДАРТЫ И КАЧЕСТВО": В мире - ~ 450 000 компаний с внедренной СМК. В них затраты на качество упали с 20% до 2.5% от объема продаж. В России ~ 2 000 компаний с внедренной СМК. До 80% внедрений неэффективны.

3Следует отметить, что хотя понятия "управление знаниями" и "менеджмент знаний" часто отождествляют - хотя иногда их полезно различать. Первое, скорее, относится к чисто функциональной задаче управления "знанием", как специальным информационном объектом. Второе - менеджмент, т.е. управление компанией основанное на знаниях, как ее наиболее ценном ресурсе. (Такая же разница, например, и между понятиями "Управление качеством" и "Менеджмент качества" - их смешение и приводит к неудачам в постановке СМК в России)

4Г.Я. Гольдштейн "Глобальный стратегический инновационный менеджмент"

5CKO - главный управляющий знаниями

6Сергей Арсентьев "Базовые понятия Knowledge Management"

7Ю. Лунев. "Психологические основы системы менеджмента знаний"

8Knowledge Management System (KMS)

9Гордон Боронау, президент страховой компании Скандия (Швеция)

10Исследование, проведенное швейцарским исследовательским фондом, показало, что на практике используются 20% знаний, которые имеют сотрудники компании. (Хотя в этом утверждении "знание" понимается как бы "на бытовом" уровне, как компетенции, умения и навыки персонала).

11Так называемая "размытая" информация ("soft" knowledge)

12"В книгах, базах данных, программах нет знаний, в них находится только информация. Знание всегда содержится в человеке, поддерживается человеком, создается, приумножается, улучшается человеком, применяется человеком, переходит от одного человека к другому в ходе обучения, наконец, используется человеком правильно или ошибочно" Peter Drucker, Post-Capitalist Society

13Глубинные знания - абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области.

14Модель основанная на правилах, которая позволяет представить знания в виде предложений типа "Если (условие), то (действие)"

15Знаменитое определение: "знания - сила" дал английский философ Френсис Бэкон (1561-1626)

16Аналитический отчет фирмы Meta Group

17Cм. последнюю книгу отца реинжиниринга Майка Хаммера - M. Hummer: "The Agenda: What Every Must Do to Dominate the Decade"

18Orgware (организационный продукт - англ.) - так называется этот класс программных средств направленных на поддержку организационного управления и развития, ключевых задач современного менеджмента

Принципы бизнес-моделирования для систем, основанных на знаниях

Все написанное в предыдущем разделе относится к некой абстрактной системе бизнес-моделирования. Но далее мы вынуждены предельно конкретизировать описание, т.к. аналогов предлагаемой системы ориентированной на системное представление деятельности предприятия не так уж много. Речь идет о системе ОРГ-МАСТЕР® BIS1.

Что такое системно представить деятельность? Система есть, прежде всего, совокупность элементов и связей между ними. То есть надо идентифицировать существенные элементы бизнес-системы и их взаимоотношения: зафиксировать все виды продукции и услуг, определить требования со стороны потребителей и ожидания других заинтересованных сторон (stakeholders), идентифицировать существующие функциональную и организационную структуры, произвести управленческую инвентаризацию ресурсов предприятия, выявить существующие нормативные документы, а также информацию в базах данных предприятия и т. д и т.п.

Основной особенностью построения моделирующей части BIS-системы является отражение системного подхода в структуре и интерфейсе продукта. В ОРГ-МАСТЕР® для представления объектов модели и связей между ними существует единый механизм, основанный всего на двух базовых инструментах: классификаторах и проекциях.

Классификаторы – это «онтологические2 модели» предметных областей, существенных для описания бизнес-системы. В ОРГ-МАСТЕР® это древовидные модели, иерархические списки выделенных объектов управления (организационных звеньев, функций, материальных ресурсов, баз и хранилищ данных, документов и т.п.), которым могут быть приписаны различные атрибуты: тип, значения, комментарий и т.п.

При построении классификаторов объекты описания иерархически упорядочиваются – т.е. на них вводится отношение «is-a» (быть элементом класса). Любые другие, более сложные отношения на множестве могут быть заданы с помощью «проекции3» классификатора самого на себя. Например, в модели организационной структуры это могут быть отношения «функциональной подчиненности», «замещения» и т.п.

Рис. 3. От «естественного информационного хаоса» к «онтологической гармонии» (структурированной информации о предметной области)

Например, при первичном сборе информации о документах компании они группируются по подразделениям (как и в ОКУД по ведомствам!). А для описания процессов нужна иерархическая группировка документов по классам входимости. Вообще, очень важной особенностью BIS-систем является то, что моделирование протекающих в компании процессов проводится на предварительно упорядоченных множествах объектов, являющихся его элементами.

Для облегчения процесса структурирования знаний о предметных областях в моделирующей BIS-системе имеются «библиотечные классификаторы.

Рис. 4. Пример библиотечного классификатора «типовых функций» (Для различных функциональных областей «дерево функций» раскрыто на разных уровнях)

На полезности таких «островков» заранее структурированного знания мы остановимся в следующем разделе («извлечение знаний»), а сейчас сосредоточимся на втором инструменте моделирования используемом в ОРГ-МАСТЕР®проекции.

Проекции – это матричные модели, задающие систему отношений между классификаторами в любой их комбинации. Связи также могут иметь дополнительные атрибуты (направление, название, индекс, шкала).

Рис. 5 Схематическое отображение проекций классификаторов (отношений между объектами предметных областей)

Так же как пространственный объект любой сложности (например, здание) может быть представлен конечным числом двумерных (плоских) проекций - чертежей, так и несколько матриц дают возможность строить многомерные структурные описания системы, делают сложные конструкции обозримыми и документируемыми

Каждое предприятие пронизано сложнейшей системой отношений и связей. И, тем не менее, все задачи принятия решений по закреплению ответственности, средств и т.п. решаются методом парных проекций регистров-классификаторов с последующим выводом многомерных отчетов

Выбирая состав классификаторов и глубину иерархии, мы можем получать модель бизнеса той или иной степени точности. Базовыми, однако, являются, следующие модели:

  • Организационная модель, содержащая описание организации деятельности на структурном, функциональном и процессном уровнях
  • Стратегическая модель содержит структурированные и взаимосвязанные сведения о Миссии, стратегиях и целях предприятия. показателях их достижения и т.п. Выбранные стратегии в дальнейшем определяют наполнение основных классификаторов (продукты, функции, ресурсы, процессы), используемых при построении других компонент модели предприятия. Данная модель включает также описание внешней среды – макро и микроокружения компании
  • Финансовая модель представляет собой систему основных бюджетов предприятия (бюджет движения денежных средств, бюджет доходов и расходов, бюджет по балансовому листу, а также ресурсный бюджет для долгосрочного и инвестиционного планирования). Для их построения используются операционные бюджеты по отдельным бизнес-процессам, полученные консолидацией затрат, необходимых для реализации отдельных операций, а также доходов, получаемых в результате реализации бизнес процесса. Кроме того, учитываются бюджеты процессов управления или накладные расходы, соответствующие разработанной организационной модели.

Рис. 6 Состав типовых классификаторов и проекций «организационной модели

Семантически связанные области образуют наборы (или группы) проекций. Вот, например фрагмент стратегической модели (рис. 6а)

В целом все эти модели и образуют полную – комплексную бизнес-модель. Эта модель является открытой системой. Число частных моделей, т.е. число классификаторов и проекций-отношений между ними может быть расширено и, следовательно, объем знаний о деятельности может быть увеличен. Например, в модель могут быть введены такие неформальные аспекты жизни компаний, как корпоративная этика, межличностные отношения персонала и проч., оказывающие существенное влияние на поведение системы.

Такая «легкость» введения новых объектов, предоставленная пользователю, имеет свою обратную сторону – не все не могут с ней справиться. Поэтому модель перегружается новыми «классификаторами», не являющимися обязательными - то же самое можно описать используя существующие базовые объекты4

Однако на одной из групп проекций необходимо остановиться особо. Это система процессов компании. Сама эта система (состав и соподчиненность процессов) описывается отдельным классификатором – онтологией.

Проекция этого классификатора на классификатор «функционала» выделяет подмножества функций образующих каждый конкретный процесс.

Рис. 7 Выделение подмножества функций, образующих процесс

Далее, внутри выделенного подмножества функций следует установить отношения взаимодействия, выстроив их тем самым в некоторую последовательность, связав их одновременно с предметом взаимодействия (ресурсом, документом, информацией). Кроме того, для каждой из функций должен быть установлен исполнитель, механизм исполнения (оборудование, программа или другой инструментарий), а также регламент предписывающий правила ее реализации.

Фактически, полнота описания задается в соответствии с методологией SADT5, где «универсальной единицей универсальной пунктуации для неограниченного строго структурного анализа» является, так называемый, SA-блок (Рис. 8):

Однако подчеркнем, что в ОРГ-МАСТЕР® данный блок – это лишь результат отображения элемента процесса, а не средство его проектирования.

  1. Сам процесс создается в специальном окне программы с псевдографическим интерфейсом, где между функциями-операциями процесса устанавливаются направленные связи, с каждой из которых связывается один из элементов классификаторов в нижней части проекции. Каждая связь такого описания дает ответ на один из стандартных при проектировании процессов вопросы «5W1H – кто (Who?), зачем (Why? What for?) , как (How?), где (Where?), когда (When?), что (What?).

Рис. 9 Окно проектирования процесса

В результате последовательной установки парных связей-отношений образуется некая траектория прохождения операций процесса на дереве – классификаторе функций.

Рис. 10 Пара «связанных» функций и «траектория процесса»

При этом основной особенностью «BIS-систем моделирования» является то, что можно не задавать все эти вопросы сразу. Т.е. не требуется описывать процессы сразу во всех их деталях, как того требуются в других программах. Здесь Вы можете описать все по частям и с тем знанием, которым Вы на данный момент обладаете.

Так можно вносить по мере появления такой информации: распределение задач между исполнителями, их подчиненность, отношения между выполняемыми бизнес-операциями (документы, ресурсы) и пр. Все это осуществляется с помощью, ранее упомянутых классификаторов - онтологий и матричных проекций, в которых устанавливаются связи между составляющими бизнес-процессов.

Причем любое новое знание дополняет и уточняет, а не заменяет предыдущее!

На любом шаге построения модели процесса результат может быть просмотрен в любой из нотаций имеющейся в библиотеке6 специального блока визуализации – графическом редакторе бизнес-процессов (Рис. 11).

Что дает такое построение системы моделирования процессов?

Во-первых, знания о процессе (а вернее всей системе процессов) находятся в единой базе данных, дает возможность применения различных методов формального анализа, а не только чисто визуального анализа при рассмотрении диаграмм процессов.

Причем этот анализ может быть проведен до полного построения модели. Действительно, если выявлять взаимосвязи (как и их отсутствие) в системе возможно только после построения полной ее модели, то это оказывается очень неудобно на начальных этапах работы, когда информация о протекающих в системе процессах еще может частично отсутствовать или быть неточной.

Во вторых, наличие универсального входного интерфейса, базирующемся на общем системном подходе (процесс, как подмножество элементов и направленных связей между ними) позволяет быстро вносить изменения в модель процесса.

Чисто графический интерфейс удобен для наглядного представления процессов и возможности проследить имеющиеся в них взаимосвязи, но трудоемок для проектирования и особенно для изменений сколько-нибудь сложной модели при сопровождении.

Тем не менее, наглядная визуализация процессов (и вообще знаний) исключительно важна7. Причем желательно для каждого из процессов (или групп однородных процессов) желательно найти нотацию отражающую его особенности – например, логическую насыщенность или интенсивные потоки информации. Кроме того, для анализа процессов бывает желательно посмотреть один и тот же процесс в различных нотациях.

Таким образом в новых системах моделирования принят подход, при котором процессы формализуются с помощью внутреннего, единого для всей модели, формата представления знаний (классификаторов - онтологий и проекций отношений между ними), а специальный модуль визуализации позволяет наглядно представить любой из описанных в этой системе процессов в подходящей именно для него нотации.

И здесь вообще стоит обратить внимание на роль наглядности представления в системах управления знаниями. Во многих случаях в тех областях, где точные методы не применимы (обычно тогда прибегают к методам инженерии знаний) - именно наглядное представление и позволяет выявить определенные закономерности и связи между явлениями, то есть получить знание. К этому вопросу мы еще вернемся в разделе, посвященном корпоративным информационным порталам.

А в заключение этого раздела, приведем интересную цитату из стандартов менеджмента качества8: «Для успешного руководства и управления организацией необходим систематический и наглядный менеджмент»

Интересно здесь определение «наглядный менеджмент» — то, что он должен быть «систематическим» - системным и регулярным, дополнительных комментариев не требует. А важность наглядности, скорее всего, в том, что прозрачные и ясные модели деятельности в базе знаний компании, могут стать основой единого языка общения управленческого звена и ее сотрудников - языка, обеспечивающего общее понимание целей и процессов компании.

Примечания

1BIS - Business Intelligence Solution.

2Будем придерживаться следующего определения "Онтология — это эксплицитная спецификация определенной темы" (Поясним здесь же и термин "эксплицитный" - сделанный в явном виде, не опирающийся на какое-то скрытое, "имплицитное" знание).

3Понятие "проекции" будет введено чуть позже…

4Принцип экономии мышления, именуемый по имени его автора — английского философа и теолога XIV века — "бритвой Оккама" гласит: "Не пытайся объяснить посредством большего то, что можно объяснить посредством меньшего". Позже была предложена формулировка "Не следует умножать сущности сверх необходимого". Коротко можно объяснить так, если в автомобиле начал стучать движок, не торопитесь предполагать, что там завелся "гремлин" - скорее всего стук вызывает разбалансировка. Применительно к бизнес-моделированию и инженерии знаний этот принцип ограничивает создание уникальных "классификаторов- онтологий", описывая те же свойства системы комбинацией отношений уже существующих.

5Structured Analysis and Design Technique (Технология структурного анализа и проектирования).

6Библиотека постоянно расширяется.

7См, например, следующее определение: "Моделирование БП — это способ наглядного описания основных информационных и материальных составляющих БП и связей между ними".

8ISO9004:2000 "Руководящие указания по улучшению деятельности".

Версия для печати  |  Пользовательское соглашение
Теория
KMSOFT: Управление знаниями, автоматизация документооборота, управление корпоративной информацией
К началу страницы ...