Другие новости по теме:
Комментарии (0) Эволюционное управление 165
В работе [Nunamaker, и др., 2002, с. 79-80] не без оснований отмечается, что интеллектуальная производительность системы управления знаниями зависит от качества организации совместной работы персонала.
Авторы отмечают, что существует следующая иерархия сотрудничества в организациях:
— Суммативная работа (collected work). В этом виде работы каждый из работающих действует независимо. Координация между работающими не повышает производительности. Результат равен арифметической сумме производительности индивидов.
— Скоординированная совместная работа. В этом виде работ каждый действует независимо, но периодически за-
висит от поставки продукта других работников. Здесь требуется координация и эффективное разделение труда (заметим, следовательно, и разделение знания). — Гармоническая совместная работа. В этом варианте деятельность каждого из членов команды необходима для достижения требующегося результата. Техническое обеспечение управления знаниями. Обычно для реализации управления знаниями в организации используются интранет — порталы. Интранет — это внутриорганизационная компьютерная сеть, использующая протоколы и средства Интернет. Портал — это высоко развитый сайт, включающий базы данных, генерацию HTML-страниц23 «на лету» по запросу пользователя, поисковые системы, проверку прав пользователя, защищенные (секретные) соединения и прочее.
В развитие существующей технологии «хранилищ данных» (data warehouse) , в свою очередь, выросшей из «баз данных», предлагается технология компьютеризированных «хранилищ знаний»24 (knowledge warehouse), которая, предположительно, будет темой следующего десятилетия. [Nemati] Авторы этой работы связывают управление знаниями с развитием «ментальных моделей» сотрудников организации и с «расширенным обучением» (enhanced learning). Целью создания систем «хранилищ знаний» является организация рабочего окружения для специалистов фирмы, которое обеспечивает разделение и поиск знаний, а также генерацию новых знаний с использованием всех имеющихся средств: «выкапывания данных» (data mining — технологии извлечения важной информации, затерянной в массивах ненужных данных), искусственного интеллекта, геоинформационных систем (ГИС), компьютеризированных «карт знаний» и т.д.