Sorry, you need to enable JavaScript to visit this website.

Knowledge management a jeho vazba na rozhodovací a plánovací procesy

Čas nutný k přečtení
8 minut
Již přečteno

Knowledge management a jeho vazba na rozhodovací a plánovací procesy

0 comments

V tomto článku bych se chtěla pokusit vymezit jednak některé teoretické aspekty knowledge managementu (znalostního managementu, řízení znalostí), jednak příklady jeho praktické aplikace v českém prostředí. Vycházím zejména z přednášky externí doktorandky ÚISK Mgr. Denisy Parkosové Knowledge management a jeho vazba na rozhodovací a plánovací procesy, která zazněla 3. 11. 2003 v jinonickém univerzitním areálu. Elektronická podoba přednášky je ve formě PPT prezentace dostupná z http://www.konjunktura.cz/index.php3?w=art&id=1437&rub=451&s (případně přímo z hlavní stránky http://www.konjunktura.cz v sekci novinek pod hlavičkou Competitive Intelligence).

Ačkoli se o problematice knowledge managementu poměrně často píše i hovoří, odborníci se doposud neshodli na jeho univerzálně platné definici, proto je doporučováno na problematiku nahlížet spíše v obecnějším kontextu.

Mgr. Parkosová použila definici, která říká, že knowledge management je systematický a organizovaný přístup k hledání, výběru, organizování a využití znalostí v organizaci s cílem vytvářet hodnotu, zlepšovat její výkon a dosahovat strategických cílů.

V českém prostředí se pro orientaci můžeme též opřít o výklad v TDKIV (terminologická databáze je přístupná ze stránek Národní knihovny). Knowledge managementem je zde rozuměna praktická odborná činnost zaměřená na využití znalostí v rozhodovacích a řídících procesech za podpory informačních a komunikačních technologií. Zabývá se navrhováním, implementací a provozem systémů správy znalostí, jež zahrnují procesy získávání, reprezentace a zpracování, ukládání, vyhledávání a odvozování, prezentace, sdílení a distribuce znalostí. Teoretické zázemí tvoří kognitivní vědy a aplikační obory umělé inteligence (např. znalostní inženýrství), metody a techniky práce jsou odvozeny z praxe informačního managementu.

V TDKIV je upřednostňován český termín znalostní management, jako ekvivalent je uveden management znalostí. V přednášce samotné bylo použito i termínu řízení znalostí, proto jej budu upřednostňovat i v tomto příspěvku.

Ještě se pro úplnost podívejme na termín znalost. Podle TDKIV je to schopnost člověka nebo jakéhokoli jiného inteligentního systému uchovávat, komunikovat a zpracovávat informace do systematicky a hierarchicky uspořádaných znalostních struktur. Znalost je charakterizována prostřednictvím abstrakce a generalizace dat a informací (viz heslo znalost).

Znalosti můžeme rozdělit na tacitní a explicitní. Tacitní (též implicitní, tiché či mlčenlivé) jsou znalosti, které nebyly z různých důvodů vyřčeny, a proto nejsou ani sdíleny. Jako explicitní jsou pak označovány znalosti, které vyřčeny naopak byly a jsou často už zaznamenány v existujících informačních systémech.

V této souvislosti Mgr. Parkosová zmínila i pojem znalostní hodnotový řetězec, jehož podstatou je směřování od jednotlivce k týmu. V anglické verzi jej lze popsat pomocí pěti sloves začínajících písmenem C: create – clarify – classify – communicate – comprehend, tedy vytvořit – vysvětlit – zařadit – sdělit – porozumět.

Od znalostí se opět dostáváme k jejich řízení. To lze považovat za multidisciplinární aktivitu, která prolíná ostatními manažerskými aktivitami a tím přispívá k jejich provázanosti a k celkovému zvyšování efektivity. Vznikl kvůli nutnosti stále rychleji a efektivněji hodnotit situaci, aktivizovat dostupné zdroje a intenzivněji komunikovat a vzájemně spolupracovat.

Základními požadavky kladenými na systém pro řízení znalostí jsou informovanost, přístupnost, dosažitelnost, včasnost, bezpečnost a otevřenost. Implementaci systému lze pak rozdělit do pěti stupňů:

  1. neuspořádanost znalostí
  2. uvědomění si potřeby řízení znalostí
  3. vznik jednotlivých aktivit řízení znalostí
  4. jejich vzájemná koordinace
  5. integrovaný systém

Přednášející zdůraznila svůj názor, že ne ve všech případech je skutečně nutné dojít až k plné implementaci, kterou představuje pátý stupeň. Je třeba brát v úvahu potřeby konkrétního prostředí, v němž má být systém řízení znalostí zaveden.

Pro řízení znalostí se využívá nejrůznějších technologií, nejčastěji se mezi nimi vyskytují tyto technologie:

  • intranet, tedy vnitřní počítačová síť podniku určená ke sdílení souborů, využívání webových stránek a spolupráci, většinou nepřístupná z internetu (na rozdíl od extranetu); z hlediska řízení znalostí si zaslouží pozornost zejména využití intranetu pro komunikační a prezentační účely (viz též TDKIV, heslo intranet)
  • document management system (DMS) neboli systém pro správu dokumentů zahrnuje automatizované řízení elektronických dokumentů v průběhu celého jejich životního cyklu, tedy od jejich vytvoření až po archivaci (podrobnější výklad viz TDKIV, heslo systém pro správu dokumentů)
  • content management system (CMS) čili systém pro správu obsahu je systémem uchovávajícím obsah v databázi odděleně od šablon, na základě kterých je pak zobrazován, což usnadňuje vytváření příslušných webových stránek (podrobnější výklad viz např. http://guide.darwinmag.com/technology/web/content/ či http://www.contentmanager.eu.com/history.htm)
  • webové vyhledávače (standardní technologie typu Google)
  • push technologie (česky mohli doslova říci nátlakové či prosazovací technologie), jimiž máme na mysli software, jenž uživateli (nebo jeho počítači) automaticky zprostředkovává informace, které pro něj pokládá za relevantní; speciálním případem push technologií jsou pak agenti (viz podrobněji např. příspěvek M. Kantora dostupný z http://www.ics.uci.edu/~mkantor/papers/Push_Survey.pdf)
  • help-desk, jímž rozumíme místo, kam se zákazník obrací se svým problémem (help-desk je čím dál více zejména softwarovou záležitostí, viz např. http://www.helpdesk.com/), důležitým zdrojem jsou i databáze často kladených otázek a daných odpovědí (FAQ)
  • groupware, tedy software podporující práci ve skupině, zejména pro geograficky vzdálené uživatele (přehled o zdrojích k problematice lze získat např. na http://dmoz.org/Computers/Software/Groupware/)
  • workflow technologie slouží ke koordinaci a sledování aktivit spojených s definovanými procesy (zdroje k dané oblasti jsou k dispozici např. na http://dmoz.org/Computers/Software/Workflow/)
  • data warehouse neboli datový sklad můžeme popsat jako databázi optimalizovanou pro dotazy, analýzy dat a tvorbu sestav, která vzniká přenosem, transformací a často i agregací primárních dat z různých systémů a jejich integrací do jednotné datové základny (podrobnosti výkladu viz TDKIV, heslo datový sklad)
  • data mining čili dolování dat označují technologie vyhledávání, modelování a prezentace předem neznámých informací nebo znalostí a vztahů mezi daty v rozsáhlých databázích a datových skladech; důležité přitom je, že analýzy nejsou odvozovány na základě hypotéz nebo dotazů uživatelů, nýbrž ze samotného obsahu dat (více viz TDKIV, heslo data mining; jako rozcestník k tematice lze použít např. http://dmoz.org/Computers/Software/Databases/Data_Mining/)
  • specializované znalostní systémy, jejichž součástí mohou být expertní systémy, což jsou systémy, které simulují činnost experta v dané oblasti při řešení složitých úloh s cílem dosažení kvality rozhodování na expertní úrovni (více viz TDKIV, heslo expertní systém)
  • e-learningové aplikace, tedy aplikace podporující výuku za pomoci elektronických prostředků

Tento obšírný, byť ne vyčerpávající výčet zde slouží ke zdůraznění faktu, že žádná jednotlivá softwarová technologie nepokryje všechny požadavky komplexního systému pro řízení znalostí.

Vlastním jádrem přednášky byly případové studie, které rozebíraly zkušenosti ze zavádění systému pro řízení znalostí v Českém Telecomu a v České pojišťovně. Mezi nimi bylo možné najít shodné i rozdílné rysy:

V obou případech se jedná o implementaci znalostního systému RetrievalWare společnosti Convera. Systém mj. umožňuje zvolit si typ vyhledávání, výhodou je, že umí pracovat nejenom se standardním vyhledáváním za použití booleovských operátorů, ale podporuje také podobnostní vyhledávání. Díky tomu není například problém najít požadovanou informaci, dokonce ani tehdy, je-li ve zdrojových datech překlep. Nezanedbatelnými kladnými stránkami je schopnost systému vyhledávat na internetu, používat slovník a pracovat multijazyčně. Otevřenost systému dovoluje přidávat další slovníky a jejich integraci do rozhraní. Mezi bezpečnostní prvky patří autorizace uživatele a používání kryptované komunikace.

Zatímco v Českém Telecomu se jedná o systém sloužící vrcholovému managementu, v České pojišťovně jde o systém určený pro operativu. V Českém Telecomu byla vyvinuta snaha dostat se do pátého bodu implementace systému, a to v rámci celé společnosti, kdežto v České pojišťovně se systém týká jen oblasti životního pojištění. Na rozdíl od Českého Telecomu se v České pojišťovně jedná o systém vytvořený na zelené louce, protože klientský servis životního pojištění vznikl jako nový centralizovaný útvar. V České pojišťovně se systém teprve vyvíjí, v Českém Telecomu už funguje.

Na příkladu Českého Telecomu si ukážeme, jaké pozitivní dopady po stránce nefinanční i finanční mělo zavedení systému:

Po nefinanční stránce stojí za zmínku zejména vytvoření jednotného rozhraní pro přístup k heterogenním informačním zdrojům, vytváření a využívání znalostních bází, zlepšení znalosti souvislostí mezi jednotlivými procesy a činnostmi, zvyšování spokojenosti zaměstnanců a vytvoření platformy pro spolupráci mezi organizačními jednotkami.

Nyní se na věc podívejme z finančního pohledu. Pomocí ankety mezi uživateli systému byly odhadnuty ušetřené prostředky, které rozhodně nebyly zanedbatelné. Došlo nejenom k úsporám času, který zaměstnanci věnují práci s informacemi, ale také k úsporám finančních prostředků díky koordinované akvizici informačních zdrojů. Další oblastí jsou i úspory pramenící z efektivnějšího zpracování a prezentace informací.

K vizuálně přehlednějšímu a podrobnějšímu prozkoumání těchto případových studií doporučuji odkazovanou prezentaci, jsou v ní totiž i některé zachycené obrazovky, které systém představí výstižněji než slovní vyjádření.

Na závěr bych ještě nad rámec přednášky doporučila následující článek Dr. Yogeshe Malhotry (jeho domovská stránka je http://www.yogeshmalhotra.com/):
MALHOTRA, Yogesh. Integrating Knowledge Management Technologies in Organizational Business Processes: Getting Real Time Enterprises to Deliver Real Business Performance. Journal of Knowledge Management, Special Issue on Knowledge Management and Technology, Q4, 2004. (forthcoming). Dostupný též z World Wide Web: <http://www.kmnetwork.com/KnowledgeManagementRealTimeEnterpriseBusinessModels.pdf>. [cit. 2003-11-19].

Autor v článku na základě výzkumu a několika případových studií z amerického prostředí zdůrazňuje, že technologie sama firmám k lepším výsledkům nepřispěje, mnohem podstatnějším faktorem jsou sami lidé.

V českém prostředí se problematikou zabývá například doc. Ing. Arnošt Katolický, CSc., příslušné odkazy lze nalézt na stránkách http://knowman.akamonitor.cz/. Jím sestavená hierarchie začínající daty a kumulativně pokračující přes informace a znalosti až k odbornosti a způsobilosti byla ostatně citována i v rámci přednášky Mgr. Parkosové.

Hodnocení: 
Zatím žádné hodnocení
SKOLKOVÁ, Linda. Knowledge management a jeho vazba na rozhodovací a plánovací procesy. Ikaros [online]. 2003, ročník 7, číslo 12 [cit. 2019-11-14]. urn:nbn:cz:ik-11454. ISSN 1212-5075. Dostupné z: http://ikaros.cz/node/11454

automaticky generované reklamy
registration login password