Управление знаниями с решениями TerraLink на базе платформы OpenText

Процесс управления знаниями

Все хотят пользоваться базами знаний, но никто не хочет их наполнять. К сожалению, большинство людей не делится своими знаниями. Точнее они как-то ими делятся, но никак не хотят их формализовать. Ведь написать что-то в чате или по электронной почте гораздо проще, чем перейти в корпоративную базу знаний (например, wiki), создать статью или исправить существующую. Таким образом, мы видим или отсутствие мотивации делиться знаниями, или, даже мотивацию НЕ делиться знаниями, если сотрудники конкурируют друг с другом (например, в отделе продаж). Как можно решить эту проблему? Возможно, разработать программу мотивации? Например, выдавать премию за каждую созданную статью в wiki? Или мы все-таки можем каким-то образом автоматизировать этот процесс?

На этой схеме рассмотрен процесс управления знаниями. Он начинается с идентификации элемента знаний, его фиксации и формализации в стандартном представлении. Затем мы должны определить, где его хранить, какое место будет лучшим, чтобы все заинтересованные лица его увидели. И здесь возникает еще одна проблема в управлении знаниями: как правильно уведомить бизнес-пользователей, как сказать: «Обратите внимание на этот документ, он очень важен!» Или: «Этот документ также важен, но не критичен». Следующий шаг – использование знаний. Все заинтересованные сотрудники должны иметь возможность предоставить обратную связь. Был ли данный элемент знаний полезен для них? Возможно, у них есть идея, как его можно улучшить. И последний, но важный момент – это актуализация знаний. Все, и особенно новые бизнес-пользователи, которые только начинают работать в своей области, должны знать, является ли это знание актуальным, могут ли они использовать его в своей работе, могут ли они ему доверять? Если нет, то этот элемент знаний должен быть проверен или помещен в архив.

Тайные знания

Приведем пример из производственной сферы. Конечно, вы знаете, сколько разных документов связано с промышленным оборудованием. Это может быть тендерная документация, заказ на поставку, эксплуатационная документация, ремонтная документация и т. д. Но вот вопрос: «Как часто во время эксплуатации что-то происходит не так?» Вы открываете нужный документ и видите фразу типа «Если что-то не работает, обратитесь к производителю». Существует много вариантов, почему что-то может пойти не так, и вам нужно подождать, пока кто-то от производителя приедет к вам и решит проблему. Да, возможно, он объяснит вашим инженерам, что случилось, но они могут забыть об этом решении или просто уволиться. А новые инженеры или инженеры из другого филиала не будут знать об этой проблеме вообще. И история повторится.

Итак, как же преобразовать скрытые знания в стандартное решение, о котором все знают? Предположим, что инженер с одной смены не сообщил своему коллеге со следующей смены о проблеме с запуском новой турбины. Инженер второй смены прочитал все руководства и пробовал им следовать, но по каким-то причинам это не сработало. И тогда он решил написать электронное письмо своему коллеге с вопросом, как он решает эту проблему. Коллега подсказал ему решение, и все сработало отлично. Но каковы шансы, что завтра эта проблема снова не появится? И снова никто не будет знать, что делать. Итак, нам нужно зафиксировать это знание, классифицировать и опубликовать его.

Процесс использования скрытых знаний

Вот вопросы, на которые нужно ответить. Мы должны найти источники, из которых мы можем получить информацию. Мы должны знать, какую информацию мы действительно получаем, как ее структурировать, и где ее хранить. Как ей делиться, и как ее актуализировать? Как мы можем ее найти?

Как использовать знания?

Эта схема описывает, какие продукты OpenText могут помочь нам в управлении знаниями. Ключевой продукт – это OpenText Text Mining, который позволяет сделать первый шаг в сборе знаний. Content Server помогает создавать элементы знаний, структурировать и хранить их. Magellan будет визуализировать предметы знаний с помощью разных моделей отчетов и прогнозов.

Где собирать информацию?

Где мы можем собирать знания? Продукт Text Mining может быть интегрирован с различными веб-сайтами, например, форумами, на которых сотрудники обсуждают конкретные вопросы. Мы можем использовать их знания и опыт. Также мы можем получить обновления официальной документации поставщиков. В компании много разных хранилищ ECM - мы можем собрать информацию из них всех.

• Какую информацию мы получаем?

После установления связи с источниками мы начнем получать разные данные. Поэтому давайте преобразуем их в информацию. Но прежде всего нам нужно знать, какие данные мы только что получили. Text Mining помогает нам и в этом. Он может искать текст и находить имена людей, которые участвуют в обсуждении, темы обсуждения и другие метаданные. Имея метаданные, мы можем управлять потоками данных и направить данные к нужному менеджеру знаний – сотруднику, который компетентен в этой области.

Как создать знания?

После классификации информации, мы должны решить, полезная ли это информация и актуальна ли она. Владелец базы знаний вместе с менеджерами знаний, компетентными в этой области, совместно принимают это решение.

Как структурировать знания?

Итак, мы собрали информацию из разных источников и создали структурированный и релевантный элемент знаний. Теперь нам нужно его классифицировать. OpenText Content Server может ее проанализировать и найти ключевые слова и смысл текста. Мы также можем разделить элементы знаний по типу документов и источников.

Где хранить знания?

Благодаря метаданным, мы можем определить, какая папка будет оптимальной для хранения нового элемента знаний.

Как распространить знания?

Итак, элемент знаний создан. Теперь мы должны поделиться им со всеми заинтересованными сотрудниками. Все они имеют свои роли, и система понимает, какие знания, вероятно, будут для них полезны. Таким образом, они могут автоматически получать новые знания и оценивать их. В случае положительной оценки элемента знаний пользователями, система повышает его рейтинг, что приводит к еще более широкому распространению данного элемента в организации.

Как актуализировать знания?

Также время от времени мы должны спрашивать заинтересованных людей, является ли эта информация полезной, актуальной и релевантной для них. Если ответ «нет», то давайте поместим ее в архив. Или, может быть, она может быть актуализирована.

Как найти элементы знаний?

Важно иметь возможность найти элементы знаний. Content Server индексирует все файлы, чтобы мы могли искать необходимую информацию с помощью тегов метаданных или содержимого документа.

* * *

Будем рады, если наш материал поможет вам в превращении вашей компании в организацию знаний. А также с радостью продемонстрируем вам возможности решений TerraLink на базе платформы OpenText.

* * *

О компаниях OpentText и TerraLink: Компания OpenText, основанная в 1991 году в Канаде, является одним из крупнейших мировых производителей решений для управления корпоративным контентом. Компания TerraLink более 15 лет работает с продуктами OpenText, имеет высший Платиновый партнерский статус и неоднократно получала награды за свои достижения.