Елена Монахова, Андрей Бочкарев, Алексей Лукомский, Александр Майоров
То, что мы знаем, - ограничено, а то, чего мы не знаем, - бесконечно.
П. Лаплас
Управление знаниями - столь устрашающая по своей глубине область, что даже подступаться к ней в одиночку было бы глупо. "А что, собственно, нового вы собираетесь здесь сказать? - с изумлением вскидывали на нас взоры рыночные эксперты, специализирующиеся на этой теме. - Практически все уже изложено: об управлении знаниями издаются тома литературы, множатся Web-сайты, несколько десятилетий кряду ведутся исследования в научных лабораториях, и конца-краю этому процессу не видно".
Честно признаемся: мы не собираемся открывать америк и изобретать велосипедов. И без нас уже сказано много всего разного. Чего бы нам хотелось - так это вместе с читательской аудиторией привести в порядок сложившиеся представления об этой сфере, обладающей объяснимой притягательностью: ведь кто всерьез научится управлять человеческими знаниями, тот, по сути, будет управлять миром. При всей претенциозности этого утверждения оно не так уж далеко от истины, если хорошенько подумать
При подготовке статьи квартет перечисленных авторов видел свою задачу прежде всего в том, чтобы хотя бы пунктирно обрисовать контуры обширнейшей области управления знаниями, сфокусировав внимание на наиболее проработанных ее прикладных аспектах. Так что наше повествование будет подобно свободной по построению музыкальной пьесе капризного, изменчивого характера - с запевом, рефренами и чередующимися эпизодами, тяготеющими, понятное дело, к области информационных технологий.
От вершины айсберга
Проведя мониторинг многочисленных источников и побеседовав с рядом отечественных экспертов, наша команда не удовлетворилась полученными разношерстными определениями понятия "управление знаниями" (knowledge management) и отважилась сочинить собственную формулировку, которая, естественно, не является самоцелью или упражнением в области логики, а понадобится для последующих конкретных выводов.
Определение PC Week/RE:
Управление знаниями - это технология, включающая в себя комплекс формализованных методов, охватывающих:
поиск и извлечение знаний из живых и неживых объектов (носителей знаний);
структурирование и систематизацию знаний (для обеспечения их удобного хранения и поиска);
анализ знаний (выявление зависимостей и аналогий);
обновление (актуализацию) знаний;
распространение знаний;
генерацию новых знаний.
Чтобы не сложилось впечатления, будто собственные мысли мы проталкиваем без очереди, желая таким образом "умность свою показать", приводим еще несколько определений авторитетных лиц и организаций (см. ниже), обеспечивая тем самым плюрализм мнений. Однако в дальнейших рассуждениях будем отталкиваться все же от своего определения, считая его наиболее емким (да простится нам эта заносчивость!).
Сразу заметим, что цель, которой может служить базовый "хоровод" перечисленных выше методов, будет в каждом конкретном случае существенно зависеть от точки приложения - т. е. от предметной области (бизнес, наука, управление государством и пр.). Об этом мы подробнее поговорим чуть дальше.
Определение Gartner Group: "Управление знаниями - это дисциплина, которая обеспечивает интегрированный подход к созданию, сбору, организации и использованию информационных ресурсов предприятия и доступу к ним. Эти ресурсы включают структурированные БД, текстовую информацию, такую, как документы, описывающие правила и процедуры, и, что наиболее важно, неявные знания и экспертизу, находящиеся в головах сотрудников" (The Knowledge Management Scenario: Trends and Directions for 1998-2003, Gartner Group, 1999).
Определение IDC: "Управление знаниями - это формальный процесс, который состоит в оценке организационных процедур, людей и технологий и в создании системы, использующей взаимосвязи между этими компонентами с целью предоставления нужной информации нужным людям в нужное время, что приводит к повышению продуктивности" (The Knowledge Management Process: a Practical Approach, IDC, 2000).
Александр Громов (директор по развитию фирмы "Весть-МетаТехнология") предлагает рассматривать дисциплину управления знаниями как средство уменьшения энтропии во Вселенной, а Вадим Федоров (заместитель директора фирмы "Интертраст") предлагает такой вариант: "Управление знаниями - это управление отношениями между людьми, конкретными формами этих отношений, сопровождающими рабочие процессы. Достаточно обоснованно можно утверждать, что объектом управления в данном случае является не документ, не таблица-классификатор, а люди и отношения между ними".
Коль скоро в последнем определении появился термин "объект управления", целесообразно договориться, что под ним понимается, что следует считать "знанием" (опять же не ради умственных упражнений, а восстановления связей для).
В качестве отправной точки мы взяли достаточно часто цитируемую формулировку, принадлежащую вроде бы Lotus-IBM и гласящую, что в корпорации циркулируют данные, информация и знания. Если данные - это недолго живущие новости, временные записи и т. п., не предназначенные для длительного использования в организации, то информацию представляют собой полуструктурированные (или агрегированные) данные, служащие, например, опорой для периодического принятия каких-либо решений. В свою очередь знания, являющиеся результатом переработки информации, имеют весьма длительный цикл жизни, несут определенную идею и снабжены контекстом, определяющим область ее эффективного применения в данном месте в данное время.
Ну а вспомнившееся весьма к месту известное изречение "знать значит уметь" навело на мысль, что знание - это пережитой и прочувствованный жизненный опыт, использование которого приводит к повторяемым результатам.
На основе сказанного можно выделить следующие базовые характеристики знания:
содержательный компонент (идея и контекст ее применения);
актуальность (знание обязательно должно быть "живым", т. е. сохранять свою полезность для субъекта в течение определенного времени);
отчуждаемость;
повторяемость результата при использовании знания другими людьми.
Вадим Федоров совершенно справедливо отметил, что в любой организации всегда одновременно существует несколько видов знаний:
не выявленные знания (которые человек сам не сознает или сознает, но не может связно их выразить);
выявленные знания (которые человек записал на бумаге, вставил в какой-то документ, но они от него еще не отчуждены - это рабочие записки, имеющие мало смысла для другого человека);
выявленные и отчужденные знания - формализованные документы.
Помимо объекта в контуре управления знаниями, разумеется, есть и субъект - человек, коллектив или даже все человечество (в предельном случае). В конечном итоге от того, насколько эффективно коллектив организации (субъект) умеет работать со всеми тремя видами знаний и на их основе генерировать новые, будет зависеть ее текущий и будущий успех. Недаром ведь кто-то из философов провозгласил, что "всякое знание лишь тогда имеет ценность, когда оно делает нас энергичнее".
В содружестве с ИТ и психологией
Если мы теперь вернемся к нашему определению управления знаниями (УЗ), то обнаружим, что некоторые перечисленные в нем методы, являющиеся компонентами данной технологии, сегодня мощно поддержаны информационными технологиями. Вспомним, к примеру, о развитых полнотекстовых поисковых механизмах, позволяющих в огромных объемах информации находить как конкретные термины, так и их сочетания. Или о серьезных архивных системах либо хранилищах данных, умеющих классифицировать поступающую информацию в автоматическом режиме, хранить ее в удобном для данной организации виде, быстро извлекать и анализировать в разных разрезах. Значительную часть задач, присущих УЗ, решают системы управления документами (ведь правильно составленные документы - это отчужденное корпоративное знание!) и системы workflow (системы управления потоком работ), помогающие осмысленно использовать знания об организационных процессах.
Между тем другая часть методов, свойственных технологии УЗ, базируется на достижениях в областях, весьма далеких от ИТ, - психологии, менеджменте, журналистике. Речь прежде всего идет об этапах выявления и извлечения знаний, распространения и актуализации имеющихся знаний и генерации новых.
Андрей Слюсаренко (директор по консалтингу Департамента ИТ фирмы "АйТи"):
Одна из проблем при построении систем УЗ состоит в том, что часто знания являются неявными (скрытыми) и задача создания средств их раскрытия трудно разрешима. Практически приходится отыскивать особых людей (модераторов), которые в неформальном общении шаг за шагом способны эти знания раскрыть, т. е. перевести их в явный вид.
Вадим Федоров: Процесс выявления знаний в организации (например, при составлении маркетинговых материалов), на мой взгляд, в чем-то сходен с журналистской работой, только усложнен административными процедурами. Что касается методов систематизации (концептуализации) этих знаний, то здесь большая брешь.
Александр Громов: Сегодня самое главное при построении систем УЗ - точно ответить на вопросы, зачем и как мы это будем делать, что хотим получить в результате, какую методику лучше применять. При этом следует четко понимать, каково время жизни извлекаемого нами знания. Если мы не будем оценивать этот параметр, то в один прекрасный момент обнаружим, что потрачено очень много средств, а искомое знание уже стало банальностью, больше не несет в себе ту самую квинтэссенцию, которая отличает его от информации.
Интерпретации в предметных областях
Как мы уже упоминали, знания могут представлять ценность только в конкретном контексте (умение директора кататься на велосипеде вряд ли поможет ему в управлении корпорацией). Как многие, наверное, помнят, в последние десятилетия для создания методов эффективного управления знаниями по всему миру были задействованы обширные научные коллективы, разрабатывались мощные экспертные системы, системы искусственного интеллекта, вследствие чего в узких областях были получены поразительные результаты.