лучшие книги по экономике
Главная страница

Главная

Замовити роботу

Последние поступления

Форум

Создай свою тему

Карта сайта

Обратная связь

Статьи партнёров


Требуются сантехнические работы? В Супер Марио всем помогут. | В случае, если потребуются услуги сантехника цены, то Санремонт знает, что предложить.
Замовити роботу
Книги по
алфавиту

Б
В
Г
Д
Е
Ж
З
И
К
Л
М
Н
О

Інформаційні технології віртуальних організацій

Страницы [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]
[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]
[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]

Розділ 5
ТЕХНОЛОГІЇ І СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ
ЗНАННЯМИ ВІРТУАЛЬНОЇ ОРГАНІЗАЦІЇ

1. Основні поняття керування знаннями
На сьогодні практично кожна організація чи її окремі працівники (особливо ті, що займаються аналітичною роботою) стикаються з однією і тією ж проблемою: інформації дуже багато — у базах даних, у старих звітах, в листах, на сайтах в Інтернет, у власних папках на комп’ютері — а от знайти потрібну досить складно. Доводиться непродуктивно витрачати надзвичайно багато часу на її пошук.
 Обстеження, проведене компанією Reuters серед 1300 між-
народних менеджерів, показало, що багато з них страждають від «синдрому інформаційної утоми». Для ефективної роботи їм необхідна інформація для знаходження якої доводиться опрацьовувати величезні обсяги даних. Так, 38 % опитаних Reuters менеджерів стверджують, що «витрачають багато часу, намагаючись знайти потрібну інформацію».
Тому значна увага провідними компаніями світу останнім часом приділяється так званому керуванню знаннями. Перш ніж пояснити, що розуміють під цим терміном, слід визначити, що ж таке «знання».
Різницю між даними, інформацією і знаннями можна пояснити наступним чином. Дані — це новини, записи, відомості про ті чи інші процеси і т. п.; інформація — це відібрані і проструктуровані дані, що можуть використовуватися для прийняття рішень по певній задачі; знання — є результатом переробки інформації, містять певну ідею в контексті того, як і де використовувати інформацію.
Енциклопедичний словник Webster дає цілий ряд визначень поняття «знання»:
knowledge (знання) — 1) розуміння, що здобувається фактич-
ним досвідом (наприклад, знання якогось ремесла). 2) А: стан поінформованості про щось чи володіння інформацією, Б: діапа-
зон інформованості чи поінформованості. 3) акт розуміння: ясне сприйняття істини. 4) щось зрозуміле і тримається в розумі.


Знання — це зв’язки і закономірності предметної області, отримані в результаті практичної діяльності.

За формою знання поділяються на неявні і явні.
Явні знання можуть бути формалізовані у виді документів, баз знань, протоколів, норм, правил.
Неявні знання, або приховані — існують у свідомості спеціалістів — звички, шаблони мислення і поводження, інтуїція — те, що вони знають, але не можуть виразити словами.
Існують різні визначення того, що слід розуміти під керуванням знаннями:
Визначення Gartner Group: «Керування знаннями — це дисципліна, що забезпечує інтегрований підхід до створення, збору, організації і використання інформаційних ресурсів підприємства і доступу до них. Ці ресурси включають структуровані БД, текстову інформацію, таку, як документи, що описують правила і процедури, і, що найбільш важливо, неявні знання й експертизу, що знаходяться в головах співробітників» [1].
Визначення ІDC: «Керування знаннями — це формальний про-
цес, що складається в оцінці організаційних процедур, людей і технологій і в створенні системи, що використовує взаємозв’язки між цими компонентами з метою надання потрібної інформації потрібним людям у потрібний час, що приводить до підвищення продуктивності» [2].


Керування знаннями (Knowledge Management — KM) — це встановлений в організації порядок роботи з інформаційними ресурсами для збору знань, полегшення доступу до них і повторного їх використання за допомогою сучасних інформаційних технологій.

Виділяють наступні основні процеси керування знаннями:

  • виявлення знань;
  • зберігання;
  • використання.

Існує також поняття «інтелектуальності бізнесу» — busіness іntellіgence — BІ. Його слід відрізняти від «керування знаннями». Під busіness іntellіgence зазвичай розуміють засоби, що дають кінцевому користувачу можливості доступу до структурованих даних, і наступного їх аналізу з метою прогнозування і прийняття рішень.
Технологія керування знаннями організації включає дві сто-
рони:

  • керування знаннями як організаційна функція, що регулює порядок виявлення, нагромадження і використання знань в організації;
  • система керування знаннями як технології та інструменталь-
    ні засоби, що забезпечують процеси організаційної функції.

Керування знаннями як організаційна функція — це політика компанії у відношенні керування знаннями, тобто різноманітні управлінські важелі і процедури, що дозволяють компанії виявляти та зберігати знання для того, щоб ефективно їх використовувати в сьогоденні і майбутньому. Технології допомагають здійс-
нити ці управлінські процедури, але не можуть їх замінити.
Системи керування знаннями з одного боку, дозволяють мінімізувати рутинну роботу, пов’язану зі знаходженням та накопиченням знань, а з іншого боку — зафіксувати адміністративні регламен-
ти (зробити їх обов’язковими для виконання) на рівні технології.
Всі процеси керування знаннями можуть бути в тій чи іншій мірі підтримані інформаційними технологіями.
Вибір тих чи інших технологій залежить від конкретної організації, вже наявних в ній інформаційних систем та задач, які необхідно вирішувати.
На сьогодні організаціями застосовується широкий спектр інформаційних систем, які поодинці чи у певному поєднанні дозволяють керувати знаннями (табл. 5.1).

Таблиця 5.1

СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ ЗНАННЯМИ


Системи, що забезпе-
чують накопичення да-
них і знань
  • бази і сховища даних (data warehouse);
  • традиційні системи автоматизації;
  • інформаційно-пошукові системи;
  • системи електронної пошти;
  • системи електронного документообігу;
  • системи керування потоками робіт;
  • системи керування контентом сайту;
  • портали знань;
  • семантичні мережі, що зберігають значення документів

Засоби, що забезпечують «добування» знань

  • пакети статистичного аналізу;
  • засоби Data Mining;
  • засоби Text Mining

Спеціалізовані системи керування знаннями

  • системи представлення знань і бази знань;
  • системи категоризації, пошуку і навігації накопичених знань

Технології керування знаннями на сьогодні проходять етап становлення, але очевидною є необхідність їх використання для віртуальних організацій. Саме для таких компаній, в яких часто змінюється склад колективів, особливо актуальним є використання ефективних механізмів пошуку знань, а також збереження і накопичення знань, з тим, щоб у подальшому використовувати їх у новому складі чи для нових задач. Серед задач віртуальної організації, які можуть бути ефективно підтримані технологіями керування знаннями, можна назвати:

  • розробка процесів, необхідних для здійснення виробництва;
  • прогнозування ринкових можливостей щодо розміру необхідних ресурсів та постійне коригування їх;
  • маркетинг запланованого товару (послуги);
  • укладання контрактів на необхідні ресурси;
  • ревізія забезпечених послуг у термінах якості;
  • постійний бенчмаркінг використовуваних ресурсів та переукладання договорів де це необхідно та ін.

2. Зберігання та представлення знань
2.1. Вимоги до представлення знань
Традиційно вважається, що знання, аналогічно до того, як дані зберігаються в базі даних, мають зберігатися в базі знань.
Виділяють декілька основних вимог до представлення елементів знань у базі знань.
Внутрішня інтерпретованість (поіменованість) — кожна інформаційна одиниця повинна мати унікальне ім’я, по якому її знаходять. Крім самих інформаційних одиниць в базі знань має зберігатися їх опис (метадані). В даний час СКБД забезпечують реалізацію внутрішньої інтерпретованості.
Структурованість — повинна існувати можливість довільного встановлення відносин типу «частина — ціле», «рід — вид» чи «елемент — клас» між окремими інформаційними одиницями.
Зв’язність — між інформаційними одиницями повинна бути передбачена можливість встановлення зв’язків (відносин) різного типу. Семантика відносин може носити декларативний чи процедурний характер. Наприклад, декларативні відносини: «одночасно», «причина — наслідок», «бути поруч». Якщо між двома інформаційними одиницями встановлене відношення «аргумент — функція», то воно характеризує процедурне знання, зв’язане з обчисленням визначених функцій. Також розрізняють відносини структуризації, функціональні, каузальні і семантичні відносини. За допомогою перших задаються ієрархії інформаційних одиниць, другі несуть процедурну інформацію, що дозволяє знаходити (обчислювати) одні інформаційні одиниці через інші, треті задають причинно-наслідкові зв’язки, четверті відповідають всім іншим відносинам.
Семантична метрика — на множині інформаційних одиниць у деяких випадках корисно задавати відношення, що характеризує ситуаційну близькість інформаційних одиниць, тобто силу асоціативного зв’язку між інформаційними одиницями. Його можна було б назвати відношенням релевантності для інформаційних одиниць. Відношення релевантності при роботі з інформаційними одиницями дозволяє знаходити знання, близькі до вже знайденого.
Активність — з моменту появи ЕОМ і поділу використовуваних у ній інформаційних одиниць на дані і команди створилася ситуація, при якій дані пасивні, а команди активні. Усі процеси, що протікають в ЕОМ, ініціюються командами, а дані використовуються цими командами лише в разі потреби. Для ІС ця ситуація не прийнятна. Як і в людини, в ІС актуалізації тих чи інших дій сприяють знання, що маються в системі. Таким чином, виконання програм у ІС повинно ініціюватися поточним станом інфор-
маційної бази. Поява в базі фактів чи описів подій, встановлення зв’язків може стати джерелом активності системи [6].


Сукупність засобів, що забезпечують роботу зі знаннями, утворює систему керування базою знань (СКБЗ).

В даний час не існує систем керування базами знань, у яких повною мірою були б реалізовані вищеописані вимоги до представлення знань.


Системою представлення знань (СПЗ) називають засоби, що дозволяють описувати знання про предметну область за допомогою мови представлення знань, організовувати збереження знань у системі (нагромадження, аналіз, узагальнення й організація структурованості знань), вводити нові знання і поєднувати їх з наявними, виводити нові знання з наявних, знаходити необхідні знання, усувати застарілі знання, перевіряти несуперечність накопичених знань, здійснювати інтерфейс між користувачем і знаннями.

Центральне місце в СПЗ займає мова представлення знань (МПЗ).
Можливості МПЗ визначаються моделлю представлення знань, що покладена в її основу (іноді ці поняття ототожнюють).
2.2. Моделі представлення знань


Модель представлення знань є формалізмом, покликаним відобразити статичні і динамічні властивості предметної об-
ласті (ПО), тобто відобразити об’єкти і відносини ПО, зв’язки між ними, ієрархію понять ПО і зміну відносин між об’єктами.

Модель представлення знань може бути універсальною (застосовною для більшості ПО) чи спеціалізованою (розробленою для конкретної ПО).
Найчастіше використовуються наступні основні універсальні моделі представлення знань:

  • семантичні мережі;
  • фрейми;
  • логічні моделі;
  • продукційні системи й інші.

Семантичні мережі. Мережні моделі формально можна задати у вигляді H = <І, C1, C2, ..., Cn, Г> де І — множина інформаційних одиниць; C1, C2, ..., Cn — множини типів зв’язків між інформаційними одиницями; Г задає зв’язки між інформаційними одиницями, що входять в І, з заданого набору типів зв’язків.
Залежно від типів зв’язків, що використовуються у моделі, розрізняють: класифікуючі мережі, функціональні мережі і сценарії. У класифікуючих мережах використовуються відносини структуризації. Такі мережі дозволяють у базах знань вводити різ-
ні ієрархічні відносини між інформаційними одиницями. Функціональні мережі характеризуються наявністю функціональних відносин. Їх часто називають обчислювальними моделями, тому що вони дозволяють описувати процедури «обчислень» одних інформаційних одиниць через інші. У сценаріях використовуються каузальні відносини, а також відносини типів «засіб — результат», «знаряддя — дія» і т. п. Якщо в мережній моделі допускаються зв’язки різного типу, то її називають семантичною ме-
режею.
Фреймові моделі. На відміну від моделей інших типів у фрей-
мових моделях фіксується тверда структура інформаційних одиниць, що називається протофреймом. У загальному випадку вона виглядає в такий спосіб:
(Ім’я фрейму:
Ім’я слота 1 (значення слота 1)
Ім’я слота 2 (значення слота 2)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Ім’я слота N (значення слота N)).
Значенням слота може бути практично що завгодно: числа чи математичні співвідношення, тексти природною мовою чи програми, правила виведення чи посилання на інші слоти даного фрейму чи інших фреймів. Як значення слота може виступати також набір слотів більш низького рівня.
Фрейму і слотам присвоюють конкретні імена і заповнюють слоти. Таким чином, із протофреймів будують фрейми-екземп-
ляри.
Наведемо приклад протофрейма:
(Список працівників:
Прізвище (значення слота 1);
Рік народження (значення слота 2);
Спеціальність (значення слота 3);
Стаж (значення слота 4)).

Фрейм — екземпляр може мати наступний вигляд:
(Список працівників:
Прізвище (Попов — Сидоров — Іванов — Петров);
Рік народження (1965—1946—1925—1937);
Спеціальність (слюсар — токар — токар — сантехник);
Стаж (5—20—30—25)).
Зв’язки між фреймами задаються значеннями спеціального слота з ім’ям «Зв’язок».
Логічні моделі. В основі моделей такого типу лежить формаль-
на система, що задається четвіркою виду: M = <T, P, A, B>.
Множина T є множиною базових елементів різної природи, наприклад слів з деякого обмеженого словника, деталей дитячого конструктора, що входять до складу деякого набору і т.п. Важливо, що для множини T існує деякий спосіб визначення належності чи неналежності довільного елемента до цієї множини. Процедура такої перевірки може бути будь-яка, але за кінцеве число кроків вона повинна давати позитивну чи негативну відповідь на питання, чи є x елементом множини T. Позначимо цю процедуру П(T).
Множина P є множиною синтаксичних правил. За ними з елементів T утворюють синтаксично правильні сукупності. Наприклад, зі слів обмеженого словника будуються синтаксично правильні фрази, з деталей дитячого конструктора за допомогою гайок і болтів збираються нові конструкції. Декларується існування процедури П(P), за допомогою якої за кінцеве число кроків можна одержати відповідь на питання, чи є сукупність X синтаксично правильною.
У множині синтаксично правильних сукупностей виділяється деяка підмножина A. Елементи A називаються аксіомами. Як і для інших складових формальної системи, повинна існувати процедура П(A), за допомогою якої для будь-якої синтаксично правильної сукупності можна одержати відповідь на питання про належність її до множини A.
Множина B є множиною правил виведення. Застосовуючи їх до елементів A, можна одержувати нові синтаксично правильні сукупності, до яких знову можна застосовувати правила з B. Так формується множина виведених у даній формальній системі сукупностей. Якщо мається процедура П(B), за допомогою якої можна визначити для будь-якої синтаксично правильної сукупності, чи є вона виведеною, то відповідна формальна система називається розв’язною. Саме правила виведення є найскладнішою складовою формальної системи.
Для знань, що входять у базу знань, можна вважати, що множину A утворять всі інформаційні одиниці, що введені в базу знань, а за допомогою правил виведення з них виводяться нові похідні знання.
Продукційні моделі. У загальному випадку під продукцією розуміється вираз наступного виду: (і); Q; P; AЮВ; N, де і — ім’я продукції, за допомогою якого дана продукція виділяється з усієї множини продукцій; Q — характеризує сферу застосування продукції; AЮB — ядро продукції, — інтерпретація ядра продукції може бути різною, зазвичай воно читається: ЯКЩО А, ТО В; Р — умова застосовності ядра продукції, зазвичай Р є логічним виразом (предикат) — коли Р приймає значення «істина», ядро продукції активізується, якщо Р «не істина», то ядро продукції не може бути використане; N — описує післяумови продукції — дії і процедури, які необхідно виконати лише в тому випадку, коли ядро продукції реалізувалося.
Якщо в пам’яті системи зберігається деякий набір продукцій, то вони утворюють систему продукцій. У системі продукцій повинні бути задані спеціальні процедури керування продукціями, за допомогою яких відбувається актуалізація продукцій і вибір для виконання тієї чи іншої продукції з числа актуалізованих.

Страницы [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]
[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]
[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]


ВНИМАНИЕ! Содержимое сайта предназначено исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования. Все права принадлежат их законным правообладателям. Любое использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие или полученные в связи с использованием содержимого сайта.
© 2007-2018 BPK Group.