UPRAVLJANJE INFORMACIJAMA

I ZNANJEMI ZNANJEM

Teorijski i aplikativni aspektiTeorijski i aplikativni aspektiTeorijski i aplikativni aspektiTeorijski i aplikativni aspekti

SADRžAJ

22

Upravljanje informacijama i znanjima

3

informacijama i znanjima

3

Tacit znanje

TACIT znanje ima dve dimenzije:

1. Tehnička – obuhvata neformalne, teško iskazive sposobnosti i veštine – “know-how”

2. Kognitivna – sastoji se od šema, mentalnih 2. Kognitivna – sastoji se od šema, mentalnih modela, koristi i percepcija koje želimo da zadržimo – ona reflektuje našu slikurealnosti (šta jeste) i našu viziju budućnosti (šta će biti).

• Ovi implicitni modeli oblikuju način na koji mi doživljavamo svet oko sebe!

Definicije upravljanja znanjem

Definicije i priroda upravljanja znanjem

Hijerarhijsko i organičko upravljanje znanjem

Pristupi upravljanju znanjem

Druga generacija upravljanja znanjem

5

Definicije upravljanja znanjem

� Dovođenje neiskazivih znanja na površinu, njihovo konsolidovanje u oblike koji su mnogo dostupniji i promovisanje njihovog kontinuiranog kreiranja. (Birkett 1995).

� Procesi zahvatanja, distribuiranja i� Procesi zahvatanja, distribuiranja iefektivnog korišćenja znanja. (Davenport 1994).

� Kreiranje, sticanje i transfer znanja imodifikovanje organizacionog ponašanja tako da odrađava nova znanja i uviđanja.(Garvin 1994).

6

Upravljanje znanjem

� Upravljanje znanjem je dobijanje pravih

informacija za prave ljude u pravo vreme i

pomaganje ljudima da kreiraju znanje, dele

ga i dejstvuju na osnovu informacija na

način koji će merljivo unaprediti način koji će merljivo unaprediti

performansu NASA i njenih partnera.

� Za NAS to znači dostavljanje sistema i

servisa koji će pomoći našim zaposlenima i

partnerima da dobiju informacije koje su

ima potrebne za donošenje boljih odluka.

7

Upravljanje znanjem

� Ako prihvatimo da je upravljanje znanjem zbirka procesa koji upravljaju kreiranje, rasprostranjivanje i korišćenje znanja, onda smo snažno korišćenje znanja, onda smo snažno pokrenuti da prihvatimo da je upravljanje znanjem mnogo više nego “stvar tehnologije” i da njegovi elementi postoje u svakom od naših poslova.

8

On the Management of Knowledge - Position

Statement by Karl M. Wiig, February 6, 1996

� Upravljanje znanjem u organizacijama mora da bude razmatrano u tri perspektive s različitim horizontima isvrhama:svrhama:

1. Poslovna perspektiva –usredištena na zašto, gde i u kom obimu organizacija mora da investira u znanje ili da eksploatiše znanje;

9

Upravljanje znanjem

2. Upravljačka perspektiva – usredištena na

određivanje, organizovanje, usmeravanje,

olakšavanje i monitorisanje praksi i

aktivnosti povezanih sa znanjem,

zahtevanih za postizanje željenih zahtevanih za postizanje željenih

strategija i ciljeva.

3. Operativna perspektiva – usredištena na

primenu ekspertize za obavljanje

eksplicitniog rada i zadataka povezanih

sa znanjem.

10

Ronald Maier:

� Upravljanje znanjem je funkcija menažmenta odgovorna za regularno odabiranje, implementaciju i evaluaciju ka cilju usmerenih evaluaciju ka cilju usmerenih strategija znanja čija je svrha unapređivanje načina na koji oprganizacija upoptrebljava interno i eksterno znanje za poboljšavanje performanse organizacije.

11

Univerzitet Texas:

� Sistematični proces nalaženja, odabiranja,

organizovanja, pročišćavanja i

prezentovanja informacija na način koji

unapređuje shvatanja zaposlenih u

određenoj oblasti ineresovanja.određenoj oblasti ineresovanja.

� Upravlajnje znanjem pomaže organizaciji

da stiče uviđanja i razumevanja na osnovu

sopstvenog iskustva.

12

Univerzitet Kentucky

� Znanje je vitalni resurs organizacije. ...

� Tipovi znanja kojima se koriste donosioci

odluka uključuju informacije, procedure, i

heuristike, između ostalog... heuristike, između ostalog...

� Različite tehnike zasnovane na

računarima, za upravljanje znanjem (npr.

predstavljanje i obrada znanja) bile su i

sada su razvijene da dopune urođene

veštine upravljanja znanjem.

13

UZ

� Kao oblast proučavanja, upravljanje znanjem je usredsređeno na invenciju, unapređivanje, integraciju, upotrebu, administraciju, evaluaciju i upotrebu, administraciju, evaluaciju i doprinos ovakvih tehnika.

14

Ciljevi upravljanja znanjem

� Nalazi jednog empirijskog istraživanja (R.

Maier, 2001.) kazuju da korisnici ovako

shvataju ciljeve upravljanja znanjem :

� Postizanje transparentnosti znanja� Postizanje transparentnosti znanja

� Unapređivanje dokumentacije znanja

� Promena kulture organizacije

� Unapređivanje komunikacija i kooperacije

� Preobražavanje implicitnog u eksplicitno

znanje (eksternalizacija)

15

Poređenje pristupa upravljanju znanjem

UPRAVLJANJE ZNANJEM

Usmereno ka tehnolologiji

Usmereno ka ljudima

Sintetičko

Pristup Usmerenost ka tehnolologiji

Usmerenost ka ljudima

Holistički; ka ljudima i

tehnologijitehnologiji

Perspektiva Inženjerstvo, kognitivna

Kultivisanje,zajednica

Socio-tehnički sistemi,

Inženjerstvo

Definicija znanja Dokumentovano znanje,

odvojivo od čoveka

Znanje isljučivo u glavama ljudi

Dokumentovano znanje je po-

vezano sa zna-njem u glava-ma ljudi i usa-đeno u soci-jalne mreže.

16

Poređenje pristupa upravljanju znanjem

UPRAVLJANJE ZNANJEM

Usmereno ka

tehnolologiji

Usmereno ka

ljudima

Sintetičko

Strategija upravljanja znanjem

Kodifikacija Personalizacija Objedinjavanje

Ciljevi a. Unapređenje

dokumentovan

osti znanja

b. Akvizicija

eksternog

znanja i

retencija

znanja

c. Pretvaranje

implicitnog u

eksplicitno

znanje

a. Unapređenje

komunikacija

b. Obučavanje

novog osoblja

c. Unapređenje

deljenja znanja

d. Unapređenje

ličog razvoja

a. Unapređenje

pristupa

postojećim

neizrecivim i

eksplicitnim

znanjima

b. Transparent-

nost znanja

c. Unapređenje

inovativnosti

d. Promena kulture

17

Poređenje pristupa upravljanju znanjemUPRAVLJANJE ZNANJEM

Usmereno ka tehnolologiji

Usmereno ka ljudima

Sintetičko

Uloge - Autor

- Administrator

znanja

- Administrator

baze znanja

- Broker znanja

- Ekspert

- Mentor

- Voditelj mreže

- Menadžer

zajednice

- Moderator

- Partner u znanju

- Objedinitelj

- Koordinator za UZ

- Specijalista za

dato područje

Zadaci - Skladištenje

znanja

- Rafinisanje

znanja

- Brisanje/arhivira-

nje znanja

- Uspostavljanje i

razvoj zajednica

- Dokumentovanje

umeća i ekspertiza

- Organizovanje

deljenja znanja

- Razvoj mapa

znanja koje

povezuju elemente

znanja i ljude

- Razvoj profila

- Razvoj portala

znanja

- Personalizovanje

baze znanja

Kultura Tehnokratska Socio-kulturna Socio-tehnička,

diskurzivna 18

Upravljanje znanjemUpravljanje znanjem

Do 2000. godine, naglasak na IT oblasti:

• Prva faza - početak 1992. - fokusiranje naproduktivnost, kreiranje baza podataka(Lotus Notes itd.)

• Druga faza – orijentacija na klijente –• Druga faza – orijentacija na klijente –skladišta podataka (data warehouse).

• Treća faza – od1999.- interaktivne webstranice, elektronsko poslovanje (dot com)

• Sledeća faza – ključ za otkrivanje vrednosti znanja su ljudi.

“Druga generacija” upravljanja znanjem“Druga generacija” upravljanja znanjem

� Do nedavno je pristup upravljanju znanjem

bio pretežno usmeren ka tehnologiji.

� Da bi se naglasila razlika između novog,

savremenog upravljanja znanjem i savremenog upravljanja znanjem i

pređašnjeg tehnocentričnog upravljanja

znanjem, neki autori, među kojima se ističe

McElroy, upotrebljavaju naziv »druga

generacija upravljanja znanjem«.

20

UZUZ

� Firestone i McElroy prirodu upravljanja

znanjem shvataju kao skup procesa, kao

troslojni okvir poslovnih procesa i

proishoda.

� Oni razlikuju:

� operativne poslovne procese,

� procese znanja i

� procese upravljanja procesima znanja,

predstavljene na sledećoj slici:

21

II Knowledge ManagementII Knowledge Management

• Novi resurs moći i uspeha je znanje, ne

rad, zemlja ili, finansijski kapital.

Predstavlja nevidljivi, intelektualnu imovinu

kojom se mora upravljati.

• Ključni izazov znanja - zasnovanog na

ekonomiji predstavlja podsticaj

informacijama.

2222

Ekonomija znanjaEkonomija znanja

Ekonomija znanja počiva na tri stuba:

• Uloga koju znanje ima u transakcijama: šta je

kupljeno i prodato; i sirovine i materijali ali i

finalni proizvodi;

• Povećanje znanja kao imovine, se ogleda i • Povećanje znanja kao imovine, se ogleda i

transformisanju i stvaranju dodatne vrednosti

proizvoda;

• Iznalaženje načina za upravljanjem materijalima

i imovinom (dobit), ili KM

2323

Dve vrste znanjaDve vrste znanja

Znanje je neopipljivo, dinamično, i teško merljivo, ali bez njega organizacija ne može da funkcioniše.

• Tacit: ili neartikulisano znanje je u većoj meri lično, iskustveno, specifičnog konteksta, i teško lično, iskustveno, specifičnog konteksta, i teško za formalizovanje; teško je za komunikaciju ili deljenje; i generalno nalazi se u glavama ljudi;

• Eksplicitno: znanje može lako biti napisano i kodifikovano.

2424

DefinicijeDefinicije

• Tehnike dizajniranja i instalisanja i procesi

kreiranja, zaštite i korišćenja poznatog znanja.

• Dizajniranje i kreiranje okruženja i aktivnosti za

otkrivanje i primenu znanja je neizrecivo ili tacit

znanje. znanje.

• Artikulisanje i upravljanje znanjem kao resursom

i njegovo predstavljanje u drugim aktivnostima i

programima.

2525

UspešnostUspešnost KM KM programaprograma

• Informacije se široko prostiru kroz organizaciju. Gde god

su potrebne, omogućen je pristup.

• Virtuelne zajednice u praksi dele sve na globalnom nivou,

nezavisno od vremenske zone i drugih geografskih

ograničenja.

• Poslovanje bez graničnih barijera, ima virtuelnu prirodu.• Poslovanje bez graničnih barijera, ima virtuelnu prirodu.

• Zajedništvo kao podrška kontinuiranim inovacijama i

kreiranju novog znanja.

2626

Knowledge Management (continued)

Explicit Knowledge (above the waterline)

Tacit Knowledge(below the waterline)

2727

Knowledge Management System -

ciklus

• Create knowledge - kreiranje

• Capture knowledge - zahvatanje

• Refine knowledge - rafinacija

• Store knowledge - smeštanje• Store knowledge - smeštanje

• Manage knowledge - upravljanje

• Disseminate knowledge -diseminacija

2828

29

Procesni aspekti upravljanja znanjem

Modeli procesa upravljanja znanjem

Model Nonaka - Takeuchi

Beckmanov osmoetapni proces upravljanja znanjemBeckmanov osmoetapni proces upravljanja znanjem

Model Holsaple - Joshi

Model Oluic-Vukovic

Model Bouthillier- Shearer

Model Karl M. Wiig30

Modeli procesa upravljanja znanjem

� Kao vredna imovina organizacije, znanja

moraju da budu formalizovana,

distribuirana, deljena i primenjena.

� Predloženo je mnoštvo modela procesa � Predloženo je mnoštvo modela procesa

upravljanja znanjem.

31

Model Nonaka - Takeuchi

� Nonaka i Takeuchi su 1995. definisali četiri procesa kreiranja znanja:

1. Socijalizaciju - proces kojim se obavlja transfer neiskazivog znanja jedne osobe u neiskazivo znanje druge osobe.neiskazivo znanje druge osobe.

2.Eksternalizacija - proces kojim se neiskazivo znanje preobražava u eksplicitno znanje među individuama unutar grupe.

3. Kombinacija - proces kojim se obavlja transfer eksplicitnog znanja.

4. Internalizacija - proces razumevanja i asimilacije eksplicitnog znanja u neiskazivo znanje osobe. 32

Dijagram Nonake i Takeuchia

SocijalizacijaTimski rad

Eksternalizacija

Zahvatanje

Deljenje

Neizrecivo znanje Eksplicitno znanje

Neizrecivo

znanje Deljenje

Razumevanje

Učenje

Internalizacija

Sistematizovanje

Klasifikovanje

Kombinacija

znanje

Eksplicitno

znanje

33

Beckmanov osmoetapni proces KM

1. Identifikovanje

2. Kaptiranje

3. Odabiranje

4. Skladištenje4. Skladištenje

5. Deljenje

6. Primenjivanje

7. Kreiranje

8. Prodavanje

34

Glavne aktivnosti manipulisanja znanjem (Holsaple i Joshi,1998.)

Eksterni izvori

Akvizicija

Selekcija

Resu

Selekcija

Generisanje

Eksternalizo-

vanje

Upotreba

Eksterne mete

ursiznanja

Inte

rnaliz

ovanje

35

Identifikovanje potreba za znanjem

1. Otkrivanje postojećeg znanja

Bouthillier, F. and Shearer, K. (2002) "Understanding knowledge

management and information management: the need for an empirical

perspective" Information Research, 8 (1), paper no. 141

2. Akvizicija znanja 3. Kreacija novog znanja

4. Skladištenje i organizovanje znanja

5. Deljenje znanja

6. Korišćenje i primena znanja

36

Karl M. Wiig Ciklus evolucije institucionalnog znanja se

odvija kroz pet stupnjeva:

Razvijanjeznanja

KorišćenjeSticanje

i skladištenjeKorišćenje

znanja

Distribuiranje znanja

i skladištenjeznanja

Rafinisanjeznanja

37

Karl M. Wiig Ciklus evolucije ličnosnog znanja

38

Tehnološki aspekti upravljanja znanjem

IT infrastruktura

Shema reprezentacije znanjaShema reprezentacije znanja

Repozitorijumi znanja

Integrisani sistemi podrške performansi

Groupware

39

IT infrastruktura

� Da bi bili primenjeni, znanje i ekspertiza moraju da budu razumljiv i spremno dostupni u čemu IT infrastruktura ima vrlo značajnu ulogu.infrastruktura ima vrlo značajnu ulogu.

40

IT komponente u Becmanovom modelu poslovanja uključuju:

� IT arhitekturu i standarde

� IT platformu: kompjutacioni hardver

� Komunikacije: podaci, glas, slika, mreža, sigurnost

� Interfejsove� Interfejsove

� Podatke/informacije

� Softverske aplikacije

� Korisničku podršku: deskovi za pomoć i obučavanje

41

Softverske aplikacije

� Automatizovana kancelarija i Groupware

� Transakcioni sistemi

� Proces modelovanja i simulacija

� DSS i EIS� DSS i EIS

� Funkcionalni informacioni sistemi: finansije, marketing, proizvodnja, ljudski resursi,

� Inteligentni sistemi: ES, KD, ML (mašinsko učenje) IPSS (integrated performance support systems)

42

Karakteristike znalačke organizacije

� Visoka performansa

� Usmerenost na kupca/korisnika

� Usmerena na unapređenja i poboljšavanjapoboljšavanja

� Usmerena na visok kvalitet

� Visoko fleksibilna i adaptivna

� Visok nivo ekspertize i znanja

� Velike količine učenja i inovacija

43

Transfer znanja

� Identifikovanje,

� Razvoj,

� Monitorisanje i ljudskih i elektronskih kanala deljenja znanja.kanala deljenja znanja.

44

ORGANIZACIJA KOJA UČI

� Definicije organizacionog učenja se, pored ostalog, razlikuju i po odgovoru na pitanje da li se za učenje zahteva promena ponašanja ili su novi načini mišljenja i, time, nove mogućnosti za akciju dovoljne.time, nove mogućnosti za akciju dovoljne.

� Primer definicije koja spada u prvu kategoriju je: Neki entitet (osoba, grupa, organizacija, društvo...) uči ako, kroz svoju obradu informacija, menja opseg svojih potencijalnih ponašanja (Huber, 1991.)

45

� Organizacija koja uči je vešta u kreiranju, sticanju i prenošenju kreiranju, sticanju i prenošenju znanja i u modifikovanju svog ponašanja saobrazno novim znanjima i uviđanjima.

46

Uprošćena shema ciklusa organizacionog učenja(prilagođeno, Nonaka, 1994.)

Individualnoznanje

Intersubjektivnoznanje

Deljenje

Znanje uprimeni

Institucionalizovanoznanje

Feed-back Institucionalizacija

Aplikacija

47

Pristup

lIndividualno učenje

lGrupno učenje

lUpiti

lEkperti

lMenadžmet planiranja

lProgram obuke

lCommunities of Practice

lZahvatanje znanja

lRazgovori

lKM inicijative

lOperaciono mgmt

strana-tražnje KM strana-primene KM

Socijal.Dim.

lOperaciono mgmt

lPortali znanja

lInovacioni alati mgmt

lGroupware: collaboration apps, Virtual Teaming Tools, emails

lDiskusione grupe

lInformacioni portali

lIntranet

lInformaciono mgmt

lWork product mgmt

lUpravljanje sadržajem mgmt

lGroupware

Tehn.Dim.

Relevantne (AI) tehnike za KM

� Inženjering znanja/tehnike sticanja� Data Mining, ekstrakcija informacija� Ontologija� XML, XML shema, RDF, RDF shema� Znanje i organizaciono modelovanje� Modelovanje poslovnih procesa� Mogućnosti, ciljno modelovanje, korisničko modelovanje i

profilisanjeprofilisanje� Rezonovanje na slučaju� Planiranje � Workflow sistemi � Integracija znanja, specijalizacija i ponovno korišćenje� Provera nekonzistentnosti� Automatizovana podrška za kolaborativne diskusije,

argumentacije, topic praćenje topika i značenja

4949

Doprinos AI u KM ?

� Tehnike inženjeringa znanja:– Sticanje (crpljenje) znanja

– Zahvatanje znanja

– Modelovanje znanja

– Deljenje znanja– Deljenje znanja

– Rezonovanje i zaključivanje o znanju, e.g.

� Workflow sistemi

� Verifikacija, validacija i kritički pristup znanju

� Argumentacija znanja i rešavanje konflikata

– Korišćenje znanja i re-use

5050

Kako se kreira znanje?

• Teorija Nonaka & Takeuchi 1995: The

Knowledge Creating Company:

� Konverzija znanja: socijalna

interakcija između tacit i

ekplicitnog znanja

� Konverzija znanja je interakcija

između individua

� Organizaciono znanje je

zasnovano na tacit znanju

individua

5151

Četiri modela konverzije znanja

Socijalizacija EksternalizacijaTacit

knowledge

Tacit knowledge Explicit knowledge

From

To

Internalization Combination

Explicit

knowledge

(Nonaka & Takeuchi 1995: The Knowledge Creating Company) 5252

Sadržaj znanja

Socialization

Sympathized

Knowledge

Externalization

Conceptual

Knowledge

Tacit

knowledge

Tacit knowledge Explicit knowledge

From

To

Knowledge

Internalization

Operational

Knowledge

Knowledge

Combination

Systemic

Knowledge

Explicit

knowledge

(Nonaka & Takeuchi 1995: The Knowledge Creating Company) 5353

Organizaciono znanje: zašto je važno?

� Znanje može biti ugrađeno u procese, proizvode, sisteme, i kontrole

� Znanju se može pristupati po potrebi preko � Znanju se može pristupati po potrebi preko unutrašnjih, organizacionih ili spoljnih izvora

� Ono je raznovrsno i svestrano a može biti transformisano formalno, preko obuke ili neformalno, socijalizacijom radnog okruženja

� Predstavlja suštinu konkurentske prednosti!5454

Upravljanje znanjem - kolaboracija

Standardi, Relevantna

dokumenta, knjige,...

Misliideje,

komentari,kritike

Sredstva za razmenu

eksplicitnog znanja

Nastava,obrazlaganje

Sredstva za razmenu implicitnog & tacit

knowledge

eksplicitnog znanja

Zajednički rad za dostizanje zajedničkih ciljeva

5555

Kako se pronalazi znanje?

� Kodifikacija: IT se koristi za izgradnju korporativne memorije, gde su sva znanja za rešavanje problema pažljivo pohranjena sa ciljem pažljivo pohranjena sa ciljem višestrukog korišćenja

� Personalizacija: IT se koristi uglavnom kao sredstvo komunikacije da bi se omogućilo kreiranje novog znanja (Hansen et al. 1999)

5656

Korisnički

portall

Organizacija Personalizacija Publikovanje

Pretraživanje teksta MetadataPortalserver

Koncept portala organizacije

Documentmanagement

Web Groupware Datawarehouse ERP-database

M&S database

Pristup Pretraživanje teksta Metadata server

Izvori podatakaB. Szuprowicz Implementing Enterprise Portals 2000

5757

Case: partnerstvo preko Ekstraneta

Naručivanje

komponenti

Komponente

isporukeSistem

asembliranja

Zahtevi

sistema

komponenti

Sistem

proizvodnjeKomponente

proizvodnje

isporuke asembliranja

Sistem

proizvodnje5858

Kolaboracioni alati

E-Mail WWW-straniceVideo-

konferencije

Organizacioni

portali

Traženje znanja

Telefonske

diskusije

Tele-

konferencije Pregledi

GROUPWARE

5959

Komponente sistema upravljanja

znanjem

� Tehnologije – Komunikacije

• Pristup znanjima

• Komunikacija sa drugima

– Kolaboracija – Kolaboracija • Realizacija groupwork

• Sinhronizacija ili asinhronizacija

• Isto mesto/različito mesto

– Pohranjivanje i pretraživanje• Zahvatanje, smeštanje, pretraživanje, i upravljanje i

eksplicitnim i tacit (neizrecivim) znanjem kroz kolaborativne sisteme

9-60

Upravljanje znanjem i IT• 1978. god. - aplikacije bazirane na hipertekstu i groupware-u. • Osamdesetih godina XX veka znanje dobija tretman korporativnog

dobra, ali ga klasična ekonomija još uvek tako ne tretira. • Razvoj sistema za upravljanje znanjem bazirao na dostignućima iz

oblasti ekspertnih sistema i veštačke inteligencije, koji su biliosnova koncepata poznatih kao "sistemi bazirani na znanju", "inženjerstvo znanja", "razmena znanja", "partnerstvo u učenju", "organizacija koja uči".

• 1989. godine se pojavljuju stručni radovi u "Sloan Management • 1989. godine se pojavljuju stručni radovi u "Sloan Management Review", "Harvard Business Review" i dr.

• Do sredine devedesetih upravljanje znanjem doživljava procvat zahvaljujući internetu.

• IKMN (International Knowledge Management Network) je počela sa radom u Evropi krajem osamdesetih, da bi 1994. godine počela da se prezentuje na internetu i da joj se pridružuju druge mreže, izmedju kojih je i Forum upravljanja znanjem (Knowledge Management Forum).

Upravljanje znanjem i IT• Hewlett Packard: ogromno znanje iz marketinga je uključio u Web bazirani

sistem, kome mogu da pristupe zaposleni širom sveta. Ova znanja sadrže informacije o proizvodima, konkurentskim ostvarenjima, marketing prezentacije spremne za prikazivanje i dr.

• Postojeći sistem kataloga dokumenata, video i audio kaseta sastanaka, dopunio bazama podataka najboljih rešenja ("best practises") i mrežom inovacija (Work Innovation Network), koja predstavlja kompjutersku zbirku sastanaka i diskusija na teme iz menadžmenta.

• DowChemical: uneo je svojih 25 000 patenata u bazu podataka dostupnu svimsektorima radi istraživačkih aktivnosti. sektorima radi istraživačkih aktivnosti.

• GE od 1982. godine prikuplja sve primedbe kupaca u jedinstvenu bazu i dosada je obradio preko 15 miliona problema i rešenja.

• Boeing je za projektovanje Boeing 777 uključio svoje putnike u više od 200 timova. Ovaj projekat predstavlja razvoj prvog aviona bez papirne dokumentacije.

• Mc Kinsey i Bain, dve konsalting kuće iz oblasti menadžmenta su razvile sopstvenu bazu podataka znanja koja sadrži iskustva iz svih poslova koji su realizovani, uključujući imena članova tima i reakcije klijenata. Svaki tim je imao odredjenog "istoričara" (dokumentaristu) radi dokumentovanja projekata.

• Znajući da se intelektualna dobra i dobra bazirana na znanju dele na eksplicitna i skrivena (tacit), a uvažavajući činjenicu da prenos skrivenog znanja znači više od akumulacije i transfera golih činjenica, BP je instalirao komunikacijsku mrežu, koja je omogućavala multimedijalne videokonferencije zaposlenih, elektronsku poštu, itd.

Upravljanje znanjem i IT

Ako se zna da su značajnije komponente upravljanja znanjem:

• generisanje znanja,

• pristup znanjima iz spoljnih izvora,

• upotreba znanja u donošenju odluka,• upotreba znanja u donošenju odluka,

• uključivanje znanja u procese, proizvode i usluge,

• predstavljanje znanja kroz dokumenta i baze podataka,

• transfer postojećeg znanja u druge delove organizacije i

• merenje vrednosti znanja,

vidimo zašto je došlo do visokog stepena povezivanjainformatičkih tehnologija i upravljanja znanjem.

Upravljanje znanjem i IT

• Implementacija upravljanja znanjem

povezana sa korišćenjem savremenih

informatičkih tehnologija kao što su

intranet, internet, baze podataka, data

warehouse, knowledge warehouse, i dr. warehouse, knowledge warehouse, i dr.

• Software Magazine definiše upravljanje

znanjem kao "razumevanje relacija izmedju

podataka, identifikaciju i dokumentaciju

pravila za upravljanje podacima i

obezbedjivanje tačnosti podataka i

očuvanje njihovog integriteta".

Upravljanje znanjem i IT

• Baze podataka, groupware i druge aplikacije čuvaju podatke, ali ne čuvaju strukture ili modele koje ljudski um poseduje, dajući smisao podacima.

• Do sada se primena IT nije odnosila na obradu skrivenog znanja, koje je, kao što je poznato, duboko ukorenjeno u iskustvu, vrednostima i emocijama ukorenjeno u iskustvu, vrednostima i emocijama individue, a upravo je skriveno znanje ono, koje omogućava stvaranje novih vrednosti i koje daje prevagu kompaniji u trci sa konkurentima.

• Upravljanje znanjem je proces koji nema kraja, jer se menjaju zahtevi kupaca, proizvodne tehnologije, komunikacione tehnologije, regulative, pristupi u menadžmentu kompanija i dr.

Upravljanje znanjem i IT

IT za upravljanje znanjem su imale tri faze:

1. Baze podataka projekata i najboljih rešenja (1992)

2. Datawarehouse podataka vezanih, pre svega, za

potrošače (ogromne arhive tekstova i podataka) - u potrošače (ogromne arhive tekstova i podataka) - u

potpunosti pasivna faza (1992-1999)

3. Interaktivne Web strane, e-poslovanje, on-line

transakcije (1999-2001)

• U bliskoj budućnosti se očekuje da se mnogo više

uključi "ljudska infrastruktura", pored IT

infrastrukture (Svejbi).

Upravljanje znanjem i IT

1960: "primitivna" obrada

1970-80: distribuirane, relacione

baze, SQL, OLTP

Sredina 80-ih:

objektna orijent.

multimedija,

baze znanja

Kraj 80-ih:

Data warehouse

Data mining

OLAP

1990: baze zasnovane

na internetu,

XML,Web mining

2000: nova generacija IIS

Poslovna inteligencija

Izvori podataka

Data Warehouse

Alati

• ETL – Extraction, Transformation, Loading

• ERP

• eksterni

• CRM

• ....

Data Warehouse

Data cube

• ETL

• EII

• EAI

Alati

• OLAP

• Data mining

• Balanced

scorecard

Poslovna inteligencija

Cilj - integracija informacija unutar organizacije

• E3 tehnologije:

- ETL (usmerena na bazu podataka)

- EAI (Enterprise Application Integration -- EAI (Enterprise Application Integration -usmerena na aplikaciju)

- EII (Enterprise Information Integration -usmerena na krajnjeg korisnika)

Komponente sistema upravljanja znanjem

� Tehnologije podrške– Veštačka inteligencija

• Ekspertni sistemi,neuronske mreže, fuzzy logika, inteligentni agenti

– Intelligent agents• Systems that learn how users work and provide assistance• Systems that learn how users work and provide assistance

– Knowledge discovery in databases• Process used to search for and extract information

– Internal = data and document mining

– External = model marts and model warehouses

– XML• Extensible Markup Language

• Enables standardized representations of data

• Better collaboration and communication through portals

9-709-70

Implementacija sistema za

upravljanje znanjem• Identifikacija i integracija komponenti

– Rani razvoj sistema preko mreža, groupware, databases

• Knowware– Tehnološki alati podrške upravljanja znanjem

• Collaborative computing tools– Groupware– Groupware

• Knowledge servers

• Enterprise knowledge portals

• Document management systems– Content management systems

• Knowledge harvesting tools

• Search engines

• Knowledge management suites– Complete out-of-the-box solutions

9-719-71

Implementacija sistema za

upravljanje znanjem

• Implementacija

– Raspoloživi softverski paketi

• Uključuje jedan ili više alata

– Konsultantske firme– Konsultantske firme

– Outsourcing

• Application Service Providers

9-729-72

Integracija sistema za

upravljanje znanjem

• Integracija sa preduzećima i informacionim sistemima

• DSS/BI– Integrativni modeli i aktivnosti za specifične

problemeprobleme

• Veštačka inteligencija– Ekspertni sistem = if-then-else pravila

– Procesuiranje prirodnog jezika = razumevanje pretraživanja

– Artificial neural networks = razumevanje teksta

– Artificial intelligence based tools = identifikacija i klasifikacija ekspertize

9-739-73

Integracija sistema za

upravljanje znanjem• Baze podataka

– Otkrivanje znanja u BP

• CRM– Obezbeđenje tacit znanja za korisnike

• Supply chain management systems• Supply chain management systems– Kombinovani pristup tacit iexplicit znanja

• Korporativni Intranet i Ekstranet– Slobodni tok znanja u oba pravca

– Zahvatanje znanja uključivanjem svih učesnika i korisnika

– Isporuka znanja kada sistem proceni za potrebnoem

9-749-74