Znalostný manažment a objavovanie znalostí v databáze

Znalostný manažment

Jeden zo základných pojmov znalostného manažmentu (knowledge management, KM) – pojem „znalosť“ je problémový hneď z viacerých hľadísk.

Oblasť znalostného manažmentu vychádza z anglo-americkej literatúry, kde pojem „knowledge“ má viacero významov. Tento pojem možno do slovenčiny preložiť niekoľkými termínmi, ako sú poznatok, znalosť, vedomosť, poznanie a pod., pričom niektorí slovenskí autori ich nevnímajú ako úplné synonymá a vo svojich prácach ich diferencujú. Problémom je aj ďalšia vlastnosť anglického výrazu knowledge, ktorý je vlastne pomnožným podstatným menom, takže ho možno preložiť aj ako poznanie, vedomie. Ďalším problémom je, že anglo-americká literatúra vníma tento pojem veľmi široko a mnohí na Slovensku s problémami prijímame fakt, že znalosťou sú v jej ponímaní myslené aj schopnosti, zručnosti, intuícia, talent či zmysel pre humor. Ostatným problémom, ktorý pociťujú odborníci na celom svete, je nejednoznačné zadefinovanie pojmu znalosť. Mnohí autori si na pomoc berú pojem informácia.

Znalosť

Rovnako informácia aj znalosť sú o význame, teda obe sú závislé od kontextov a vzťahov. Takže v určitých aspektoch sú si podobné a v iných odlišné. Informácia je viac faktická, znalosť je o presvedčení a subjektívnom názore. Navyše znalosť je vždy spojená s činnosťou a mala by byť použitá.

Mnohí autori definujú znalosť na základe hierarchickej postupnosti údaje – informácie – znalosti. Znalosti sú:

• hodnotné informácie z ľudskej mysle.
• odskúšané, zhodnotené informácie v kontexte.
• odvodené z informácií pomocou určitej postupnosti formálnych pravidiel (porovnávanie, triedenie, analyticko-syntetické vyhodnocovanie, overovanie a pod).

K premene informácií (odborná kniha z chémie) na znalosti (realizácia výskumu) často potrebujeme už nejaké znalosti mať (ovládať chémiu). Toto je vyjadrené aj vo vzorci: „Znalosť = informácia + x, pričom x predstavuje súhrn predchádzajúcich znalostí, zručností, skúseností, mentálnych modelov a pod.“.

Veľmi dôležitý aspekt priblíženia sa problematike knowledge management je úplné porozumenie celého obsahu pojmu znalosť, ktorému napomáha typológia znalostí. Pre rôzne oblasti je aspekt delenia odlišný. Z hľadiska výskumu v oblasti umelej inteligencie je určite veľmi dôležité členenie znalosti na deklaratívne („čo“) a procedurálne („ako“). Z hľadiska všeobecného manažmentu je dôležité odlíšiť znalosti individuálne a kolektívne (napr. kultúra podniku). Alebo na znalosti typu: know-what, know-how, know-where, know-why, know-who.

Explicitné, implicitné a tacitné znalosti

Z hľadiska znalostného manažmentu je najvýznamnejším aspektom delenia znalostí ich možnosť vyjadriteľnosti, podľa čoho rozlišujeme znalosti:

• explicitné,
• implicitné,
• tacitné.

Explicitné znalosti sú pomerne jednotne definované ako znalosti, ktoré sú kodifikované, resp. štruktúrované, a je možné ich ľahko vyjadriť písmenami, slovami, znakmi. Rovnako jednoduchá je ich komunikácia a zdieľanie vo formálnom jazyku, ako aj ich zachytenie a znázornenie v dokumentoch, databázach alebo informačných systémoch. Explicitné znalosti možno vyjadriť formálnym jazykom vrátane gramatických alebo matematických vyjadrení, špecifikácií a manuálov. Možno ich teda ukladať do systémov riadenia dokumentov, knižničných systémov, marketingových informačných systémov a pod.

Implicitné a tacitné znalosti sú akýmsi opozitom explicitných znalostí. Implicitné znalosti sú zatiaľ nevyjadrené znalosti získané vzdelávaním alebo tréningom. V prípade tacitných znalostí je situácia komplikovanejšia. Prvú zmienku o tacitnej (angl. tacit – tichý, mlčanlivý) znalosti možno nájsť v diele filozofa M. Polanyiho z roku 1966. Polanyi píše: „Môžeme vedieť viac, ako sme schopní vysloviť“ (10). Takže tacitné znalosti sú skrytým druhom znalostí, ktoré bežne získavame socializáciou s okolím a o ktorých existencii často ani nevieme. Problém nastáva pri snahe o ich externalizáciu, čo často nie je vôbec možné. Často sa ako príklad uvádzajú nasledujúce situácie – pokúste sa predstaviť si situáciu, že máte niekomu v podobe dokumentu vytvoriť akýsi návod na bicyklovanie alebo máte slovne opísať, ako vyzerá zelená alebo červená farba… Alebo sa skúste opýtať najlepších dizajnérov, technikov alebo expertov v organizácii – čo je ich najhodnotnejšou znalosťou? Je to znalosť, ktorú možno nájsť v knihách? Zistili by ste, že knihy síce sú hodnotné, ale skutočne cenná znalosť je schopnosť prichádzať s novými nápadmi, kreatívnymi riešeniami problémov alebo schopnosť klásť dobré otázky. Ak by ste chceli zistiť, odkiaľ táto ich znalosť pochádza – pravdepodobne by odpoveď znela – neviem…

Vo všeobecnosti sa v publikáciách znalostného manažmentu často stretávame s tým, že implicitné a tacitné znalosti sa používajú ako synonymá, čo na určitej úrovni riešenia problémov môže byť účelné.

Manažment znalostí

Podobne ako v prípade pojmu znalosť, aj o pojme manažment znalostí by sme mohli v danom slovnom spojení polemizovať. Mnoho autorov s týmto pomenovaním nesúhlasí ani v zahraničí. Uvádzajú, že toto slovné spojenie mylne evokuje predstavu nejakého manažéra, ktorý sedí v obleku a má dosah do ľudských mozgov, aby z nich získaval znalosti, ktoré potom bude riadiť, akoby šlo o súčiastky auta. Napriek tomu toto slovné spojenie už bolo všeobecne prijaté komunitou vedcov aj ľudí z praxe.

Význam knowledge management je v snahe teoreticky porozumieť a prakticky pomáhať pri vytváraní takých podmienok (sociálnych aj technických), ktoré by napomáhali a motivovali znalostných manažérov k získavaniu, zachytávaniu, zdieľaniu a využívaniu znalostí v organizácii.

Možnosť ich spracovania a analyzovania dávno presahuje ľudské možnosti. A práve túto problematiku sa snažia riešiť metódy objavovania znalostí. Ich snahou je získavať nové, platné a potenciálne užitočné znalostí z objemných dostupných dát.

O objavovaní znalostí z databáz sa začalo v odborných kruhoch hovoriť začiatkom 90. rokov minulého storočia a od tej doby rastie záujem odbornej komunity o danú problematiku, o čom svedčí aj množstvo konferencií, vznik odborných skupín ale aj vydávanie odborných časopisov a iných publikácií venovaných práve tejto oblasti.
Objavovanie znalostí z databáz je multidisciplinárna oblasť, a k jej rozvoju okrem metód umelej inteligencie, prispievajú a napomáhajú napríklad databázové technológie a štatistika. Tieto disciplíny sa spočiatku vyvíjali samostatne, až kým nenastalo obdobie, keď rozsah automatický zbieraných dát začalo ľuďom prerastať cez hlavu, a zároveň vznikla potreba využívať dáta pre podporu rozhodovania.

Ako už bolo spomenuté, objavovanie znalostí z databáz (KDD – Knowledge Discovery in Databases) je proces extrakcie znalostí z databáz, pričom extrahované znalostí musia byť: platné, doposiaľ neznáme a potenciálne užitočné. Proces objavovania znalostí je multidisciplinárny (zastúpenie viacerých oblastí výskumu), iteratívny a interaktívny. Aby sme dosiahli optimálne výsledky, ktoré by mohli byť pre nás prínosné, spravidla tento proces nie je možné plne automatizovať. Pravé preto je dôležitá asistencia človeka, ktorý rozhoduje o výbere vhodných operácií, algoritmov, parametrov a v konečnom dôsledku aj o tom, ktorá z objavených znalostí je prínosom a mala by sa aplikovať do praxe. Viac informácií tu: http://smartvia.sk/?p=459

Využitie knowledge management

Tak ako aj v iných oblastiach a procesoch, existuje viacero modelov a metodík pre jednotlivé procesy. Podobne je to aj pri objavovaní znalostí z databáz. Za niektorými metodikami stoja producenti programových systémov (metodika 5A od firmy SPSS, metodika SEMMA od firmy SAS). Existujú snahy o štandardizáciu procesu KDD. Veľký význam v tomto smere je iniciatíva CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) Výsledkom tejto iniciatívy je nádejný krok smerom k definovaniu štandardnej metodológie objavovania znalostí. Práve na tejto metodológií sa pokúsim popísať jednotlivé fázy procesu Knowledge Discovery in Databases už v ďalšom príspevku.

Cieľom tohto článku bolo poukázať na dôvod vzniku tejto multidisciplinárnej oblasti – objavovanie znalostí z databáz a jej základnú charakteristiku. V ďalších príspevkoch sa budeme snažiť ponoriť hlbšie do tejto problematiky a priniesť Vám zaujímave a

Typické aplikačné oblasti KDD

• marketing – identifikácia rôznych zákazníkov s cieľom segmentácie trhu ( pr. Amazon.com).
• odhaľovanie podvodov – transakcie s kreditnými kartami, mobilné telekomunikačné siete.
• individuálna reklama- na základe sledovania osobného správania sa na webe (New York Times grátis po registrácii osobných údajov).
• astronómia- objavovanie astronomicky relevantných objektov (SKICAT_ rozhodovacie stromy pre automatickú klasifikáciu objektov).
• investície- finančné analýzy s cieľom definovať portfólio s požadovanými vlastnosťami; predikcia určitých indexov.

Aplikácia znalostného manažmentu

Ako prvé je dôležité uvedomiť si „Čo potrebujeme vedieť najlepšie, čo najviac prispeje k cieľom našej organizácie?“. Najdôležitejšie je vôbec začať, lebo len to, že začneme, môže priniesť výsledky. Stačí si vybrať ľubovolnú aktivitu manažmentu znalostí, napríklad schôdzky, kde bude dochádzať k zdieľaniu znalostí pred akciou a postupne túto aktivitu zavádzať do praxe. Potom pridávať ďalšie aktivity. Neskôr budeme uplatňovať model konzistentne – prirodzene, budeme to robiť automaticky, bez toho, že by na to museli myslieť.

Je potrebné aj vytvorenie vhodného prostredia. Efektívny znalostný manažment vyžaduje vytvorenie vhodného prostredia a firemnej kultúry. Najčastejšie za účelom vytvorenia vhodného prostredia je potrebné:

• odstránenie technologických bariér (aby sa nevyskytovala nekompatibilita medzi systémami zdieľania znalostí)
• odstránenie bariéry v procesoch (procesy sú často nastavené tak, že nie je napríklad priestor na to, aby boli po akcii zaznamenané znalosti; vytvorenie špeciálnych procesov na manažment znalostí)
• odstránenie bariér ľudského správania sa (Požiadanie o pomoc neznamená slabosť človeka. To, že je daný človek tak zavalený úlohami, neznamená, že nedokáže pomôcť) – motivácia: odmeny za poskytnutie pomoci. Bariéra, že sa človek bojí dať informáciu, aby neprišiel o svoju výhodu.)
• uplatnenie komunitného prístupu (buď spoločne klesneme ku dnu, alebo to zvládneme; učiť sa od ostatných, vytvorenie spoločných hodnôt, spochybňovanie zavedených konvencií, ísť príkladom ostatným otvorenosťou a zdieľaním informácií)

Do riadenia procesov zmien pri vytváraní vhodného prostredia musia byť zapojení všetci pracovníci. Zo začiatku je dôležité dbať na rýchle výsledky, aby bola v tíme motivácia že to funguje. Vhodný štýl vedenia je taký, ktorý podporuje učenie a zdieľanie. Viac informácií tu: http://www.riadenie.sk/znalostny-manazment-collison/

1. http://itlib.cvtisr.sk/archiv/2009/4/znalostny-manazment.html?page_id=1060
2. DAVENPORT, T. H. 1997. Information Ecology:Mastering the information and knowledge enviroment.Oxford University Press: New York, NY. 288 s. ISBN: 0195111680.
3. DAVENPORT, T. H. and PRUSAK, L. (1998) Working Knowledge: How organizations manage what they know.Harvard Business School Press, Boston, 1998. ISBN 978-1-57851-301-7.
4. VYMĚTAL, J. – DIAČIKOVÁ, A. – VÁCHOVÁ, M. 2005. Informační a znalostní management v praxi. Praha: LexisNexis CZ, 2005. 399 s. ISBN 80-86920-01-1.
5. NONAKA, I. and TAKEUCHI, H. 1995. The knowledge-creating company: how Japanese companies create the dynamics of innovation, Oxford University Press, New York, NY. Podľa Stenmark, Dick : Data, information, and knowledge (KM page3). 2002. [online], [citované 12.5.2006]. Dostupné na internete: http://w3.informatik.gu.se/~dixi/km/chap3.htm.
6. POLANYI, M. 1966/1967. The Tacit Dimension, in Prusak, L. (Ed.) Knowledge in Organizations, Butterworth-Heinemann, Newton, MA, pp. 135-146. Podľa Stenmark, D. Tacit Knowledge: the fundament for knowing (KM page6). [online]. [citované 2.2.2006]. Dostupné na internete: http://w3.informatik.gu.se/~dixi/km/chap6.htm.

Autor: suedig

Tento príspevok bol vytvorený 12.3.2015 a aktualizovaný 6.7.2020. Pozrite si ďalšie príspevky autora suedig.