Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Данные, информация, знания
Выделяются три категории, которые зачастую путаются: данные, информация и знания. Термин «данные» происходит от слова data – факт, а «информация» (от informatio) означает разъяснение, изложение, т.е. сведения или сообщение.
Данные – это совокупность сведений, зафиксированных на определённом носителе в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и обработки. Преобразование и обработка данных позволяет получить информацию.
Информация – это результат преобразования и анализа данных. Отличие информации от данных состоит в том, что данные – это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определённых носителях, а информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач. Например, в базах данных хранятся различные данные, а по определённому запросу система управления базой данных выдаёт требуемую информацию.
Знания – это уже результат познавательной деятельности человека, а не машин, как в первых двух случаях. Существует два типа знаний:
• явные знания – все, что можно зафиксировать на любых носителях;
• неявные знания – что достаточно затруднительно зафиксировать на носителях, но даже если и возможно зафиксировать на носителях, то может трактоваться по-разному. Сюда входят:
o опыт человека;
o компетенции;
o навыки.
Явные знания отличаются от информации как раз тем, что информация может быть получена машинным способом, а явные знания, это результат интеллектуальной деятельности, но зафиксированный на носителях.
Для целей внедрения корпоративных систем управления знаниями данное отличие не принципиальное, поэтому далее данные категории объединены под общим названием «информация», а под «знаниями» понимаются только «неявные знания».
В фокус проектов по созданию самообучающихся организаций входят только явные и неявные знания, но не данные.
Это связано с тем, что вопрос управления данными – это в первую очередь вопрос о технологиях работы с данными, а во вторую очередь о людях. В то время как управление знаниями – это в первую очередь о людях, во вторую о технологиях. Безусловно, без данных все полученные знания можно подвергнуть сомнению, поскольку они будут теоретическими, но я намерено разделяю данные области, поскольку охватить сразу две области достаточно сложно. Кроме того, вопросы управления данными уже продвинулись на достаточно хороший уровень (Big Data), в то время, как в вопросе управления знаниями мы находимся вначале пути.
Схематично различие в управлении данными и знаниями можно представить следующим образом.
Рисунок 8 – Различие управления данными и знаниями
Управление знаниями не является обычным процессом компании, «прописав» который, сразу заработает. Потому-что это система, которая пронизывает всю организацию на всех уровнях, потому что это не только процесс, это ещё и мотивация сотрудников, это ещё и корпоративная культура, это вопросы интеллектуальной собственности, это ИТ-поддержка, это эффективная программа управления изменениями через коммуникации и вовлечение. Это комплексная система, это актив компании (как физические здания), а не один из процессов. В конце концов, человека очень трудно заставить делиться своими знаниями, а если создать необходимую среду и подвигнуть человека на это, то процесс будет проще.
Система управления знаниями не заменяет и не подменяет (хотя некоторые ИТ-решения могут включать такие модули): системы документооборота, CRM-системы, ERP-системы. Но может интегрироваться с данными решения.
Подытоживая, приведу краткое описание важнейших терминов.
Рисунок 9 – Фокус проектов по управлению знаниями
Источники знаний
В качестве источников знаний можно рассматривать:
• поставщиков;
• внешнее окружение, в том числе обучающие институты;
• партнёров;
• клиентов;
• сотрудников.
Для создания самообучающихся организаций все типы знаний важны, поскольку они позволяют непрерывно улучшаться и адаптироваться.
Классификация инструментов управления знаниями
Представленные ниже инструменты управления знаниями закрывают потребности большинства организаций мира, процентов на 90—95%, в некоторых случаях на 100%.
В ходе большого количества проектов, изучения различного опыта у меня сложилась следующая классификация инструментов по объекту приложения их воздействия. Безусловно, деление достаточно условное, если мы повышаем навыки и компетенции сотрудников, то мы вправе ожидать повышения операционной эффективности. В данном случае речь идёт не опосредованном, а о прямом воздействии.
Инструменты, выделенные жирным, рассмотрим подробно в данной книге, инструменты не выделенные жирным – по ним, как правило уже достаточно много материалов и информации, поэтому перегружать книгу нет смысла. Каждый инструменты, выделенный жирным мы рассмотрим отдельно.
1. Инструменты в сфере повышения продуктивности и эффективности сотрудников:
• Развивающие компетенции и навыки сотрудников, повышающие общий уровень знаний:
o Традиционное, дистанционное, самообучение;
o Наставничество, экспертная поддержка;
o Поиск и/или приобретение различной информации.
• Повышающие эффективность командной работы:
o Сообщества профессионалов (рабочие группы);
o ИТ-решения для командной работы (например, распределение и контроль задач).
• Позволяющие повысить продуктивность и качество аналитической работы, лучше и быстрее находить необходимые знания:
o База знаний;
o Wiki и информационное картирование;
o Профиль сотрудников;
o Exit interview;
o Сервис вопросов и ответов.
• Повышающие эффективность коммуникаций:
o Сообщества профессионалов (рабочие группы);
o Системы документооборота;
o Мессенджеры;
o Электронная почта.
2. Инструменты поддержки клиентов и поставщиков:
• Хранящие историю взаимодействие с клиентами:
o CRM-системы;
• Направленные на получение обратной связи:
o Поиск и работа с неструктурированной информацией (например, в социальных сетях);
o Работа в части сбора обратной связи (с помощью анкетирования, опросов, конкурсов, фокус-групп, сервисов вроде Zendesk).
3. Инструменты повышения эффективности проектной и операционной деятельности, качества продуктов/услуг, внутренних систем:
• Извлечённые уроки;
• Управление идеями;
• Анализ лучших практик;
• Адаптивный кейс-менеджмент;
• Exit interview.
Существует ещё следующее представление с точки зрения элементов интеллектуального капитала. Выделяют три области, где может быть сконцентрировано знание:
• человеческий капитал;
• организационный (иногда структурный) капитал;
• внешний капитал.
Человеческий капитал – все то, что касается людей: не только их интеллект, знания и опыт, но также и другие качества, такие как лояльность, мотивация и умение работать в команде. Человеческий капитал прирастает двумя способами:
• компания использует максимальный объем знаний своих сотрудников,
• максимальное число сотрудников владеет знаниями, способными принести пользу компании.
Для того чтобы человеческий капитал заработал, необходимо не только движение знаний, но и управление ими, и, следовательно, нужна соответствующая организация, структура. Самоценность структурного капитала, как и капитала вообще, определяется не его наличием, а эффективностью использования. Таким образом, можно утверждать, что структурный капитал является проявлением организационных способностей компании отвечать требованиям рынка, возможности их использования вновь и вновь для создания новых ценностей.
Внешний капитал – это все внешнее окружение, с которым взаимодействует компания, включая поставщиков и клиентов. Здесь важно не только вовлекать данный интеллектуальный потенциал в развитие компании, но и осуществлять корректные коммуникации внешнему окружению через различные каналы.
Данный подход не противоречит представленному выше и вполне имеет право на жизнь.
Концепция системы управления знаниями самообучающейся организации
Комплексная концепция системы управления знаниями (СУЗ), позволяющая построить эффективное управление знаниями и самообучающуюся организацию, представлена на рисунке 10.
Рисунок 10 – Концепция системы управления знаниями
- Бизнес. Организация, управление, оценка - Виктор Черняк - Прочая научная литература
- Российский и зарубежный конституционализм конца XVIII – 1-й четверти XIX вв. Опыт сравнительно-исторического анализа. Часть 2 - Виталий Захаров - Прочая научная литература
- ЭВМ и живой организм - Александр Драбкин - Прочая научная литература
- Современные технологии в физическом воспитании - Сергей Гурьев - Прочая научная литература
- Русская расовая теория до 1917 года. Том 2 - Владимир Авдеев - Прочая научная литература
- Компьютерно-ориентированные технологии управления. Коротко о главном - Евгений Шуремов - Прочая научная литература
- Семья и семейное воспитание: кросс-культурный анализ на материале России и США - Коллектив авторов - Прочая научная литература
- Memento mori. История человеческих достижений в борьбе с неизбежным - Эндрю Дойг - Здоровье / Медицина / Прочая научная литература
- Концепции современного естествознания: конспект лекций - Ольга Стрельник - Прочая научная литература
- Образ власти в современных российских СМИ. Вербальный аспект - В. Н. Суздальцева - Культурология / Прочая научная литература