Управление со скоростью света

Базы знаний (например, у Arthur Andersen — Global Best Practices, у Hewlett-Packard — Knowledge Links) становятся самостоятельными торговыми марками, широко известными на рынке, и имеют весьма значительную стоимость

Добро пожаловать в Интерактивный век!

Умением водить автомобиль никого не удивишь — его скорость, да и сам процесс управления вполне поддаются контролю среднестатистического человека. Пилотировать самолет способны немногие, поскольку этот процесс более сложен: высокая скорость многократно увеличивает цену ошибки. Современные самолеты управляются с помощью компьютеров — у человека не хватает физических и интеллектуальных возможностей для переработки огромного количества информации и мгновенного принятия единственно верного решения. К сожалению, ограничения нашего организма все отчетливее проявляются не только в экстремальных видах деятельности, но и в повседневной жизни.

Ежедневный объем информации, с которым сталкивается наш современник, соответствует годовому потоку столетней давности. Традиционная модель образования переживает настоящий кризис: половину своей жизни человек изучает то, что уже известно науке, и лишь в течение краткого периода может действовать продуктивно, т. е. создавать новые знания. Стремясь предоставить студентам самую актуальную информацию, университеты постоянно модифицируют учебные программы, и все же подготовка их выпускников соответствует миру, устаревшему на несколько лет (поэтому процесс обучения все больше преобразуется в активный обмен знаниями в виде семинаров, дискуссий, конференций). У нашего времени даже название особенное — Интерактивный век, что подчеркивает: для него характерны свобода общения и взаимодействия людей. В новом веке на качественно иной уровень выходят все возможности — и интеллектуальные (получение любых данных, информации, знаний), и связанные с практической деятельностью (мобильность человека, открытость рынков и стран, свобода бизнеса и конкуренции).

Накопление обществом огромного объема знаний может в будущем привести к качественному изменению природы человека. Некоторые ученые предрекают, например, появление способности к восприятию информации на генном уровне (что позволит, скажем, начинать школьное обучение не с таблицы умножения, а с квантовой механики). Однако пока до такого не дошло, нам, живущим в Интерактивном веке, необходимо как-то приспособиться к современной действительности, используя свои обычные возможности. А для этого нужно построить систему управления знаниями (Knowledge Management, KM), способную обрабатывать гигантские массивы данных, выдавая человеку для принятия решения лишь «конденсат» информации.

Знания — ключевой ресурс Интерактивного века

В трудах Питера Дракера — известного ученого-теоретика, занимающегося технологиями управления, знания определяются как ключевой ресурс мировой экономики. По его мнению, такие традиционные факторы производства, как земля, труд и капитал, теперь становятся скорее его ограничителями, а вот знания превращаются в основной двигатель. Чтобы идти в ногу с быстро меняющимся рынком, нужно осознавать смысл происходящих сдвигов и мгновенно отражать их в производственном процессе. Конечно, и раньше изготовлению товара предшествовала фаза его разработки в соответствии с тщательно проанализированными рыночными требованиями. Сегодня же к этой предварительной фазе добавляются интегрированные в производственный процесс действия, обеспечивающие оперативное введение микроизменений, т. е. доводку товара по горячим следам рыночных перемен.

Другой важный аспект знаний как фактора производства — применение полученного опыта. У современных компаний нет времени на постоянное «изобретение велосипеда», поэтому крайне важным становится использование ранее найденных решений, а сами знания и опыт приобретают не меньшую ценность, чем материальные активы. Более того, ценность знаний растет настолько быстро, что уже сегодня она составляет основную часть общей рыночной стоимости многих компаний, особенно в отраслях высоких технологий. Фактически это означает: для любой фирмы важнее всего не то, какими зданиями, оборудованием и сырьем она располагает, а то, каков ее потенциал создания перспективной конкурентоспособной продукции. И этот потенциал тем выше, чем больше база знаний компании.

В данной связи интересно появление фирм новой формации, чья деятельность представляет собой сплав традиционного производства (обозначаемого как brick-n-mortar — «кирпич и цемент», что указывает на его приземленность, реальность) и интерактивного менеджмента (pure play, или «чистая игра», основанная на нематериальных знаниях). Восторг по поводу самого факта возникновения компаний «чистой игры» постепенно стихает — приходит понимание, что истина, как всегда, находится посередине. Симбиозную бизнес-модель обозначают термином click-n-mortar («щелчок и цемент», т. е. управление реальным производством с помощью информационных технологий). По мнению специалистов аналитической компании Gartner Group, уже через два-три года тем фирмам, которые не сумеют перейти к модели click-n-mortar, придется столкнуться с серьезными трудностями из-за резкой потери конкурентоспособности (вероятность такого развития событий оценивается Gartner Group весьма высоко — на уровне 70%).

В США признание стремительно возросшей роли знаний привело к предоставлению существенных налоговых льгот тем компаниям, которые ежегодно расходуют на обучение персонала более двух процентов фонда заработной платы, а также развивают технологии, формирующие так называемое «поле знаний». В его рамках сотрудники могут делиться опытом, находить и обсуждать решения производственных, управленческих, маркетинговых и иных проблем.

Повышенный интерес к управлению знаниями привел к тому, что к данному процессу стали относится как к некоему мистическому действу, позволяющему компании осуществить качественный прорыв и получить значительные конкурентные преимущества. Попробуем же разобраться в сути понятия «знания», а также процесса управления знаниями.

Знание — сила

Знания не рождаются сами по себе, они появляются в результате трансформации одних элементов информационного пространства в другие. Можно выделить пять уровней информационного пространства.

• Данные — это не подвергшиеся обработке, не осмысленные сведения. Они являются сырым материалом для последующих преобразований, но существуют независимо от чьей-либо потребности в анализе. Данные могут быть представлены в различных формах, например в виде электронных таблиц (MS Excel, Lotus и т. п.).
• Информация — обработанные, осмысленные данные. Информация отвечает на вопросы «кто?», «что?», «где?», «когда?», т. е. такие данные воспринимаются во взаимосвязи с другими сведениями (например, это электронная база данных с четкими связями между входящими в нее таблицами).
• Знание — использование информации для достижения определенного результата, дает ответ на вопрос «как?». Когда учащийся запоминает некие сведения, он приобретает пассивные знания: он получает возможность ответить на определенные вопросы, однако не овладевает принципами формирования знаний, ибо пассивные знания не позволяют создавать новые знания на основе логических правил. Например, все школьники зубрят таблицу умножения, благодаря чему могут сказать, что 2 х 2 = 4. Однако на вопрос, сколько будет 137 х 960, ответа не последует либо он окажется неверным — строчка с произведением этих чисел не была заучена, ее нет в таблице. Для того чтобы правильно ответить на этот вопрос, нужны так называемые аналитические способности, определяющие следующий уровень — понимание.
• Понимание — возможность создания новых знаний на базе приобретенных ранее, ответа на вопрос «почему?». Знание и понимание различаются так же, как заучивание и изучение. В компьютерных технологиях функции понимания выполняют аналитические системы, которые формируют новые знания вероятностного характера на основе имеющихся данных, информации и знаний.
• Мудрость — оценка понимания. Только этот уровень относится к будущему (четыре предыдущих уровня работают в прошлом или настоящем). Мудрость позволяет использовать информацию всех других уровней как входящую для разума — особенной «программы», создающей понимание там, где его раньше не было. Отличительная особенность мудрости состоит в том, что обладающий ею человек постоянно задает вопросы, на которые либо нет ответов вообще, либо их трудно найти. По нашему мнению, компьютеры никогда не достигнут уровня мудрости, поскольку обладание этим качеством требует большего, чем оперирование функциями и алгоритмами (может быть, того, что называется душой).

На рисунке представлен процесс перехода с одного уровня на другой, а также те компоненты особого связующего элемента — понимания, которые обеспечивают каждый шаг.

1. Данные представляют собой начальный элемент. Их получение состоит в констатации голого факта (идет дождь).
2. Информация является воплощением осознания связей данного факта с другими — формируется суждение, указывающее на причину события (температура снизилась, поэтому пошел дождь).
3. Знания дают шаблон, соединяющий несколько разрозненных кусков информации и позволяющий вывести общие закономерности (если при высокой влажности падает температура, то влага перестает задерживаться в атмосфере, и начинается дождь).
4. Мудрость — это глубокое понимание фундаментальных принципов всего происходящего (совершается атмосферный цикл: идет дождь, выпавшие осадки испаряются, происходит циркуляция воздуха, температура изменяется, снова идет дождь).

Процесс формирования знаний имеет определенные особенности, которые можно проиллюстрировать двумя простыми примерами. Допустим, есть некий набор символов: Кпнлаьы щщвьбытапа рнгвиссд33 Пдфьтвж лаэдьсаргнылы хххраов. Для нас это — совершенная абракадабра, не позволяющая создать какой-либо шаблон. Тем не менее она может оказаться записанным на незнакомом нам языке третьим законом Ньютона, т. е. представлять собой знание для кого-то другого.

Теперь попробуйте догадаться, о чем идет речь:

Правильно, мы описали холодильник. Скорее всего, вы догадались об этом где-то посередине представленной информационной последовательности, и затем каждое последующее определение лишь подтверждало ваш вывод. Как только установлена связь шаблона с последовательностью фактов, появляется знание, причем порядок предоставления информации не имеет значения (вы ответили бы на вопрос и в том случае, если бы описание загадочного предмета было дано в обратном порядке). Однако легкость формирования знания в данном случае весьма относительна: тот, кто никогда не видел холодильник (шаблон), вряд ли сможет дать правильный ответ.

Наша служба и опасна, и трудна

Имеющиеся у персонала компании знания должны работать, причем важно не только увеличивать объем и повышать качество этих сведений, но и обеспечивать коллективный доступ к ним, формирование общекорпоративного интеллектуального капитала. Многие компании уже накопили существенный опыт организации, хранения и использования баз знаний, ведь основой таких видов деятельности, как управленческое консультирование (McKenzie, Boston Consulting Group), аудит и бизнес-реструктуризация (компании «Большой пятерки»), разработка информационных технологий (Hewlett-Packard, Cisco), в первую очередь являются знания. Эти базы (например, у Arthur Andersen — Global Best Practices, у Hewlett-Packard — Knowledge Links) становятся самостоятельными торговыми марками, широко известными на рынке, и имеют весьма значительную стоимость.

В 90-е годы построением баз знаний и созданием внутренних систем управления знаниями начали активно заниматься компании и организации других отраслей, в том числе правоохранительные органы. Современные компьютерные системы опознавания (Face Recognition System, FRS) могут моментально и с высокой точностью сканировать лицо человека и в доли секунды сравнить полученное изображение с базой знаний центрального компьютера, куда стекаются данные обо всех разыскиваемых правонарушителях. Сканирующими устройствами оснащаются зоны большого скопления людей (вокзалы, аэропорты), т. е. прежде удобные для укрытия преступников места становятся «прозрачными». В случае совпадения изображения с фотографией из базы (точность опознавания — 90%) система мгновенно передает информацию ближайшей службе правопорядка, а остальное — уже дело традиционной техники. Такие системы сейчас распространяются во многих странах, причем очень быстро.

Принципы построения баз знаний и управления ими универсальны для всех сфер деятельности. В сжатом виде (на примере FRS-системы) их можно представить следующим образом.

1. Постоянный сбор информации. К системе опознавания подключено большое количество подразделений правоохранительных органов, которые непрерывно вводят в базу новые сведения. Действует правило «все входят, никто не выходит», т. е. информация, внесенная в базу знаний, никогда (!) не уничтожается.
2. Формирование знаний. Информация помещается в базу не в произвольном виде, а после тщательной обработки: выделяются специальные признаки для установления связей, позволяющих трансформировать информацию в знание. Если в центральном компьютере есть фотография данного преступника только в профиль, а вокзальная система отсканировала его в фас, то сравнение ничего не даст — система этого человека не опознает.
3. Постоянное обновление информации и знаний. Как известно, в мире нет ничего вечного. Вот и криминальный мир «не стоит на месте» (например, методы мошенничества постоянно меняются), и для успешной борьбы со своими «клиентами» правоохранительные органы должны отслеживать эти изменения. База знаний не может быть создана раз и навсегда, она требует ежедневного кропотливого труда.
4. Непрерывный анализ знаний. Данный принцип относится не к созданию знаний, а к организации работы с ними. При розыске опасного преступника нельзя полагаться лишь на работающие в традиционных пунктах сканеры — в местах его наиболее вероятного появления (информацию о которых дает база знаний) также устанавливаются FRS-устройства. Решать проблему нужно на основе всех накопленных знаний.

Что же такое управление знаниями в компании?

Фирма организует процесс систематического поиска, отбора, организации, фильтрации и презентации информации с целью улучшить понимание сотрудниками тех или иных аспектов их профессиональной деятельности. Управление знаниями определяется как отбор и анализ доступных, а также получение требуемых знаний, позволяющих планировать мероприятия по решению бизнес-проблем и контролировать выполнение поставленных задач. Управление знаниями имеет следующие функции:

• помогает компаниям капитализировать имеющиеся знания и опыт и приобретать новые знания;
• обеспечивает сохранение всех накопленных знаний и их активное использование для организации обучения, решения текущих проблем и составления стратегических планов;
• предотвращает устаревание объектов интеллектуальной собственности;
• приводит к повышению и постоянной поддержке на должном уровне профессиональной грамотности сотрудников;
• дает компании повышенную гибкость в организации производственного процесса.

Процесс управления знаниями идет по следующим четырем основным направлениям:

• исследование знаний и их систематизация;
• осознание знаний и определение их ценности;
• планирование и осуществление действий в соответствии с результатами анализа знаний;
• постоянная капитализация и переосмысление знаний.

На первый взгляд претворить все эти тезисы в жизнь не так уж трудно, на деле же организовать целостную систему управления знаниями и заставить ее работать на пользу компании совсем не просто. Для этого необходимо проделать значительную предварительную работу, состоящую в следующем.

1. Определить, какими ценными знаниями обладает компания.

• Где находятся интеллектуальные активы?
• Что в них особенно полезного?
• Что даст их использование?
• В какой форме представлены знания?
• Есть ли к ним коллективный доступ?

2. Проанализировать, какую пользу может принести использование знаний.

• Каковы направления использования знаний?
• Каков ожидаемый эффект от их применения?
• Какие возможные препятствия могут встретиться на пути использования знаний?
• Насколько повысится стоимость компании в результате использования знаний?

3. Определить, какие шаги нужно предпринять, чтобы интеллектуальный капитал начал «работать».

• Как спланировать действия по применению знаний?
• Как запустить этот механизм?
• Как проследить за выполнением мероприятий?

4. Пересмотреть принципы использования знаний, дабы получить максимальный эффект.

• Привело ли использование знаний к желаемому результату?
• Каким образом поддерживать систему применения знаний для постоянного воспроизводства нужного результата?
• Помогло ли использование знаний открыть дополнительные перспективы для бизнеса?

Трудности в создании системы управления знаниями

Построение KM-системы требует не только проведения анализа, но и пересмотра концепции функционирования компании — без этого идея управления знаниями нежизнеспособна. Многие базы знаний, основывавшиеся на указанных выше принципах и наполненные очень ценной информацией, прекращали свое существование из-за того, что сотрудники не умели ими пользоваться либо делали это нерегулярно. Главные проблемы, возникающие при создании системы управления знаниями, можно разделить на две основные группы — аналитические и организационные.

Аналитические трудности возникают при решении технических вопросов, связанных с необходимостью трансформировать информацию в знания. Чтобы знания имели ценность, они должны обладать известной степенью абстракции и создаваться в соответствии с четкими критериями. Например, ценность исключительно словесного описания накопленного фирмой опыта (даже если представить всю историю компании) будет невелика.

Организационные трудности — это налаживание работы с базой знаний на постоянной основе плюс изменение ежедневных рутинных процедур (переориентация с перманентного поиска сиюминутных решений, в результате которого каждый раз изобретается велосипед, на исследование базы знаний, в которой, возможно, уже имеется ответ). Очень часто два работника решают одну и ту же проблему по-разному — это значит, что как минимум один из них делает это неэффективно. Сложность состоит в необходимости существенных изменений привычных алгоритмов функционирования компании, и именно она чаще всего разрушает благие намерения, связанные с созданием системы управления знаниями.

Как заставить систему работать

К сожалению, многие фирмы пытаются построить КМ-систему в «фоновом режиме», выделяя на это ресурсы и время по остаточному принципу. Кроме того, возникают ошибки в фундаментальных понятиях — данные путаются с информацией, информация со знанием, а многие знания попросту недооцениваются (их относят к категории очевидных). Для того чтобы проект оказался успешным, необходимо выполнить следующее.

1. Сформулировать цель и основное содержание проекта (включая краткое определение новой бизнес-концепции), разработать план его реализации (с указанием важнейших этапов и сроков их выполнения), определить необходимые для этого ресурсы (финансовые, материальные, интеллектуальные).

2. Составить инструкции по введению информации в базу знаний и провести обучение сотрудников, которые будут этим заниматься. Лучше всего поручить такую задачу особым работникам — «хранителям знаний», которые в дальнейшем станут отвечать за работу персонала с базой знаний и использование знаний в производственном процессе. По мнению известного эксперта в области управления знаниями Т. Дэвенпорта, необходимо учредить должность главного директора по знаниям (Chief Knowledge Officer, CKO), который станет ключевым лицом в структурировании корпоративных знаний с помощью информационных технологий. Руководимые им «хранители» должны получать знания (задействуя интеллектуальные возможности наиболее авторитетных сотрудников компании), группировать их и приводить к виду, доступному для всех служащих, а также периодически обновлять и редактировать знания. Таких специалистов пока нигде не готовят; обычно ими становятся люди, имеющие опыт работы в журналистике.

3. Сформулировать новые принципы работы и провести обучение всего персонала, особо фиксируя внимание на необходимости строго следовать правилу первичности поиска решения схожей задачи в базе знаний. Во многих случаях после введения в KM-систему основных характеристик проблемы сотрудник получит, во-первых, более точное ее описание, а во-вторых, информацию о возможных способах преодоления возникших трудностей. Если же эта проблема ранее не рассматривалась и система ничего не может предложить, то, найдя решение, сотрудник компании обязан передать его «хранителю знаний», который трансформирует такие сведения в знание и введет в базу.

4. Внедрить особые аналитические системы, ведущие непрерывный поиск информации и ее исследование, такие как OLAP (On-line Analytical Processing — Аналитическая онлайн-обработка), MIS (Management Information System — Система управленческой информации), BSC (Balanced Score Card — Карта сбалансированной оценки). Исходя из заранее установленных критериев, эти системы анализируют большие массивы постоянно вводимой информации об осуществляемых бизнес-процессах. Итоговая оценка текущей ситуации представляется руководству фирмы для принятия решений.

5. Ввести систему постоянной капитализации новых и обновленных знаний, их переосмысления персоналом компании.

6. Интегрировать управление знаниями с другими технологиями регулирования бизнес-процессов, создав систему, которая позволяет автоматизировать процесс преобразования данных в информацию, а информации — в знания. Примером подобных систем является АКСАПТА, распространяемая в России компанией Columbus IT Partner. Специализированный модуль управления знаниями способен работать как отдельное приложение, но лучше всего его возможности раскрываются при совместном функционировании с другими модулями системы планирования ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning, ERP), такими как управление производством, финансами, цепочками поставок, взаимоотношениями с клиентами и т. д. Реализованная в АКСАПТА концепция управления знаниями наиболее полно удовлетворяет описанным выше принципам. Например, в самой компании Columbus она воплощается так:

• постоянный сбор информации. Данные о проектных модификациях и зарегистрированных ошибках вносятся в специальный модуль, который выполняет функции накопителя для базы бизнес-знаний;
• формирование знаний. Реализованные модификации структурируются по ключевым словам, отраслям, подотраслям и использованным методам;
• постоянное обновление знаний. «Хранитель знаний» периодически проверяет базу на наличие «двойников» и выбирает наилучшие решения;
• непрерывный анализ знаний. Существует жесткая установка на поиск решения в базе знаний до начала формирования архитектуры проектной модификации, а также на активное использование систем BSC и MIS в процессе принятия бизнес-решений.

Ну что ж, пока вы читали эту статью, в мире сформировалось несколько терабайт данных, и все они ждут преобразования в знания. В этом гигантском массиве всевозможных сведений есть и те, которые способны помочь вам в развитии вашего бизнеса. Возьмите эти знания и используйте их!

Владислав Мартынов — президент компании Columbus IT Partner, e-mail: vm@columbus.ru
Владимир Демин — вице-президент компании Columbus IT Partner, e-mail: vd@columbus.ru