Wiedza biznesowa

Zarządzanie wiedzą w organizacji jest coraz wyraźniej związane z rozwojem i wykorzystaniem systemów Business Intelligence.

Zarządzanie wiedzą w organizacji jest coraz wyraźniej związane z rozwojem i wykorzystaniem systemów Business Intelligence.

Wiedza jest wartością szczególną, od niej bowiem zależy, kim jest człowiek, jego życie, działanie, stosunek do siebie i innych ludzi oraz otaczającej rzeczywistości. Wiedza daje szanse na godne partycypowanie w świecie wartości. Ta teza, od dawna aktualna w świecie wartości jednostki ludzkiej, zyskuje dzisiaj na znaczeniu także w świecie biznesu. W gospodarce coraz częściej stawia się na rozwój inteligentnych, opartych na wiedzy organizacji. Uważa się bowiem, że tylko one są w stanie sprostać rosnącym wymaganiom rynku.

Inteligencji biznesowej sprzyjają zdolności analityczne firmy oraz wolny przepływ informacji na wszystkich poziomach zarządzania. W tej sytuacji na znaczeniu zyskują nowe generacje systemów informatycznych, wprowadzające spójność procesów informacyjno-decyzyjnych i umożliwiające eksplorację danych pochodzących z różnorodnych rozproszonych źródeł, ich wielowymiarową analizę oraz prezentację w wielu perspektywach.

Do tej pory wiele cennych informacji tracono na skutek braku umiejętności składowania historycznych danych, ich ujednolicania, oczyszczania, agregowania, odkrywania zależności zachodzących pomiędzy nimi. Koncepcja systemów Business Intelligence (BI), w których wykorzystuje się technologię hurtowni danych, narzędzia analityczne (takie jak OLAP i data mining) oraz techniki prezentacyjne, wprowadza przełom w pracy z informacją i wiedzą. Pojawiają się szanse na rozwój i upowszechnienie się w organizacji polityki proinformacyjnej, oznaczającej dbałość o tworzenie baz danych, repozytoriów wiedzy oraz różnorodnych narzędzi pozwalających na ich dogłębną analizę i wykorzystywanie do różnych celów.

Sieci relacji

Tworzenie wiedzy korporacyjnej może odbywać się na różnych poziomach: pojedynczej jednostki (pracownika), wewnątrzorganizacyjnym (grupy, zespoły robocze w organizacji) oraz związków organizacji z otoczeniem.

Indywidualny model mentalny we współczesnym zarządzaniu nieco stracił na znaczeniu. Punkt ciężkości przesunął się na pracę zbiorowa, która oznacza zespołowe uczenie się oraz dążenie do osiągania grupowego konsensusu. Taki sposób tworzenia wiedzy w dużym stopniu zależny jest od jakości komunikowania się poszczególnych osób. Jednak również takie podejście nieco się zdezaktualizowało. Obecnie twierdzi się, że powodzenie przedsiębiorstwa można wyjaśnić, analizując sieć powiązań, w które ono weszło.

Dla sukcesu organizacji większe znaczenie ma to, co dzieje się na zewnątrz, w otoczeniu, niż to, co odbywa się w jej ramach. Sieci powiązań nadają wagę strategiczną w tworzeniu zasobów wiedzy. Sieć wraz z pozyskiwanymi dzięki niej zasobami może stać się źródłem względnie trwałej przewagi konkurencyjnej, źródłem trudnym do naśladowania. Stąd też ważne znaczenie ma kompetencja w zakresie tworzenia takich powiązań, stosowania właściwych mechanizmów nadzoru, budowania sposobów dzielenia się wiedzą, doskonalenia układów partnerskich, utrzymywania centralnej pozycji w sieci.

Biorąc pod uwagę fakt silnego rozproszenia wiedzy, jej sieciowego sposobu powstawania, w zarządzaniu wiedzą na szczególną uwagę zasługuje synteza i agregacja tego zasobu. Wiedza ulokowana jest w wielu miejscach i umysłach ludzkich. Zatem w pierwszej kolejności należy ją zintegrować. Rozwiązaniem, zapewniającym integrację różnorodnych, historycznych i rozproszonych informacji, jest hurtownia danych. Sam efekt syntezy danych okazuje się jednak niewystarczający dla zarządzania organizacją. Konieczne staje się agregowanie i analizowanie danych zgromadzonych w hurtowni danych.

Celem tych czynności jest ukazywanie nowych związków i zależności miedzy danymi oraz nowego kontekstu użycia wiedzy. Agregację wiedzy i jej wielowymiarową analizę umożliwiają m.in. techniki OLAP i data mining.

Hurtownia danych powinna być miejscem przechowywania historycznych, "nieulotnych", zorientowanych tematycznie, zintegrowanych danych pochodzących z różnych rozproszonych baz źródłowych. Jej struktura projektowana jest niezależnie od struktury danych źródłowych, a dane przetwarza się na podstawie różnych aplikacji analitycznych. Przetwarzanie danych w hurtowni danych na ogół przebiega wielowarstwowo. Oznacza to, że dane najpierw podlegają czyszczeniu, standaryzacji, a następnie sklejaniu i agregowaniu. W praktyce najczęściej wdrażane są funkcjonalne elementy hurtowni (data marts) dla poszczególnych segmentów działalności organizacji, a dopiero później podlegają one łączeniu w całość.

Zadaniem systemów OLAP jest dostarczanie informacji strategicznej i prezentowanie jej zgodnie ze schematem poznawczym człowieka. Korzenie narzędzi OLAP wywodzą się z baz danych oraz zaawansowanych modeli matematycznych. Podstawą modelu OLAP są wymiary (opisujące kluczowe aspekty działania organizacji, jak: czas, produkt, usługa, geografia, klient, kanały dystrybucyjne, personel, środki trwałe itd.) oraz miary - (zazwyczaj) wartości liczbowe (stanowiące przedmiot analiz, takich jak: sprzedaż, liczba sztuk, liczba awarii, liczba reklamacji itp.). Koncepcyjnie model OLAP można przedstawić jako hiperkostkę, która w swoim wnętrzu zawiera miary, natomiast wymiary stanowią jej brzegi. Najczęściej wszelkie analizy danych dotyczą różnych poziomów szczegółowości, dlatego wymiary posiadają wewnętrzną strukturę, ułatwiającą przechodzenie od ogółu do szczegółu.

Techniki data mining, według Garnter Group, oznaczają proces odkrywania istotnych zależności (korelacji), wzorców i tendencji poprzez "przesiewanie" dużych ilości danych, przechowywanych w repozytoriach za pomocą technik rozpoznawania wzorców, metod matematycznych, statystycznych oraz sztucznej inteligencji (takich jak sieci neuronowe, algorytmy genetyczne). Takie przetwarzanie predykcyjne umożliwia przewidywanie zachowań organizacji, rynku, a także modelowanie biznesu, prognozowanie przyszłości i kreowanie planów.

Obecnie konieczne staje się poszukiwanie rozwiązań, które z jednej strony, w zintegrowany sposób wspomagałyby wszystkie procesy związane z pozyskiwaniem, zarządzaniem i dystrybucją wiedzy wewnątrz organizacji, z drugiej zaś, dawałyby możliwość tworzenia nowych sieci relacji w ten sposób, by ostatecznie przekształcić wiedzę pojedynczych pracowników i firm współpracujących z organizacją w wiedzę korporacyjną.