Теоретические предпосылки исследования

Методологические предпосылки исследования

Исследование посвящено управлению знаниями в консалтинговых организациях, для которых главной формой организации деятельности является проект. Свод знаний по управлению проектами, или Project Management Body of Knowledge, определяет проект как временное мероприятие, предпринятое для создания уникального продукта, услуги или результата [8].

Типичными ограничениями проекта являются: границы проекта (scope), качество, время, бюджет, ресурсы и риски [8]. Эти ограничения задают пространство выбора управления для достижения целей проекта.

Свод знаний уделяет некоторое внимание управлению знаниями, но ограничивается корпоративной базой знаний [8]. Корпоративная база знаний включает в себя активы организационного процесса, финансовую информацию, историческую информацию, базы дефектов и ошибок, статистику метрик процессов, проектную документацию. По-сути, такая база представляет собой большой репозиторий данных. До полноценной системы управления знаниями недостаёт концептуальных моделей предметных областей, в пространстве которых осуществляется реализация проекта.

ИТ-проект — это проект в области информационных технологий. К ИТ проектам относятся проекты: разработки программного обеспечения, внедрения программных продуктов, разработки и развития корпоративных хранилищ и баз данных. ИТ-проект характеризуется низкой долей научно-исследовательских работ (в противоположность инновационным проектам, для которых может даже не существовать готовой теории), но высокой долей опытно-конструкторских работ (если речь идёт не о внедрении готового коробочного решения, а о разработке, в том числе и через прототипирование), относительно малыми по сравнению с научными проектами сроками, не превышающими трёх лет, большим количеством используемых готовых решений и командами, обычно не превышающими по численности сто человек. Это характеризует ИТ-проекты как хорошо формализуемые и структурируемые, что способствует высокой отдаче от применения систем управления знаниями.

С точки зрения управления знаниями ИТ-проекты также имеют свои особенности. С одной стороны, ИТ-решения требуют знаний и компетенций в области компьютерных наук, что облегчает задачу управления знаниями, поскольку данная предметная область хорошо формализуется. С другой стороны, ИТ-решения применяются для автоматизации бизнес-процессов в самых разных областях человеческой деятельности, для чего требуется обширное знание этих предметных областей, которое должно быть формализовано для использования широким кругом стейкхолдеров.

PMBOK не рассматривает системы управления знаниями, ограничиваясь упоминанием важности управления знаниями в управлении проектами в целом.

Проекты длительное время выполнялись без достаточного внимания вопросам управления проектными знаниями. Точно то же самое справедливо в отношении проектных организаций в целом. Тем не менее, управление знаниями важно для успеха проекта по ряду причин. A. Yeong указывает три основных аспекта управления знаниями: культура, процессы и технологии. Культурные различия осложняют коммуникации и негативно сказываются на сроках и качестве проектного решения. В наибольшей степени это справедливо для международных проектов, в которых наблюдаются существенные культурные и образовательные различия между участниками проектных команд [7].

Информационные ресурсы активно используются в управлении бизнес-процессами (Business Process Management) и необходимы для успешного выполнения процессов. Качество информации прямо сказывается на сроках и эффективности, поскольку неточная, нерелевантная или несвоевременная информация делает невозможным выполнение некоторых процессов. Наконец, использование современных технологий требует постоянно поддерживаемого и обновляемого знания об их использовании у всех исполнителей и владельцев процессов. Рынок ИТ-технологий развивается стремительными темпами, так что важность информации о технологиях и об особенностях их применения важна для проектов в ИТ-сфере [7].

Центральным методом построения СУЗ в данном исследовании служит онтологический подход, использующий онтологии для формализации концептов и отношений между ними, автоматической классификации понятий, а также для вывода новых знаний, что расширяет границы возможностей онтологий за пределы глоссариев и таксономий, делая их полноценным инструментом управления знаниями.

Термин онтология происходит из древнегреческой философии и обозначает науку о бытии. В приложении к компьютерным наукам под онтологией понимается формальная (концептуальная) модель структуры системы, т. е. сущности и связи между ними, релевантные задачам моделирования [9]. Онтология представляет собой концептуальную модель, отношения в которой представлены унарными и бинарными предикатами. Основой онтологии является генерализующая/детализирующая иерархия концептов, т. е. таксономия. Но, как было сказано ранее, онтологии выходит за границы таксономии, позволяя построение сложных сетей, использующих логику первого порядка для автоматической классификации понятий.

Т.Грубер [10], являющийся одним из основоположников управления знаниями и применения онтологического подхода, определяет онтологию, как множество примитивов представления (representational primitives) для моделирования домена знаний. Сравнивая онтологии с моделями баз данных, Грубер отмечает, что онтологии представляют собой семантическую модель в противовес логической или физической модели базы данных.

Martin Serrano определяет онтологию как спецификацию набора концептов с использованием формального языка для определения и описания сущностей и связей [24].

Другие авторы понимают под онтологией абстрактное формализованное описание фрагмента предметной области, используемое для систематизации знаний в организациях и поддерживающее поиск, стандартизацию и категоризацию информации.

Все эти определения близки — их отличает лишь контекст, в котором авторы используют онтологии в своих исследованиях. В контексте управления знаниями удобно понимать под онтологией компьютерное представление концептуальной модели знаний о предметной области.

Staab и Studer отмечают, что для систем искусственного интеллекта существует только то, что может быть отображено [9]. Это утверждение имеет важные следствия для управления знаниями, поскольку управление знаниями опирается на онтологии — только теми знаниями можно целенаправленно и планомерно управлять, которые можно формализовать в виде концептуальной модели. Все аспекты реальности, о которых существуют только неформальные знания, безусловно, не перестают существовать, но они лежат вне досягаемости систем управления знаниями. При построении онтологий разумно руководствоваться этим утверждением, признавая существующим только формализуемое. В области искусственного интеллекта онтологии выступают в роли единой концептуальной модели. Согласно B. Chandrasekaran и John R. Josephson [11], теории ИИ попадают в две широкие категории: теории механизма (mechanism theory) и теории контента (content theory). В рамках второй группы теорий и исследуются онтологии.

Помимо общих суждений о пользе управления знаниями для проектного менеджмента, некоторыми исследователями [12] проверялись гипотезы о наличии положительной корреляции между применением практик по управлению знаниями в проектах и результатами этих проектов. Исследователи установили положительную связь между использованием управления знаниями и улучшением проектного управления. Они объясняют это улучшение двумя факторами: осведомлённостью (awareness) стейкхолдеров и доступностью (accessability) информации. Авторы также отмечают, что эти факторы повышают качество управления рисками за счёт устранения части неопределённости. Кроме того, управление знаниями, по мнению авторов, уменьшает затраты времени на переделку и на планирование проекта, позволяет поставлять «нужное знание» «правильным участникам» в «подходящее время» .

Наконец, успешный опыт разработки системы управления знаниями в рамках внутреннего проекта организации, занимающейся проектами в области ИТ-консалтинга, открывает перед организацией возможности выхода на рынок консалтинга в сфере управления знаниями. Разработка повторно используемой онтологии, то есть шаблонной онтологии (pattern-based ontology [13]) позволяет ИТ-компании использовать эту онтологию не только для внутреннего управления знаниями, но и генерировать из неё целевые онтологии для проектов по внедрению систем управления знаниями в компаниях-заказчиках. За счёт такого снижения издержек компания получает конкурентное преимущество на рынке.

Таким образом, построение онтологий в СУЗ обеспечивает поддержку процессов управления знаниями, снижает издержки компании за счёт использования общих знаний и время выполнения бизнес-процессов, использующих знания.