fbpx

Upravljanje Znanja

Zvezda neaktivnaZvezda neaktivnaZvezda neaktivnaZvezda neaktivnaZvezda neaktivna
 

Sistem InteliDoc se lahko uporablja tudi kot sistem za upravljanje znanja v podjetju oziroma organizaciji. Sistem omogoča boljšo izmenjavo znanj in izkušenj zaposlenih v podjetju. Enostavna organizacija vsebine (zapisanega znanja) omogoča hiter dostop do želene informacije in pregleden način brskanja po bazi znanja. Uporabniki lahko informacije črpajo tudi iz Internetnih virov (uvoz dokumentov iz Interneta).

Iskanje je omogočeno na več različnih načinov:

- brskanje

- iskanje po ključnih besedah

- iskanje po celotnem tekstu - full text search

- iskanje z operatorji, boolean search on keywords

- iskanje po pregledih

- ostale kombinacije iskanja

 

V začetni temi predstavljamo članek s konference Smartdoc 2013 

 

Dokumentni sistemi in upravljanje znanja

Predstavitev znanja

Vsako shranjevanje dokumentov in vsebine mora vsebovati neke vrste predstavitve znanja.

Shranjevanje vsebine v sistem, brez dodatne predstavitve znanja ni uporabno, saj bi priklic tako shranjenih dokumentov predstavljal težavo. Predstavitev znanja določene vsebine je predvsem odvisna od delovnega področja oziroma podjetja in predstavlja znanje zaposlenih.

Končni cilj upravljanja znanja je izdelati sistem, ki bo sklepal oziroma pripravil zaključke na osnovi zbranega znanja. Odlično bi bilo, da bi nas dokumentni sistem recimo opozoril na pravne posledice novega dokumenta, ki smo ga ravno vnesli, na poslovanje podjetja.

Trenutno dokumentni sistemi omogočajo shranjevanje vsebine in pripadajočega znanja ter prepuščajo sklepanje človeku. V pomoč sklepanju, dokumentni sistemi omogočajo priklic in vizualizacijo trenutno zahtevanih dokumentov iz ogromne množice shranjenih dokumentov.

Kaj je znanje

Znanje je funkcionalna povezava med informacijami. Funkcionalni povezavi med informacijami  pravimo razumevanje. Znanje je lahko logične formalne narave ali prikrite izkustvene narave. Formalno znanje lahko zapišemo z matematičnimi izrazi ali formalnimi povezavami in je enolično zapisano. Znanje izkustvene narave, pa je odvisno od percepcije posameznika. Izkušnje pripeljejo posameznika, do povezav med informacijami. Tako znanje je individualno in ga je težje formalno zapisati, zato se prenaša z posnemanjem, vajo, opazovanjem in podobno.

Tudi intuicija je znanje posameznika, ki na podlagi vrste izkušenj in informacij pride do določenega zaključka, odločitve.

Cilj vseh sistemov za upravljanje znanja je skladiščenje in prenos znanja iz uporabnika na uporabnika.

Dokumentni sistemi predstavljajo skladišče podatkov in informacij, ki so v zadnjem času tudi osnova za hranjenje in upravljanje znanja.

Sklopi predstavitve znanja v dokumentnem sistemu

Upravljanje znanja (uporaba in skladiščenje znanja) oziroma inženiring znanja (tehnike skladiščenja znanja), ki jih uporabljamo v dokumentnih sistemih so različne. Cilj je večinoma enak, preliti znanje iz uporabnikov sistema v elektronski zapis. V dokumentih je zapisana informacija, v metapodatkih pa je pretvorjeno znanje uporabnikov v elektronski zapis. Metapodatki oziroma povezave med njimi predstavljajo miselne vzorce uporabnikov dokumentnega sistema.

Klasifikacija

Ljudje so že od davnega nagnjeni k združevanju predmetov z enakimi lastnostmi. Postopek združevanja je že vgrajen v našo zavest. Jabolke gredo z jabolkami in hruške s hruškami. Ponavadi jih nato še preštejemo. Podobne postopke uporabljamo tudi v dokumentnih sistemih. Dokumente s skupnimi lastnostmi označujemo z enakimi atributi. Zelo pomemben korak v dokumentnem sistemu je ta, da lahko posamezen dokument razvrstimo v dve skupini istočasno. V realnem svetu, en predmet ne moremo postaviti v dva različna koša.

Še korak dlje je povezovanje dokumentov v omrežje povezav. To omogoča veliko novih možnosti priklica in predstavitve znanja.

Uporaba kategorij v dokumentnem sistemu.

Metadata - Atributi

Atributi so dodatne informacije ob dokumentu, ki opisujejo ali razvrščajo (kategorizirajo) osnovni dokument. S pomočjo dodatnih atributov lahko dokumente lažje iščemo in obdelujemo.

Atributi oziroma klasifikacija se je v informacijske sisteme prenesla iz knjižnic. Knjižnice že tisočletja klasificirajo gradivo po različnih kriterijih. V zadnjih stoletjih z razmahom tehnologije in znanosti pa skušajo zajeti tudi medsebojne in navzkrižne povezave med literaturo in znanstvenimi področji.

Atributi so lahko vnaprej predpisani ali poljubno uporabniško določeni. Na primer v datotečnem sistemu so predpisani atributi datoteke velikost datoteke, ime datoteke in podobno, poljubni pa značka datoteke, dodatni opisi in podobno. Za nekatera področja so atributi celo predpisani (Dublin Core, …).

Organizacija atributov je lahko različne strukture, lahko je linearna, kar pomeni da atribut nima povezave z ostalimi atributi (povezava nivoja 0). Lahko je hierarhična, kjer so atributi vsebinsko povezani med seboj v drevesno obliko (povezava nivoja 1, 2), ali pa mrežna (graf), kjer je povezav med atributi poljubno (povezava nivoja N).

Tagging - Značke

Značke oziroma tags, so klasifikacije dokumentov s stališča uporabnikov sistema. Pred uporabo značk so dokumente klasificirali upravljalci sistema, uporabniki pa so uporabljali vnaprej pripravljen sistem kategorij. Takšnemu vnaprej pripravljenemu sistemu kategorij imenujemo sistem s kontroliranim besednjakom.

Uporaba značk to spremeni, saj lahko uporabniki sami klasificirajo dokumente. Nabor značk je lahko omejen (kontroliranim besednjakom) ali pa prepuščen presoji posameznega uporabnika.

Značke so atributi nivoja 0, ki jih uporabniki dodeljujejo dokumentom. Značke so večinoma subjektivno kategoriziranje dokumentov s poljubnim naborom atributov (nekontrolirani besednjak). Zaradi subjektivnosti so lahko značke zelo uporabne, če jih določa strokovnjak, ali pa popolnoma napačne v primeru da jih določa laik področja.

Zanimivi so tudi pogledi nad dokumenti s stališča posameznega uporabnika - eksperta, saj nam to pokaže njegov pogled nad razvrščanje gradiva. Sam sistem razvrščanja predstavlja znanje posameznega uporabnika.

Uporaba značk v dokumentnem sistemu.

Avtomatska kategorizacija

Kategorizacija je uvrščanje elementov v skupine s skupnimi lastnostmi. Dokumente kategoriziramo v skupine z izbiro enakega metapodatka. Kategorizacijo lahko izvajamo ročno, tako da jo izvede uporabnik-človek ali avtomatsko-računalnik. Avtomatskih metod kategorizacije je več (TF-IDF, SVM, ID3, Naive Bayes, ..).

Avtomatska kategorizacija je lahko nadzorovana ali nenadzorovana. Nadzorovana metoda je taka kjer z nekim zunanjim načinom, na primer uporabnik ročno, usmerjamo proces kategorizacije. Nenadzorovana metoda je taka, kjer kategorizacijo v celoti prepustimo avtomatskemu računalniškemu postopku.

Delovni postopki (workflow)

Formalizirani delovni postopek je vnaprej predpisan redosled delovnih obdelav. Zapis formalnega oziroma sled neformalnega delovnega postopka tudi predstavlja shranjevanje znanja v dokumentnem sistemu. Faze, sodelujoči, spremembe na dokumentih in ostale sledi, predstavljajo uporabo znanja posameznikov pri izvajanju delovnega postoka.

Delovni postopek predpisuje, kaj se v določeni fazi delovnega postopka izvaja in kakšne spremembe je potrebno narediti na dokumentu. Na podlagi teh sprememb na dokumentu se delovni postopek prestavi v naslednjo fazo obdelave. Delovni postopek se lahko prestavi v drugo fazo tudi na podlagi določenega časovnega intervala. V različnih fazah delovnega postopka sodelujejo različni uporabniki z različnimi znanji, ki obdelujejo posamezen dokument.

Neformalni - Ad-hoc postopek

Delovni postopek se lahko odvije tudi po ne vnaprej zapisanem scenariju. Takemu postopku pravimo ad-hoc postopek. Tudi v tem primeru se v posameznih fazah dokument spreminja in prahaja med stanji delovnega procesa.

Zapis delovnega postopka z zapisom faz in udeležencev.

Ontologije

Ontologija je predstavitev znanja na določenem področju. Ontologije v dokumentnih sistemi implementiramo z vpeljavo povezav med dokumenti oziroma deli vsebine dokumentov in ontološko mrežo domene. Ontološka mreža domene predstavlja znanje določenega področja in relacije med pojmi področja (tematike). S povezovanjem dokumentov in pojmov iz ontologije vzpostavljamo relacije med samo vsebino in tako omogočamo iskanje in pregledovanje vsebine tudi po vsebinski povezavi med pojmi. Ena izmed glavih tematik implementacije ontologij je kako opremiti dokumente s povezavami do ontologije in kako to opraviti s čim manj ročnega dela. Dejansko pa pomeni implementacija ontologije v dokumentnih sistemih prelivanje znanja iz človeka v računalniški zapis. V tem procesu računalnik ne more popolnoma nadomestiti človeka.

Uporaba ontoloških povezav v sistemih za upravljanje znanja omogoča povezovanje dokumentov v vsebinsko in strukturno povezane mreže. Ontološko povezani dokumenti omogočajo lažje razumevanje povezav med dokumenti in relacij med njimi. Pri ontološko organizirani zbirki dokumentov lahko iščemo dokumente po povezavah oziroma po logičnih odnosih med njimi. Zanimajo nas tudi oddaljenosti med dokumenti, ali sta dva dokumenta oddaljeno povezana ali sploh nista.

Urejanje ontologije v Protege orodju.

Vsebinsko povezovanje

Povezovanje glede na vsebino dokumenta, na primer pogodba o zaposlitvi je povezana s dokumentom kontaktnih informacij o osebi s katero se sklepa pogodba. Vsebinsko povezovanje je lahko izvedeno izven mreže strukturnega povezovanja.

Strukturno povezovanje

Povezovanje glede na povezovanje struktur ki nastajajo pri umeščanju dokumentov. Na primer dokument nove pogodbe z obstoječo stranko je lahko umeščen v mapo (dokument) zbirke pogodb s to stranko. To je strukturno povezovanje saj bomo dokument umeščali v strukturo mape

Ontologije prvega in drugega reda

Pri vpeljavi ontologije v dokumentne sisteme uporabljamo tehnologije semantičnega spleta. Ontologija dokumentnega sistema je sestavljena iz več nivojev.

Ontologija prvega reda predstavlja ontologijo povezave med strukturami v splošnem sistemu, ki ni vezan na področje uporabe. Na primer relacije med elektronskim sporočilom in kontaktom - določen kontakt je pošiljatelj sporočila.

Ontologija drugega reda predstavlja področno odvisni nivo, kot na primer dokumentni sistem v okolju zavarovalnice, ali raziskovalnega inštitituta. Organizaciji bosta imeli različni ontologiji glede na področje uporabe. Ontologija drugega reda je nadgradnja ontologije prvega reda.

Ontologija opisuje relacije med koncepti, ko je na primer: “pogodba ima podpisnika” in relacije med primerki, kot na primer: “Gregor je podpisnik kreditne pogodbe A3421”.

Ko predpisujemo povezave in relacije med koncepti uvajamo povezave tudi med primerki. Na podlagi teh povezav lahko tudi sklepamo oziroma poizvedujemo tudi nad primerki. Na primer, če povežemo dokument s pogodbo, lahko sklepamo, da ima pogodba tudi podpisnika, brez da bi to eksplicitno navajali za vsak primerek.

Opisna Logika

Z opisno logiko modeliramo koncepte, vloge in primerke ter njihove povezave med njimi ter omejitve. Opisna logika predstavlja jezik za opis znanja in zajema tudi semantične tehnologije.

Opisna logika nam omogoča, da lahko sklepamo na osnovi modeliranih konceptov. Na primer: če pogodba nima podpisnika, potem pogodba ni veljavna.

 

Opisna logika, instance, razredi in vloge.

Intuicija - prihodnost ?

Intuicija naj bi bila posledica informacij, ki jih prejemamo iz okolja in posledic, ki jih iz njih sledijo. Določen tok informacij povzroča določene posledice. Sicer vzrok in posledica nista trdno določena, temveč se se v določeni “verjetnosti” pojavita. Določene posledice so bolj za nas bolj ugodne in jih zato v ponovitvi vhodnega toka informacij raje izberemo. Skladiščenje toka informacij in posledic torej vpliva na naše ukrepanje. Ker je tok informacij oziroma podatkov zelo obsežen si pri povezovanju vzroka in posledice tem pa si ne moremo pomagati z logičnim povezovanjem. Glavni parameter pri intuiciji naj bi bil izredno količinsko bogat vir podatkov.

Najnovejše ideje za shranjevanje znanja predvidevajo tudi skladiščenje izredno velike količine podatkov iz katerega bi se lahko razvili sistemi, ki bi lahko vračali rezultate na podlagi umetne intuicije.

O Podjetju

Od ustanovitve Intelicom izdeluje učinkovite visoko kvalitetne programske rešitve za širok spekter dejavnosti in področij. Naša primarna družina produktov je InteliDoc, ki omogoča podjetjem enostavno upravljanje komunikacij, dokumentacije, procesov, projektov, zajema dokumentov, upravljanja s strankami in ostale poslovne aktivnosti.

©2019 Intelicom d.o.o.. All Rights Reserved.

Search