Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

KIP - KM 2. Data, informace, znalosti. KIP/KM - 22 Definice znalosti - 1 Znalost je proměnlivou směsí uspořádaných zkušeností, hodnot, do souvislostí.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "KIP - KM 2. Data, informace, znalosti. KIP/KM - 22 Definice znalosti - 1 Znalost je proměnlivou směsí uspořádaných zkušeností, hodnot, do souvislostí."— Transkript prezentace:

1 KIP - KM 2. Data, informace, znalosti

2 KIP/KM - 22 Definice znalosti - 1 Znalost je proměnlivou směsí uspořádaných zkušeností, hodnot, do souvislostí zasazených informací, názorů expertů a podložené intuice, která vytváří prostředí a rámec pro vyhodnocování a začleňování nových zkušeností a informací. Vzniká a je používána v mysli znalostních pracovníků. V organizacích je často zabudována nejen v dokumentech a archivech, ale i v organizačních postupech, procesech, praktikách a normách. –P.R.Gamble, J.Blackwell: Knowledge manegement, Kogan Page, 2001

3 KIP/KM - 23 Definice znalosti - 2 Znalost je informace, která byla zorganizována a analyzována tak, aby byla srozumitelná a použitelná pro řešení problémů nebo rozhodování a učení Organizační znalost je zpracovaná informace začleněná do postupů a procesů. –Kap. 1 - Knowledge Management Handbook, ed.1 J.Liebowitz, CRC Press, 1999

4 KIP/KM - 24 Uložení znalostí paměťová média: –lidská mysl - často obtížný přístup –organizace - často rozptýlená –dokument - od volného textu až po strukturované tabulky a grafy –počítač - formalizovaná, lze sdílet, často dobře strukturovaná a organizovaná

5 KIP/KM - 25 Od dat k informacím ČSN : Údaj (data): obraz vlastností objektu, vhodně formalizovaný pro přesnost, interpretaci nebo zpracování prostřednictvím lidí nebo automatů Informace je význam, který příjemce přisuzuje údajům (datům) Zpráva je nositelem informace, pokud přináší něco nového Čím více zpráva snižuje nejistotu, tím silnější je korelace mezi vstupem a výstupem komunikačního kanálu.

6 KIP/KM - 26 Teorie informace Informace je mírou redukce nejistoty, k níž dojde při přijetí zprávy. Pojem přesně definoval Claude Shannon z Bell Labs roku Její jednotkou je jeden bit, což je snížení nejistoty, k němuž dojde, pokud zjistíte, že došlo k něčemu, co má pravděpodobnost 1/2. Měří se v jednotkách záporného logaritmu se základem 2: -log2(p). Podle této definice zpráva o události s pravděpodobností 1/4 přináší dva bity informace, událost s pravděpodobností 1/8 tři bity atd. Zvláštností informačních toků je to, že pouze informace mohou přejít z A do B a současně zůstat v A - informace zpracováním neubývá. (kopírka by nebyla k ničemu, kdybyste si nemohli nechat originál)

7 KIP/KM - 27 Informace Teprve v procesu interpretace získává informace hodnotu Kvalitní informace je: přesná - neobsahuje chyby, je jasná a reflektuje význam dat, na kterých je založena včasná: potřebná informace je k dispozici ve vhodném čase relevantní: odpovídá na otázky Co? Proč? Kde? Kdy? Kdo? Jak? přiměřená (s jistou mírou redundance) a srozumitelná

8 KIP/KM - 28 Hierarchie 1Datatext, fakta, obrazy, zvuk + význam + struktura = 2InformaceOrganizovaná, strukturovaná, interpretovaná a shrnutá data + zdůvodnění + abstrakce + vztahy + aplikace 3ZnalostiPřípad, pravidlo, proces, model + výběr + zkušenost + principy + omezení + učení se = 4OdbornostRychlá a přesná rada, vysvětlení a zdůvodnění výsledků a postupů + integrace + distribuce + navigace = 5ZpůsobilostOrganizační odbornost: sklady znalostí, integrovaný systém podpory výkonnosti, klíčové dovednosti

9 KIP/KM - 29 Znalosti Znalosti lze transformovat přechodem z nižšího stupně hierarchie na vyšší (i naopak, ale tím se zde nezabýváme :) jsou využívány v procesech výběru, interpretace a rozhodování v procesu učení se mění, přetvářejí a rozvíjejí jsou základem pro práci s informacemi, vyhledávání datových zdrojů a jejich využívání.

10 KIP/KM Principy práce se znalostmi 1 sdílené a formalizované znalosti jsou klíčem k výkonnosti, aktivitě a úspěchu organizace aby měly znalosti pro organizaci velký význam, musejí být formalizovány; pouze formalizované informace lze reprezentovat digitálně, přenášet, sdílet a efektivně používat mít znalosti jak získané zkušeností, tak metodologické, je cennější než mít pouze jedny; praxi je nutné integrovat s metodami a modely učit se ze zkušenosti je živější (vivid), ale není příliš efektivní. Lidé mají rovněž tendenci nadměrně zobecňovat na základě jedné nebo několika málo zkušeností. Pokud je to možné, může být výhodnější učit se od expertů, z knih a v kursech. Často je efektivnější učit se ze zkušenosti a z chyb jiných.

11 KIP/KM Principy práce se znalostmi 2 Je třeba vyvážit sběr a organizaci dostupných znalostí s učením se a vytvářením nových znalostí. Abyste vytvořili pro organizaci přidanou hodnotu, integrujte management znalostí a organizační učení Znalost je aplikace informací a dat za účelem vytvoření správných závěrů. Odbornost znamená velkou schopnost uvažovat s využitím znalostí za účelem provádění úkolů, řešení problémů, rozhodování a učení se novým znalostem.

12 KIP/KM Management znalostí (MZ, KM) Termín MZ zavedl Karl Wiig v r MZ používá systematické přístupy k vyhledávání, porozumění a užití znalostí za účelem tvorby hodnot. MZ je formalizací přístupu ke zkušenostem a znalostem, vytváří nové schopnosti, umožňuje skvělé výkony, podporuje inovace a zvyšuje hodnotu pro zákazníka.

13 KIP/KM Principy MZ 1.MZ je drahý (ale nevědomost také!) 2.Efektivní MZ vyžaduje řešení, která zahrnují jak lidi, tak technologie. 3.MZ je strategickou záležitostí. 4.Pro MZ jsou třeba manažeři znalostí. 5.MZ staví více na mapách než modelech, více na trzích než na hierarchiích. 6.Sdílení a užívání znalostí často nejsou přirozenými činnostmi. 7.MZ znamená zdokonalování pracovních procesů. 8.Přístup ke znalostem je pouze začátkem. 9.MZ nikdy nekončí. 10.MZ vyžaduje ochranu znalostí (např. ochranu duševních práv).

14 KIP/KM Typy znalostí Implicit, embodied, tacit: implicitní, vnitřní znalost, převážně v hlavách lidí; intuice Explicitní –Representovaná, kodifikovaná: dokumenty, databáze, záznamy –Embedded: zabudovaná v procesech, produktech, postupech

15 KIP/KM Příklad: hudba Před vynálezem notace se bylo možné naučit hrát jen odposloucháním od mistra Středověká notace umožnila záznam, který bylo možné reprodukovat Od vynálezu fonografu, gramofonu až k CD je možné hudbu „zabudovat“ do nosiče, někdo ji poslouchá a začne si broukat melodii a kruh se uzavírá.

16 KIP/KM Řízení znalostních procesů Vnímání Poslech Zachycení Internalizace Porozumění Tvorba nových znalostí Organizování Kategorizace Personalizace Socializace Sdílení Spolupráce

17 KIP/KM Matice KM VnitřníKodifikovanáZabudovaná VnímáníPozorováníSběr Vytváření hypotéz Organizace Vyhledávání souvislostí KategorizaceMapování SocializaceSdíleníŠířeníSimulace InternalizaceRozhodnutí jak a kdy použít - použití

18 KIP/KM Vnímání Vnitřní - Pozorování –Přehledy znalostí –Workshopy/interview –Analýza sítí Kodifikovaná - Sběr –Business Intelligence –Data mining –Inteligentní agenti Zabudovaná - Vytváření hypotéz –Analýza trhu/zákazníků/konkurence –Nástroje modelování/odvozování –Reverse engineering

19 KIP/KM Organizace Vnitřní - Vyhledávání souvislostí –Focus groups –Expertní průvodci –Koordinátoři znalostí Kodifikovaná - Kategorizace –Taxonomie znalostí –Knihovny –Datová tržiště (Data Marts) Zabudovaná - Mapování –Návrh pracovních míst (jobs, workplace) –Analýza pracovních toků –Míry výkonnosti

20 KIP/KM Socializace Vnitřní - Sdílení –Mentorování, koučování –CoP (Communities of Practice) –Konferenční nástroje, groupware Kodifikovaná - Šíření, diseminace –Internet/intranet/ –Distanční učení, e-learning –Aplikační systémy Zabudovaná - Simulace –Plánování scénářů –Kontrola po provedení činnosti –Řízení výcviku/kvalifikace

21 KIP/KM Proces MZ 1IdentifikaceUrčení klíčových oblastí 2SběrFormalizace existujících znalostí 3VýběrHodnocení relevance, hodnoty a přesnosti znalostí 4UloženíReprezentace znalostí organizace v archívu znalostí 5SdíleníAutomatická distribuce znalostí k uživatelům. Spolupráce virtuálních týmů 6AplikaceVyhledání a použití znalostí při rozhodování, řešení problémů, automatizaci nebo podpoře pracovních činností, výcvik 7VytvořeníObjevy nových znalostí výzkumem, experimenty a kreativním myšlením 8ProdejVývoj a uvedení na trh nových výrobků a služeb založených na znalostech

22 KIP/KM Reprezentace znalostí Expertní systémy: případy, pravidla, modely –Dedukce založená na případech: reprezentace znalostí získaných zkušeností(události, specifické případové studie a řešení. –Dedukce založená na pravidlech: znalosti přeložené do pravidel, která experti často používají při řešení složitých problémů –Dedukce založená na modelech: objektová technologie reprezentace a organizace znalostí, používající atributů, chování a vztahů objektů a simulaci procesů předmětné oblasti

23 KIP/KM Archiv znalostí on-line sklad zkušeností, znalostí, dokumentace o určité předmětné oblasti při vytváření archivu znalostí jsou znalosti sbírány, sumarizovány a integrovány.

24 KIP/KM Typy znalostních struktur Obrazy: obrázky a video Zvuky a signály Text: normální nebo hypertext Data: relační databáze Dokumenty: formuláře/šablony/zprávy/grafy/interfejsy Případové studie Pravidla Objekty Procesy: hierarchie, zdroje, výkonové charakteristiky Modely

25 KIP/KM Charakteristiky znalostní organizace Vysoce výkonná Orientovaná na zákazníka, zdokonalování a prvotřídnost Vysoká pružnost a přizpůsobivost Vysoká úroveň zkušeností a znalostí Vysoká rychlost učení se a inovací Proaktivní a futuristická Oceňuje zkušenosti a sdílení znalostí

26 KIP/KM KM a organizační kultura Zdravá organizační kultura je podmínkou úspěchu MZ. Byrokratické kultury trpí nedostatkem důvěry a neschopností odměňovat a prosazovat spolupráci. Bez důvěry a správně motivované pracovní síly se znalosti zřídka sdílejí nebo používají, zastaví se inovace a riskování, neexistuje spolupráce. Většina byrokratických organizací není schopna agilního, inovačního chování, které by vedlo k budoucímu úspěchu

27 KIP/KM Inovace a motivace Ačkoliv chování, které je podporováno, bývá následováno, často systémy odměňování spíše než individualistické, riziko podstupující charakteristiky inovátorů podporují bezpečné, byrokratické chování. Inovátoři nejlépe reagují na směs finančních a nefinančních pobídek. Většina talentovaných lidí potřebuje mít pocit dobrodružství, uznání tvrdé práce a dosažených úspěchů. Chtějí být hodnoceni, aby mohli prokázat to, čeho dosáhli. Inovátoři jsou nejvíce motivováni následujícími faktory: –Výzva –Osobní uznání –Svoboda činnosti –Finanční odměna –Je třeba vytvořit systém odměňování, který, v němž úspěch jedince či skupiny znamená i úspěch jejich kolegů.

28 KIP/KM KM a odměňování Organizace by měla odměňovat: Uspokojení zákazníka Vysoký výkon Osobní znalosti a zkušenosti Týmovou práci, sdílení znalostí a zkušeností Vytváření nových a rozvíjení existujících znalostí a zkušeností Používání znalostí z archívu znalostí Proaktivní řešení problémů a prevence vzniku problémů Organizace by neměla odměňovat: Svalování odpovědnosti na jiné Loajalitu k šéfovi Konformitu a servilnost, pasivní rezistenci Vnitřní konkurenci Byrokratické chování Touhu po moci, honbu za postavením

29 “Managing the Knowledge Assets into the 21 st Century” (USA) ‘Knowledge for Development‘ – The World Bank (Washington, DC) “Knowledge Wave Initiative” (New Zealand) “Human Capital Reporting for the Knowledge Economy -OECD Observor” (Paris, France) “European Union Knowledge Conference (Utrecht, The Netherlands) ‘Study Commission on the Implications of the Knowledge Economy (Beijing, China) Evolution of Knowledge Economies Global Knowledge Partnership I (Toronto, Canada) Global Knowledge Partnership II (Kuala Lumpur, Malaysia,) Knowledge Park – The World’s Fair (Hannover, Germany) IC Report for the Nation:Welfare and Security” (Stockholm, Sweden,) “The IC State of Israel – Hidden Values of the Desert” (Israel,) “IC Statements: Towards a Guideline” (Copenhagen, Denmark,) “National Conference on IC” (Lima, Peru) 1999 “FASB Guidelines ” (USA) “Brookings Institute Report on Intangibles” (USA) “Enterprise Value in the Knowledge Economy - OECD” (Paris, France) “Indicators – The World Bank” (Washington, DC) “Poland Prime Minister & Cabinet Visit” (New York, NY) “Grande Collogue de Perspective” (Lyons, France) “Western Hemisphere Knowledge Partnership” (Boston, MA) “US State Dept Briefing on Russia” (Washington, DC - USA) “The Innovatio n Nation” by the Prime Minister (Singapore ) “National Intellectual Capital Index TM ” (UNOPS/ McMaster) “E100: Building Collaborative Advantage” (NY City, NY) For further information, contact Debra M. Amidon ( ) and/or visit the website: “KnowledgeBoar d” (European Union) “PDVSA Conference” (Caracas, Venezuela)


Stáhnout ppt "KIP - KM 2. Data, informace, znalosti. KIP/KM - 22 Definice znalosti - 1 Znalost je proměnlivou směsí uspořádaných zkušeností, hodnot, do souvislostí."

Podobné prezentace


Reklamy Google