Ülesanne 5 – teadmusjuhtimise süsteemid ja tehnoloogiad

III moodul: teadmusjuhtimise süsteemid ja tehnoloogiad, teadmiste võrgustikud ja virtuaalsed organisatsioonid

1. Teadmusjuhtimise tehnoloogiatena võib käsitleda infotehnoloogiaid, mis soodustavad teadmusjuhtimist.

Teadmusjuhtimise süsteemid lähtudes teadmusjuhtimise protsessidest:
. Teadmushõive ja kogumine (knowledge discovery, capture and creation).
. Teadmuse jagamine (knowledge sharing).
. Teadmuse rakendamine (knowledge application)

Teadmushõive ja kogumine toetab uue teadmuse (vaike või väljendatud) loomise protsessi või sünteesi eelnevatest teadmistest nii organisatsiooni seest kui ka väljaspool.

Teadmushõive ja -kogumise esimeseks meetodiks võib pidada storytellingut ehk loo jutustamist. Nii jagati põlvkondade kogemusi. Tänapäeval toimub info hõive ja jagamine igas suunas nii vertikaalselt, diagonaalselt kui ka horisontaalselt.

Teadmushõive protsessid: andmete eeltöötlemine, teadmiste hankimine ja järelanalüüs.

Teadmushõive süsteemi põhimõtteline skeem:
. Andmeallikas: andmebaasisüsteem, andmeladu, veeb – andmete puhastamine ja koondamine.
. Andmebaasi server, andmelao klastrid – andmete kitsendamine ja ettevalmistamine.
. Teadmistebaas – andmekaeve eksperimendis uuritavate jaoks vajalike üldteadmiste kogum.
. Andmekaevanduse “mootor” – andmekaeve algoritmide tarkvaralised moodulid.
. Tulemuste hindamise süsteem – testandmete rakendamine ja tulemuste hindamine.
. Kasutajaliides – tulemuste kuvamine ja tegevuste monitoorimine (Virkuse kaudu Han and Kamber, 2005).

Veebi andmekaeve võib jaotada kolmeks: struktuuri, kasutamise ja sisu andmekaeve.

Teadmiste jagamise süsteemide iseloomulikud omadused:
. Juhtumi aruandeandmebaasid
. Hoiatussüsteemid
. Parima kogemuse või hea praktika andmebaasid
. Kasulike õppetundide süsteemid
. Teadmiste lokaatorsüsteemid

Juhtumi aruandeandmebaase kasutatakse selleks, et edastada informatsiooni teatud juhtumite või rikete menetlemise kohta.
Hoiatussüsteemid on loodud info edastamiseks negatiivse kogemuse või ilmingu kohta, mis on juhtunud või võib juhtuda, infotehnoloogias kasutatakse probleemidest teavitamiseks.
Parima kogemuse või hea praktika andmebaasid kirjeldavad äriprotsesse, mis on osutunud parimateks viisideks saavutada teatud eesmärke.
Kasulike õppetundide süsteemid kirjeldavad kogetud juhtumeid, mis võivad olla kasulikud töötajatele sarnastes situatsioonides.
Teadmiste lokaatorsüsteemid on repositooriumid, mis organiseerivad teadmisi määratledes teatud spetsiifilisi teadmisi omavad eksperdid (ekspertide teatmikud, ekspertiisisõnastikud, oskuste loetelud jms.)

Teadmuse rakendamise süsteemid toetavad protsesse, milles rakendatakse teiste inimeste teadmisi, mida nad tegelikult ei ole ise omandanud või õppinud. Selliste süsteemide alla kuuluvad:
. Ekspertsüsteemid
. Otsuste vastuvõtmise süsteemid
. Nõuandvad süsteemid
. Vigade diagnoosimise süsteemid
. Tehnoabisüsteemid

Ekspertsüsteemi mõistet kasutatakse siis kui teadmussüsteem jäljendab inimeksperdi otsustusprotsessi ja “vestleb” kasutajaga sellise eksperdi kombel.

Ekspertsüsteemide terminid:
. ekspertsüsteemid (Expert Systems)
. intelligentsed teabel põhinevad süsteemid (Intelligent Knowledge Based Systems)
. teabel põhinevad süsteemid (Knowledge Based Systems)
. tootmissüsteemid (Production Systems)
. järeldussüsteemid (Inference Systems)
. reeglitel põhinevad süsteemid (Rule Based Systems)
. mudelile suunatud süsteemid (Pattern-Directed Systems).

Ekspertsüsteemi põhilised blokid:
. teadmusbaas (the knowledge base)
. tööruum (the work space)
. kontrollstruktuur (the control structure)
. kasutajaliides (the interface)

Teadmusbaas koosneb süsteemi teadmistest ehk teadmusest probleemi või valdkonna kohta, mille piires ta on kavandatud tegutsema. See teadmus koosneb faktidest, seostest ja heuristikast, mis on relevantne teatud valdkonnale. Fakt kui midagi, mis esitab üldiselt aktsepteeritud, üldist arvamust, teadmust. Seosed ja heuristika esindavad üksikisikute (ekspertide) interpretatsiooni.
Teadmuse esitamise viisil on oluline roll, kui efektiivselt ja kiiresti ekspertsüsteem rakendab teadmust. Teabe esitamise meetodid:
. produktsioonisüsteemid (production)
. semantilised võrgud
. freimid (raamistik, struktuur, põhikava)
Lihtsaimail juhul koosneb teadmusbaas järeldusreegleist, mille abil suudetakse tuntud faktidest järeldada uusi fakte. Siiani kõige populaarsem teabeesitus kasutab reegleid vormis: Kui…, siis….
Esimene osa reeglist on mitmeti teada kui tingimus, tõend, eeldus, hüpotees, järeldus või tegevus. Reeglid võivad olla üks neljast tüübist:
a) Lihtne: Üksik tingimus või üksik järeldus
b) Liitunud: Mitmed tingimused ja järeldused
c) Fokuseeritud: Paljud tingimused ja mõned järeldused
d) Lahknevad: Mitmed järeldused ja mõned tingimused

Jäik kasutajaliides ei lase kasutajal probleemile läheneda tema poolt soovitud viisil ja ärritab eriti alalist kasutajat samade küsimuste kordamisega igal seansil.

Suuremate teadmussüsteemide puhul kasutatakse üldiselt teadmuse esitamise toena freime, mille abil saab teadmust klassifitseerida.

Ekspertsüsteemide rakendused
Teadmussüsteemide rakendused on niisama piiramatud kui andmetöötlussüsteemide omad. Nad on rakendatavad igal pool, kus vajatakse otsustamist. Põhiosa realiseeritud süsteemidest on oma loomult kasutajaga suhtlevad ekspertsüsteemid. Reaalaja-teadmussüsteeme on esialgu vähe, sest praeguse tehnikaga on raske panna teadmussüsteeme piisavalt kiiresti tööle. Põhiosa igapäevases kasutuses olevatest süsteemidest on seotud tehniliste ja majanduslike rakendustega. Tuleb pidada silmas, et ekspertsüsteemid ei suuda hoiatada olukordade eest, kus nende ekspertteadmusest tegelikult ei piisagi probleemi lahendamiseks.
Teadmustehnikas kasutatavad esitusviisid annavad ebakindla ja ebatäpse informatsiooni töötluseks tunduvalt paremad võimalused kui algoritmiline esitusviis. Ekspertsüsteemide kõige olulisem puudus traditsiooniliste süsteemidega võrreldes on nende tunduvalt suurem mälutarve ja pikem
käitusaeg.

Teadmiste võrgustikud ja virtuaalsed organisatsioonid
IKT valdkonna kiire areng võimaldab organisatsioonidel kasutada virtuaalseid meeskondi ja organisatsioone ning teadmiste võrgustikke.

TJ seosed

Kasutatud materjal:
Sirje Virkus loengukonspekt “III moodul: teadmusjuhtimise süsteemid ja tehnoloogiad, teadmiste võrgustikud ja virtuaalsed organisatsioonid”

Advertisements
Rubriigid: INT7059 Teadmusjuhtimine, Postitused, sildid: . Salvesta püsiviide oma järjehoidjasse.

Lisa kommentaar

Täida nõutavad väljad või kliki ikoonile, et sisse logida:

WordPress.com Logo

Sa kommenteerid kasutades oma WordPress.com kontot. Logi välja /  Muuda )

Google photo

Sa kommenteerid kasutades oma Google kontot. Logi välja /  Muuda )

Twitter picture

Sa kommenteerid kasutades oma Twitter kontot. Logi välja /  Muuda )

Facebook photo

Sa kommenteerid kasutades oma Facebook kontot. Logi välja /  Muuda )

Connecting to %s