Интеллектуальный капитал

Содержание

Слайд 2

Данные — это полученные эмпирическим путем и зафиксированные факты, характеризующие отдельные

Данные — это полученные эмпирическим путем и зафиксированные факты, характеризующие отдельные

свойства объектов, процессов или явлений.

Данные и знания

Слайд 3

Можно говорить о двух наиболее распространенных определениях знаний. Знания представляют собой

Можно говорить о двух наиболее распространенных определениях знаний.
Знания представляют собой

практическую информацию, которая активно управляет процессами выполнения задач, решения проблем и принятия решений.
При этом управлять знаниями - значит систематически, точно и продуманно формировать, обновлять и применять их с целью максимизации эффективности предприятия и прибыли от активов, основанных на знаниях.
Знания представляют собой любое слово, факт, пример, событие, правило, гипотезу или модель, которые усиливают понимание или исполнение в определенной области деятельности или дисциплины.
Применительно к этому управление знаниями означает формализацию и доступ к практическому опыту, знаниям и экспертным данным, которые создают новые возможности, способствующие совершенствованию деятельности, стимулирующие инновации и увеличивающие потребительскую стоимость.

Определение корпоративных знаний

Слайд 4

Интеллектуальный капитал (ИК) – это знания, обладающие потенциальной ценностью, т.е. идеи.

Интеллектуальный капитал (ИК) – это знания, обладающие потенциальной ценностью, т.е. идеи.


Интеллектуальный капитал (связи с клиентами, технология, способности сотрудников, прикладной опыт) помещается в одну группу с человеческим интеллектуальным капиталом и так называемым структурным интеллектуальным капиталом.
Человеческий интеллектуальный капитал – это индивидуальные знания и навыки.
Структурный интеллектуальный капитал – это та часть интеллектуального капитала, которая остается у фирмы после ухода сотрудника.

Некоторые определения

Слайд 5

Интеллектуальная собственность (ИС) – знания, которые являются чьей-либо собственностью, т.е. защищены

Интеллектуальная собственность (ИС) – знания, которые являются чьей-либо собственностью, т.е. защищены

патентом.
Интеллектуальная собственность, по определению, имеет количественный стоимостный потенциал, который зависит от будущего ее использования.
Интеллектуальные активы – знания,  имеющие определенную стоимость и используемые целенаправленным образом.

Некоторые определения

Слайд 6

Классификация знаний

Классификация знаний

Слайд 7

Процедурными считаются знания, применяемые для совершения действий и отвечающие на вопрос

Процедурными считаются знания, применяемые для совершения действий и отвечающие на вопрос

«как действовать?».
Декларативные знания имеют дело с описанием и информацией, отвечающей на вопрос «что делать?».
Эпизодические знания – это знания, которые используются исходя их схожести ситуаций, аналогичности тематики предыдущих эпизодов, событий, которые сохраняются, обобщаются и вновь применяются в новой ситуации.
Эвристические знания относятся к практическим правилам, выведенным на основе собственного опыта, и позволяют выявить разницу между специалистом и новичком.
Метазнания – это знания о способах и методах поиска и переработки информации, принятии решений о том, когда необходимо прибегать к тому или иному типу знаний.

Классификация знаний по содержанию

Слайд 8

Формализованные знания – знания, которые можно описать, документировать, рассказать другим людям.

Формализованные знания – знания, которые можно описать, документировать, рассказать другим людям.


Неформализованные знания – продукт личного опыта человека, который отражает его убеждения, моральные ценности и взгляды.
Явные (эксплицитные) знания – это знания, которые точно определены, а их детали могут быть изложены и сохранены.
Неявные (имплицитные) знания – знания, которые нелегко извлечь для проверки ни из документов, ни из обсуждений. Неявные источники знания включают индивидуальный опыт работников, память, моральные ценности и установки. Эти источники зачастую трудно определяются, их нелегко точно идентифицировать.

Классификация знаний по форме существования

Слайд 9

публикации; коммерческие базы данных и системы экспертных знаний; специальные документы об

публикации;
коммерческие базы данных и системы экспертных знаний;
специальные документы об

отраслевых знаниях;
поток информации от поставщиков;
обратный поток информации от потребителя (жалобы, рекламации, предложения, требования);
новые сотрудники;
научные исследования;
изучение передовых методов работы;
материалы исследований в сети Internet;
средства массовой информации.

Классификация знаний по источникам. Внешние знания

Слайд 10

знания о ключевых для данной отрасли процессах – накопление лучшего опыта

знания о ключевых для данной отрасли процессах – накопление лучшего опыта

(ноу-хау) при выполнении основных задач;
знания об изделиях (и услугах) – лучшие решения, наиболее соответствующие текущим потребностям пользователей;
знания сотрудников – выявление, накопление и использование интеллектуального капитала (наиболее ценный актив организации);
«память» организации (прошлый опыт);
знания о построении отношений – глубокое персональное знание, которое обеспечивает успешное сотрудничество;
интеллектуальные активы (базы знаний) – опыт ведения проектов (образцы наилучшей практики).

Классификация знаний по источникам. Внутренние знания

Слайд 11

хорошо структурированные знания (алгоритмы, формулы, теории, схемы, процессы); полуструктурированные знания (суждения,

хорошо структурированные знания (алгоритмы, формулы, теории, схемы, процессы);
полуструктурированные знания (суждения,

субъективные оценки, эвристические правила принятия решений);
неструктурированные знания (без теоретической основы, опыт в виде фактов).

Классификация знаний по степени структуризации

Слайд 12

Менеджмент знаний как совокупность процессов. Обработка знаний и онтологии

Менеджмент знаний как совокупность процессов. Обработка знаний и онтологии

Слайд 13

Два ортогональных процесса КМ с обратной связью Knowledge Meta Process Knowledge Process

Два ортогональных процесса КМ с обратной связью

Knowledge Meta Process

Knowledge Process

Слайд 14

Сравнение двух ортогональных процессов работы со знаниями Knowledge Meta Process –

Сравнение двух ортогональных процессов работы со знаниями
Knowledge Meta Process – идентификация

новых знаний, их внедрение и поддержка общего процесса управления знаниями.
Knowledge Process –обработка уже существующих знаний и управление ими;
Слайд 15

Создание знаний Импортирование знаний «захват» (фиксирование) знаний - knowledge capture Поиск

Создание знаний
Импортирование знаний
«захват» (фиксирование) знаний - knowledge capture
Поиск знаний
Организация доступа к

знаниям
Использование знаний

Knowledge Process

Слайд 16

Элементы знаний в Knowledge Process и Meta Process Таблица 1

Элементы знаний в Knowledge Process и Meta Process

Таблица 1

Слайд 17

Knowledge process

Knowledge process

Слайд 18

Создание знаний. Степени формальности знаний Таблица 2

Создание знаний. Степени формальности знаний

Таблица 2

Слайд 19

Пример частично формальных знаний

Пример частично формальных знаний

Слайд 20

Импортированные знания Для результативного КМ импортирование элементов знаний в СУЗ организации

Импортированные знания

Для результативного КМ импортирование элементов знаний в СУЗ организации имеет

не меньшее значение, чем их создание внутри самой организации.
Ситуация схожа с хранилищами данных (Data Warehousing - DW),только в СУЗ входные структуры гораздо разнообразнее, а целевые структуры гораздо богаче и сложнее, чем в стандартных DW.
Для импортированных знаний точный доступ к релевантным элементам более важен, чем для «домашних» (home-made), созданных внутри организации, поскольку во втором случае сотрудники могут выступать в качестве «резервных копий» внутренних знаний компании.
Слайд 21

Фиксирование знаний. Инструментарий OntoAnnotate

Фиксирование знаний. Инструментарий OntoAnnotate

Слайд 22

Knowledge Meta Process: Methodology for Ontology-based Knowledge Management

Knowledge Meta Process: Methodology for Ontology-based Knowledge Management

Слайд 23

Table 4: Ontology Requirements Specification Document (ORSD)

Table 4: Ontology Requirements Specification Document (ORSD)

Слайд 24

Table 5: Competency Questionnaire

Table 5: Competency Questionnaire

Слайд 25

Case Study: the Corporate History AnalyseR — CHAR. Решаемые проблемы Информационные

Case Study: the Corporate History AnalyseR — CHAR. Решаемые проблемы

Информационные архивы

основаны на документах. Для коллективного сбора фактов такое представление слишком грубое.
Типичные системы управления документооборотом зависят почти исключительно от методов информационного поиска, которые являются слишком неточными при выполнении этой задачи.
Результаты могут быть точными в том случае, если используются фундаментальные знания. Например, если одна компания продает один из своих модулей, то следствием этого будет то, что этот модуль больше не может единственным поставщиком для компании, как это было прежде. В настоящее время системы обычно не поддерживают такого рода фундаментальные знания.
Разные люди могут вносить одинаковые знания, но у них, возможно, различные взгляды на одну и ту же основную часть информации.
Слайд 26

Слайд 27

Слайд 28