ナレッジマネジメント-ツール

知識の獲得と応用

知識獲得は、知識ベースのシステムに必要なルールとイデオロギーを説明するために使用されるプロセスです。これは、専門家から知識を抽出し、この知識を読みやすい形式に構造化するプロセスです。

情報を抽出するプロセスで使用されるいくつかの手法は、インタビュー、観察、プロトコル分析、およびブレーンストーミングです。

それは理想的には戦略によって推進されます。たとえば、組織は必要な知識とその知識を決定し、新しい知識を開発したり取得したりすることでギャップを埋めます。知識獲得には、この章で説明するいくつかのアプリケーションがあります。

形式知の体系化

成文化することにより、暗黙知をカテゴリー形式に変換し、この暗黙知を明示的なメタ知識(知識に関する知識)として取得します。

これは基本的に、何にどのように連絡するかを知っているディレクトリです。コード化の目的は、知識の整理、検索、共有、保存、および使用を容易にすることです。

形式知を含む一般的な資料は、マニュアル、スプレッドシート、意思決定支援システムおよび手順です。

とにかく、成文化プロセスは一般的に費用がかかり、普遍的な理解のためにコーディングすることも困難です。

ツールの作成

知識の創造とは、ユーザーが練習し、対話し、学習するときに、さまざまな種類の知識を継続的に転送、組み合わせ、変換することです。

コンテンツの作成および管理ツールは、取得および保守ごとにナレッジコンテンツを構造化および整理するために不可欠です。以下のツールで構成されています-

  • オーサリングツール
  • 注釈ツール
  • データマイニングと知識発見
  • Templates
  • Blogs

オーサリングツール

オーサリングツールには、ユーザーがWebページまたはマルチメディアアプリケーションを作成できるようにするソフトウェアが含まれています。これらは、さまざまなメディア要素をまとめて構造化およびフローするためのツールです。

オーサリングツールは、作成者の暗黙知を取得し、その知識を明示的な形式に構造化するのに役立つという目的に沿っています。

注釈ツール

注釈ツールは、ドキュメントの作成後にドキュメントに説明コメントを追加するのに役立ちます。コメントは公開することも非公開にすることもできます。MS Wordの変更を追跡するなどのツールは、注釈ツールの例です。このツールは、作成者が専門知識を特定のドキュメントに接続できるようにすることで、暗黙知を取得するという目標にも役立ちます。

データマイニングと知識発見

データマイニングは、複数のデータベースに存在するデータの新しいパターンまたは隠されたパターンを開拓します。これには、関係、相関、および市場関連の分析を発見するための統計分析が含まれます。

SASなどの統計分析ツール、データマイニングスイート、データ視覚化ツールなど、さまざまな分析ツールがデータマイニングで利用されています。

このツールは、既存のデータを分析し、それから何か有用なものを作成できるようにすることで、新しい知識を作成するという目標を達成します。また、将来の発生を予測し、期待される結果を予測するのにも役立ちます。

テンプレート

これには、同様のアイテムを設計または構築するためのガイドとして機能するアイテムの設計またはパターン化が含まれます。このツールは、確立された設計に従うことにより、体系的な方法で知識を整理するのに役立ちます。

ブログ

これらは通常、特定の主題に焦点を当てたWebページです。それらは、定期的に更新され、公にアクセスできる個人の日記によく似た個人のページのようにすることができます。このウェブツールは、作者が独自のアイデアや意見を表現できるようにすることで、知識を引き出すことを目的としています。

共有および配布ツール

グループウェアとコラボレーションツールが含まれています。これらのツールは、担当者間の知識の流れと知識の共有活動を可能にするものとして機能します。

グループウェアは、互いに離れた場所にいるときに一緒に作業できるようにするソフトウェア(プログラム)のクラスを呼び出します。

ここでは、コラボレーションは主にグループウェアまたはワークグループ生産性ソフトウェアと呼ばれます。例-LAN(ローカルエリアネットワーク)

通常、グループウェアは次の操作をサポートします-

  • ドキュメントのパスワード保護
  • 会議をスケジュールし、リソースを割り当てます
  • ファイル配布
  • 電子ニュースレター
  • Eメール(電子メール)
  • グループカレンダー
  • 共同執筆システム
  • ビデオ通信システム
  • チャットシステム
  • Wikis