12 ápr Tudásmenedzsment kurzus a The Hong Kong Polytechnic University tolmácsolásában

edx A Hong-Kong Polytechnic University indított egy tudásmenedzsmenttel foglalkozó kurzust az EdX-en, amelyre beiratkoztam és végül el is végeztem. Ez egy MOOC volt egy olyan kurzus, amelyre sok tanuló iratkozik be és teljesen az interneten keresztül bonyolódik. A kurzus szigorú időkeretek között volt elérhető, hat héten át, állítólag heti 6-8 órát kellett vele foglalkozni. Nekem többre volt szükségem, de szerintem ha összeadom a videók lejátszási idejét, akkor is több, jön ki, mint amit a kurzus leírás sejtetni engedett.

Több célom is volt ezzel a kurzussal. Szerettem volna újra egy MOOC kurzusban részt venni és megfigyelni, hogy miként csinálják mostanában ezt. Nagy meglepetés nem ért, főként videóleckéket kaptunk, szöveges rész nem is volt, illetve nagyon kevés gyakorlati feladat, teendő volt a kurzusban. Ennek persze oka lehet, hogy ez egy alapozó tananyag volt, egy amolyan bevezető a témába, amely semmiféle előképzettséget nem igényelt.

Az EdX felülete technikailag rém egyszerű, nagyon gyorsan hozzá lehet szokni, hogy mit merre talál a tanuló. Nincs is túl sok lehetőség, mondhatni eléggé puritán. A  kurzus szervezői nem erőltették meg magukat, nagyon kevés lehetőséget használtak ki, de azokat legalább viszonylag jól. Mi sem bizonyítja jobban, mint, hogy teljesen megértettem az egész kurzust, amely persze angolul zajlott és főként távol-keleti előadók részvételével, akiknek volt némi akcentusa persze. Mégis a legnehezebben talán a német vendégelőadót értettem.

A kurzus maga pedig az ISE101x: Knowledge Management and Big Data in Business fedőnéven futott.

Hong Kong Polytechnic University A kurzus két fő része a Tudásmenedzsment és a Big Data volt értelemszerűen. A tudásmenedzsment résszel kezdtünk, és olyan alapvető fogalmakat definiáltunk, hogy mi a tacit és explicit tudás, mi a tudásmenedzsment maga, milyen feladatai vannak. Nem is akarom szaporítani a szót erre, ezek nagyrésze a világ minden táján hasonló magyarázattal megtalálhatók. Sokkal érdekesebb volt, a TM fejlődéstörténetéről szóló rész, mely a 80-as évektől számítja a TM kialakulását és három fő érát különböztet meg.

 

  1. 80-as évek TM-je: Tudástárak elterjedése, BI rendszerek megjelenése, Dokumentumkezelő rendszerek, Szakértői rendszerek és mesterséges intelligencia megjelenése az üzleti folyamatokban. Erre az időszakra jellemző az ICT eszközök használata a tudás megszerzése és megosztása érdekében.
  2. 90-es évek TM-je: A Tudásépítő szervezetek kialakulása, amikor már tudatosan és szervezett keretek között folyik a tudás építése egy szervezeten belül. Figyelmet kap a tudás konverzió, létrehozás, szervezeti egységek jelennek meg, amelyek a szervezeti tudás rendszerezésével foglalkoznak.
  3. 2000-es évek TM-je. – Ezt aztán kiegészíti napjaink trendjeivel is.: Megjelenik a Big Data, a Cloud és a Social Media fogalma, ezeket felhasználják a szerveztek és beépítik a folyamataikba. Nagyon sok információ jön strukturálatlan adathalmazokból. Megjelennek a tudásmenedzsmenttel foglalkozó globális szervezetek, és kialakulnak a TM foglalkozó pozíciók és feladatkörök egyes szervezeteknél.

Ma már olyanokról beszélünk, hogy egy vállalatban szükség van CKO-ra, sőt akadémiai szintre került a tudásmenedzsment és tudományágként tekinthetünk rá.

Fontos megállapítás, hogy amikor tudásmegosztásról beszélünk egy szervezetben, akkor főként arra gondolunk, hogy a kodifikált tudást milyen módon tudjuk megosztani. Struktúrába szervezzük, elérhetővé tesszük a portálon, stb. Ez lesz az explicit tudás, melyet mindenki fel tud használni. Ne feledkezzünk meg azonban arról, hogy sokszor közösségi interakciók során osztjuk meg a tudásunkat, úgynevezett beszélgetések alkalmával, amelyek nem kerülnek rögzítésre az esetek többségében. A tacit tudás ilyen megosztása még nem okozza a tudás explicitté válását. Szabályozott keretek között azonban a meglévő technikák, módszerek használatával jó eredményeket érhetünk el. (CoP – Community of Practice, AAR- After Action Review, Story Circles, Knowledge Café, stb).

Jó ötletnek tűnik egy tudás audittal kezdeni a munkát, amely során feltárhatjuk, hogy a szervezetünkben milyen TM lehetőségek vannak. Meg kell keressük a kritikus tudáselemeket, amelyeket valamilyen módon majd rögzítenünk kell. Tudnunk kell merre vannak ezek, ki használja őket a vállalatban és milyen veszélyességi szintje van annak, ha elveszítjük ezt a tudást. A fenti kérdések megválaszolásával már el is juthatunk egyfajta stratégia alapjához. Ez képezheti majd a tudással kapcsolatos munkát a szervezetben.

Amrit Tiwana Knowledge Management Toolkit című könyvében eléggé sok lehetőséget mutat meg a KM technológiákból. Ezek nagy része (ha csak a technológiát nézzük) sok szervezetben már egyébként is rendelkezésre áll. Ilyenek, mint a CRM, a dokumentum menedzsment rendszerek, az adatközpontok, projekt menedzsment, üzleti folyamatok, intranet, döntés segítő-előkészítő rendszerek, stb. Sokan nem gondolnak rá, de a teakonyha is eléggé fontos TM rendszerként tud működni, hiszen eléggé sokat lehet ott beszélgetni másokkal:) Itt hagy jegyezzem meg, hogy szerény véleményem szerint egy jól kialakított kávézósarok és annak használata sokat tud lendíteni egy szervezet tudáskultúráján, ha pedig még szakembert is rendelünk mellé, aki érti mit és hogyan dolgozzon fel, az ott elhangzottakból, akkor sokat nyerhetünk vele.

Kategorizáljuk kicsit a TM folyamatokat:

  • Tudás felderítése – adatbányázat, szövegelemzés, Big Data
  • Tudás visszakeresés: keresőmotorok, taxonómiák, esettanulmány rendszereke
  • Tudás rögzítés: dokumentum menedzsment rendszerek, megosztott meghajtók, wiki rrendszerek
  • Tudás megosztás: e-mail, web 2.0 eszközök (blogok, videó-web konferencia rendszerek, azonnali üzenetküldő rendszerek, chat, social bookmarking eszközök
  • Tudás alkalmazások (applikációk): CRM rendszer, BI, Ügyfélszolgálat

Volt egy ábra, amit most ide beszúrok, mert nagyon jól megmutat két fontos megközelítést:

Knowledge transfer    Knowledge Integration

 

 

 

 

A két kulcs megközelítés tehát a tudásátadás és a tudás integrálás. A fenti ábra pontosan megmutatja a kettő közötti különbséget.

A kurzusban sok szó esett az egyes TM eszközökről, azok előnyeiről és hátrányairól is. Sokat beszéltünk arról, hogy miért is nem jó e-mailben küldözgetni fájlokat, stb. Ezekre én most nem térek ki. Volt szó a kollaboráció fontosságáról és a segítő eszközökről is, ezekről is sokat hallhattunk, ha igény van rá írok belőle egy posztot, de most ezekre sem térek ki.

Ami viszont nagyon fontos, hogy ha szeretnénk felépíteni egy TM rendszert, akkor igen sok mindenre kell odafigyelnünk. A legfontosabb talán, hogy szükségesek együttműködő emberek, kultúra  váltás és változásmenedzsment. Röviden tehát egy tudásmenedzsment projekt nehezen működik változások nélkül, amelyeket menedzselni kell. Erre a change management tudományában nagyon jó eszközök vannak.

Rögtön ki is egészítettük mindezt azzal, hogy manapság már nem lehet  nagyon nehéz informatikai fejlesztések nélkül véghezvinni TM projekteket. Az informatikai rendszerek az alapjai és nagyban segítik a tudásmenedzsmentet. Ha tehát elavult rendszerekkel dolgozunk, vért fogunk pisilni a megvalósítás során és olyan kompromisszumokra kényszerülünk, amelyek alapjaiban fogják megkérdőjelezni a TM sikerét és helyénvalóságát. Ha tehetjük, akkor előzzük ezt meg és vonjuk össze a projektet informatikai fejlesztésekkel is. Ma már nagyon sok szoftver és rendszer nyújt támogatást ahhoz, hogy jó tudjuk csinálni a TM dolgokat.

Személyesen nekem nagy hozzáadott értéket jelentett ez a felismerés. Most is azt gondolom, hogy a Tudásmenedzsment nem elsősorban informatikai feladat. Ezt gondoltam az e-learning esetében is. Itt azonban még inkább a technológiára vagyunk kénytelenek támaszkodni, és ez alapvetően meghatározza a sikerünket is. Ha olyan rendszereink vannak, amelyek a kezünk alá dolgoznak, akkor értelemszerűen egyszerűbb a dolgunk, ha viszont azt kell keresni, hogy miként hekkelhetjük meg a meglévő rendszereket ahhoz, hogy elérjük a TM céljainkat, akkor nagyon nehéz munka elé nézünk. Sokszor emiatt aztán a célok erodálódnak és idomulnak a meglévő lehetőségekhez. Sokszor túlságosan is, aminek az az eredménye, hogy nem sikerül az eredeti (sokszor elég csekély) célokat sem elérnünk.

Pénz, pénz, pénz. Nem meglepő módon a TM-ben is ez kell leginkább a megvalósításhoz.

A kurzus során olyan gyakorlati elemeket is kaptunk, mint egy egészen szép, összegyűjtött lista, egy komplett tudásmenedzsment eszköztár, amelyből nagyon jól lehet válogatni, igényeknek megfelelően. Ezt most megtartom magamnak, még jól jöhet egyes projektekben. Ha valaki kíváncsi, akkor be kell iratkozni a kurzusra:)

Feldolgoztuk a taxonómia kérdéskörét is, amely már közelített a Big Data témakörhöz. Taxonómiára általában szükség van ahhoz, hogy olyan rendezetlen adatokkal tudjuk rendezetten dolgozni, amelyek általában minden szervezetben megtalálhatók. A taxonómiák adják az alapot a strukturálatlan adathalmaz feldolgozásához. Olyan példákat kaptunk itt, amelyek eléggé szemléletesen mutatták be azt, hogy ha egy szervezet jól kialakított taxonómiát alkalmaz, akkor sok mindent automatizálni tud az adatfeldolgozás során. Például egy gyár (gondolom kínai) alkalmaz olyan rendszert, amely gondosan elkészített taxonómia alapján automatikusan szűri a beérkező üzeneteket mind a vevőitől (ezek más gyárak), mind a vevőinek vevőitől (fogyasztók). Ez alapján fel tud készülni a fejlesztésekre és elemezni tudja azt, hogy a vevőinek mire lesz szüksége egy következő termékfejlesztés során. Azért ez eléggé proaktív hozzáállás a piachoz.

Hogy nehezítsük a dolgot, ekkor került képbe a folkszonómia fogalma, majd szépen össze is kevertük a taxonómia és a folkszonómia dolgokat és lett belőle a taxofolk, ami egy hibrid dolog a kettő elegyítéséből. Érthetőbben ez az ábra fogja ezt megmutatni:)

Taxonomia és folkszonómia hibrid modell

Kattints a nagyításért!

Mint már szó volt róla a kurzus két fő részből állt, ezek egyike a tudásmenedzsment, másika pedig a Big Data témakör. A kettő valójában nagyon szépen összekapcsolódik. A Big Data nagyon sokat segít a TM-ben. Az egész Big Data részt a Cloud tárgyalása vezette be. Alapvetően megismerkedtünk a Cloud Computing fogalmával, a különböző cloud rendszerek létével és pár lehetőséggel. Utána belevágtunk a Big Data témába. Na itt én kicsit azért elvesztem, nem mintha technikai lett volna a dolog, de nekem a Hadoop már kicsit sok volt. Óriási lehetőségek vannak a Big Datában, a szemantikus keresésben és mindezt a TM-hez tudjuk kapcsolni. Gondoljuk csak át, hogy a vállalatunkban van egy csomó rendszer, amelyek egy része strukturált adatokat szolgáltat és nagy része ömlesztve, strukturálatlan adatokkal van feltöltve. Na a Big Data pont ezek feldolgozását segíti. És ha már fel tudjuk dolgozni, akkor strukturálni is tudjuk mindezt az adathalmazt, elemezéseket lehet végezni és jövőt lehet mutatni. Nagyon izgalmas dolog.

Megmondom őszintén ezt a részt még egyszer fel kell dolgoznom, hogy mindent értsek, nem is fogok itt most megállapításokat tenni.

A kurzus végig nagyon pörgős volt és így utólag végignézve az anyagokat, nem is értem, hogy miként sikerült ennyi mindent feldolgozni, ennyi idő alatt. Mindenesetre jó élményekkel fejeztem be. Mivel ez egy Verified course az edx-en, így lehetőség volt Verified certificate megszerzésére is, amely így néz ki.