Разработка модели и инструментария управления обменом знаниями в проектных группах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Залесов, Дмитрий Викторович

• Залесов, Дмитрий Викторович
• кандидат экономических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Залесов, Дмитрий Викторович

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Анализ особенностей процесса управления обменом знаниями между проектными группами

1.1. Роль и место обмена знаниями в проектной деятельности

1.2. Исследование особенностей процесса управления обмена знаниями между проектными группами

1.3. Анализ проблем и путей их решения в управлении обменом

знаниями между проектными группами

Выводы по главе 1

Глава 2. Моделирование процессов управления обменом знаниями между проектными группами

2.1. Концепция управления обменом знаниями между проектными группами

2.2. Разработка модели обмена знаниями между проектными группами

2.3. Разработка комплекса методик управления обменом

знаниями между проектными группами

Выводы по главе 2

Глава 3. Разработка информационной системы обеспечения обменом знаниями между проектными группами

3.1. Разработка концептуальных положений реализации модели и методик

3.2. Логическая архитектура информационной системы обеспечения обмена знаниями между проектными группами

3.3. Реализация информационной системы обеспечения обмена

знаниями между проектными группами

Выводы по главе 3

Заключение

Библиографический список

Приложение 1. Оценка эффективности от внедрения информационной системы обеспечения обмена знаниями между проектными группами

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка модели и инструментария управления обменом знаниями в проектных группах»

Введение

Современное состояние экономики характеризуется нестабильностью и постоянными изменениями в связи с увеличением объемов генерируемой и передаваемой информации, ускорением процессов интеграции в мировую экономику, появлением новых рынков сбыта товаров и услуг. В результате

I

трансформаций, происходящих в настоящее время, происходит переход к экономике, основанной на знаниях, в которой основными элементами экономического развития являются знания субъектов экономики и человеческий капитал.

В рамках данного исследования рассматривается процесс управления знаниями в проектных группах, который в современных условиях способен существенно повысить эффективность и качество экономической деятельности организации. Управление взаимодействием сотрудников и обмен знаниями между ними являются одним из многих факторов, который позволяет поставить компанию на инновационные рельсы, вывести в краткосрочной перспективе на рынок новые уникальные услуги и продукты. Применение проектного управления позволяет в короткий срок выполнить поставленные цели перед организацией для сохранения её конкурентных преимуществ. Множество проектных групп в компании обуславливает необходимость разработки единой информационно-коммуникационной платформы для эффективного обмена знаниями между ними.

Рассматриваемые в данном исследовании средства коммуникации между участниками проектной деятельности всегда имеют в своей основе элементы информационных технологий (сокращено - ИТ), которые представляют собой набор технологий предназначенных для создания, управления и обработки информации (в том числе и знаний) в электронном виде с помощью электронно-вычислительных средств. В рамках управления -происходит сбор, хранение, передача от одного пользователя к другому, получение знания пользователем. Доминирование ИТ средств в процессе

обмена знаниями способствует фиксации и хранению всех происходящих событий и изменений в процессе обмена знаниями и открывает возможности для анализа, прогнозирования и построения новых взаимосвязей между элементами коммуникации.

В последние годы значительно вырос интерес к анализу взаимодействия сотрудников компаний в различных средах (в корпоративных социальных сетях, профессиональных сообществах и др.) и

моделированию их взаимодействия (используя инструменты социальной

1 2 аналитики: рекомендательные системы , нейросетевые методы и др).

Модели, разработанные в рамках этих направлений, позволяют определить

свойства агентов (значимость, принадлежность к подгруппам), исследовать

распространение потоков информации. Но они не позволяют оценивать

знания, которые распространяются, особенно в рамках проектной

деятельности.

Несмотря на достижения в области проектного управления и управления знаниями, в том числе и обмена знаниями, существует потребность в теоретической разработке экономико-математической модели обмена знаниями между проектными группами на основе их применимости в рамках проекта с использованием ИТ средств. Вышесказанное определило выбор тематики и актуальность направления исследования.

Вопросы управления, обмена и распространения знаний освещались в работах Пруссака Л., Брукинга Э., Виига К., Воула Ф., Свейби К., Букович У., Гапоненко А.Л., Мильнера Б.З., Тихомирова В.П., Лукичевой Л.И., Гатауллина Т.М. и др. Проблематикой обработки и представления знаний организации, проектирования информационных систем занимаются Колинс X., Новак Ж., Тельнов Ю.Ф., Уринцов А.И., Гаврилова Т.А., Божко В.П. и др. В тоже время вопросы трансформации информационных потоков в организационные знания, а также взаимодействия сотрудников компании

1 Рекомендательные системы - класс информационные систем, в которых реализуются модели и методы предсказания интересных для индивида объектов.

2 Сеть Ворда, сеть Хопфилда, сеть Кохонена и другие.

затрагивались в исследованиях Друкера П., Нонаки И., Такеучи X., Давенпорта Т., Харрингтона Дж., Орловой Т.М., Тихомировой Н.В., Павлековской И.В. и др. Однако в указанных работах вопросы автоматизации процесса управления информационными потоками и оценки эффективности повторного использования знаний рассматривались недостаточно подробно.

Вопросы организации управленческой деятельности в проектной среде освещались зарубежными (Ферн Э., Хелдман К., Керзнер X. и др.) и отечественными (Ольдерогге Н., Ильин В., Богданов В., Фунтов В. и др.) учеными. Вопросами моделирования и прогнозирования интересов индивидуумов, основанных на их поведении, занимались Морено Я.Л., Чубукова И.А., Брянцев И.Н., Корэн Я., Белл Р., Нестик Т. и др., используя методы факторного анализа, вероятностные модели, а также методы социологии. В тоже время авторы данных работ лишь в небольшой мере рассматривают проектную деятельность как объект исследования, ограничиваясь вопросами взаимодействия сотрудников компании в целом. Исследованиями в области извлечения знаний и аналитической обработки информации занимаются такие ведущие зарубежные и отечественные компании, как Microsoft, IBM, Google, Ай-Теко и др.

Однако теоретические и практические вопросы анализа процесса обмена знаниями в проектной деятельности, а также построения информационных систем управления и поддержки процесса обмена знаниями между проектными группами в компаниях проработаны недостаточно полно. Для повышения эффективности коммуникаций и обоснованности управленческих решений в области проектного управления необходима возможность прогнозирования и управления обменом знаниями между проектами, а также возможность оценки эффективности повторного использования знаний в рамках проектной деятельности.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления процессом обмена знаниями между проектными группами на

основе разработки модели обмена знаниями с использованием технологии коллаборативной фильтрации3, а также построения инструментального средства поддержки данной модели. Для достижения цели исследования в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследовать специфику управления обменом знаниями в проектной деятельности и проанализировать применимость современных методов и инструментов моделирования процесса обмена знаниями на базе современных ИТ для повышения эффективности межпроектного взаимодействия.

2. Разработать теоретическое обоснование управления обменом знаниями между проектными группами через призму ИТ.

3. Разработать математическую модель обмена знаниями в проектной деятельности, в основе которой лежит метод коллаборативной фильтрации и оценка применимости знаний в проектах.

4. Сформировать инструментарий управления обменом знаниями между проектными группами с учетом оценок применимости знаний для трансформации их в организационное знание компании и эффективности повторного использования знаний во всей проектной деятельности.

5. Разработать архитектуру инструментального средства для реализации модели и обеспечения процесса обмена знаниями между проектными группами.

6. Провести апробацию модели и инструментария путем реализации информационной системы (на примере компании ЗАО «СофтЛайн Трейд»),

Объектом исследования является деятельность проектных групп в организации. Предмет исследования - процесс обмена знаниями между проектными группами.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке модели и инструментария обмена знаниями в проектных группах на основе

3 Коллаборативная фильтрация (от англ collaborative filtering) — метод, дающий автоматические прогнозы относительно интересов сотрудника по собранной информации о вкусах множества сотрудников (взаимодействующих между собой) Данный метод был предложен Дэвидом Голдбергом

оценки применимости знаний, оценки эффективности повторного использования знаний в проектной деятельности, методики отбора знаний проекта.

Структура и объем диссертационной работы обусловлена целью и задачами исследования, отражает ее логику и состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения.

В первой главе «Анализ особенностей процесса управления обменом знаниями между проектными группами» исследуются теории проектного управления и научные концепции управления обменом знаниями, систематизируются понятия «знание» и «проект», определяется роль и место обмена знаниями в проектной деятельности, исследуются особенности процесса управления обменом знаниями между проектными группами, формулируются ключевые управленческие и технические проблемы обмена знаниями в проектном управлении и пути их решения.

Во второй главе «Моделирование процессов управления обменом знаниями в проектных группах» формулируются основные теоретические положения управления обменом знаниями между проектными группами, представленные в виде концепции, разрабатываются и описываются: модель обмена знаниями на основе метода коллаборативной фильтрации и оценки применимости сообщений в проекте, комплекс методик управления обменом знаниями между проектными группами, включающий отбор знаний и оценку эффективности повторного использования знаний в проектах.

В третьей главе «Разработка информационной системы управления обменом знаниями между проектными группами» формируются ключевые концептуальные положения реализации разработанных методик и модели, проектируется логическая архитектура информационной системы, описываются особенности внедрения и апробации разработанной информационной системы в одном из департаментов компании ЗАО «СофтЛайн Трейд».

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Залесов, Дмитрий Викторович

Выводы по главе 3

Для разработки инструментария реализующего модель управления обменом знаниями и оценки применимости сообщения были сформированы концептуальные положения, в которых предъявляются основные требования к функциям и компонентам будущей информационной системы. Анализ технологий управления проектами и управления знаниями позволил систематизировать данные положения: наличие средств и инструментов, обеспечивающих взаимодействие между участниками проектной деятельности с обязательным сохранением всех действий и событий коммуникаций и представления их результата в информационном потоке проекта; средств визуализации и представления; интерфейсов управления и настройки разработанных моделей; средств ограничения доступа и функций для ролевых наборов пользователей.

Разработка положений позволила определить требования к архитектуре будущей системы и логики её работы. Логическая архитектура была разработана и представлена в виде 5 уровней. Каждый из уровней реализует свои функции. Ключевым уровнем в системе является 4, так как в нем содержатся разработанные методики и модель, и реализованы особенности проектной деятельности. В рамках апробации модели и инструментария был выбран один из департаментов ИТ компании ЗАО «СофтЛайн Трейд», который использует проектное управления в своей деятельности:

1. Инструментарий был разработан в виде компонента платформы Microsoft SharePoint и интегрирован с системой управления проектами Microsoft Project Server. Результат внедрения был представлен в виде единой информационной системы;

2. Разработанный компонент был настроен с учётом особенностей деятельности организации.

Для расчета экономического эффекта не только от внедрения и использования инструментария, но и для оценки зрелости процесса управления обменом знаниями в проектном управлении была использована разработанная методика оценки эффективности повторного использования знаний в проектной деятельности, которая отражает тренд изменения применимости знаний в проектах от выбранного момента отсчета. В рамках апробации в компании ЗАО «СофтЛайн Трейд» был достигнут положительный эффект от внедрения и использования инструментария с реализованной моделью, что показывает, что цель исследования была достигнута: разработаны модель и инструментарий повышения эффективности управления процессом обмена знаниями между проектными группами.

Спроектированная и разработанная информационная система представляет собой единый инструментарий, который позволяет организациям использовать основные функции двух научных направлений управления проектами и управления знаниями с учетом произведённой интеграции между ними в области процесса коммуникации, а также автоматизировать ключевые задачи проектной деятельности. Отличительной особенностью разработанного инструментария является уклон в сторону социальной аналитики и учета особенностей обмена знаниями между проектными группами. Инструментарий содержит модель и методики, которые позволяют манипулировать информационными потоками проектов, что в целом влияет на процесс управления обменом знаниями между проектными группами. Разработанная система отвечает всем поставленным требованиям как в области технического характера: масштабируемости, отказоустойчивости, безопасности, - так и в области концептуальных положений, логической архитектуры, пользовательского интерфейса, что получило подтверждение в рамках апробации инструментария в департаменте управления лицензиями компании ЗАО «СофтЛайн Трейд».

Заключение

Процесс обмена знаниями между проектными группами в субъекте экономики становится ключевым фактором динамичной и всесторонней эволюции его интеллектуального капитала, существенно влияющего на формирование стратегии развития субъекта экономики любой сферы деятельности с целью максимизации прибыли и создания новых конкурентных преимуществ. Параллелизация выполнения задач для достижения стратегических целей с помощью проектной деятельности организует общую среду взаимодействия участников проектов и заинтересованных лиц. В этой связи, кодификация элементом коммуникации, с помощью ИКТ средств, становится неотъемлемой и необходимой частью процесса обмена знаниями в проектной деятельности субъекта экономики. Формирование единой информационно-коммуникационной платформы в рамках методологии управления проектами, включающей в себя систему управления знаниями, позволяет осуществлять общий анализ процесса обмена знаниями в проектной деятельности с учетом исторической перспективы.

Для решения задач повышения эффективности деятельности и результативности проектных групп через призму управления обменом знаниями используются различные инструменты и методы, в большинстве своем, основанные на математическом аппарате и информационно-коммуникационных технологиях. Анализ опыта применения существующих методов и моделей показал, что для эффективного управления обменом знаниями между проектными группами, необходимо учесть особенности процесса коммуникации в проектной деятельности, содействовать свободному распространению и обмену знаниями в организации, использовать средства ИКТ для автоматизации процесса взаимодействия и повышения скорости обмена знаниями и доступности участников проектных групп и заинтересованных лиц.

В соответствии с поставленной во введении целью в диссертации исследованы несколько групп проблем.

Первая группа проблем связана с исследованием обмена знаниями в проектной деятельности, определением состава участников, выявлением тенденций, особенностей и задач на современном этапе информатизации, анализом применимости современных методов и инструментов моделирования процесса обмена знаниями на базе современных ИТ средств.

В исследовании выявлены следующие основные тенденции и проблемы:

- изменения в парадигме реализации стратегических целей -увеличение доли проектного управления в компаниях, которые стремятся повысить эффективность решения поставленных задач и сократить временные рамки для достижения объявленных целей, используя проекты или портфели проектов, основой которых является временная концентрация квалифицированных кадров;

- обмен знаниями является одним из ключевых процессов, способствующих повышению качества результатов проектной деятельности;

- участниками обмена знаниями в проектной деятельности становятся не только участники проекта, но и внешние заинтересованные лица, причем сотрудников можно разделить по основным функциональным ролям: руководитель, эксперт, участник.

- основным инструментом обмена знаниями является коммуникация, которая осуществляется как с помощью информационно-коммуникационных технологий (электронная форма), так и через прямую передачу (живое общение), причем доля электронных форм коммуникации становится все больше и больше. Для применения методов и моделей социальной аналитики требуется приведение всех результатов взаимодействия в электронный вид.

- развитие информационно-коммуникационных технологий в области совместной работы.

Вторая группа проблем посвящена формированию концепции управления обменом знаниями в проектной деятельности и построению математической модели обмена знаниями между проектными группами на основе методов коллаборативной фильтрации и оценки применимости знаний в проектах.

Концептуальные основы управления обменом знаниями между проектными группами выдвигают ряд принципов, выполнение которых является необходимым для создания успешной системы управления обменом знаниями:

- Принцип «единства ИТ»;

- Принцип «открытости и сохранности»;

- Принцип «управляемости потоков знаний».

Ключевым достоинством концепции является представление результатов операций над знаниями в виде элементов информационных потоков проектов, что позволяет более эффективно производить их анализ и оценку для моделирования процесса управления обменом знаниями между проектными группами.

В разработанной автором модели, взаимодействие проектных групп представляется в виде совокупности множеств: множество участников проектной деятельности, множество проектов, множество сообщений, генерируемых участниками проектов, множество оценок применимости знаний (множество всех оценок оставляющих участниками проектной деятельности о применимости тех или иных сообщений в рамках проектов).

Разработанная автором модель обмена знаниями между проектными группами позволяет повысить эффективность взаимодействия участников проектов и заинтересованных лиц за счет предоставления рекомендаций для повторного использования организационных знаний в информационных потоках проектов, с учетом их характеристик, на основе применимости создаваемых сообщений. Модель обмена знаниями в проектных группах заключается в формировании системы, которая на основе анализа применимости созданных или приобретённых знаний в проектной деятельности, а также наличии схожести проектов, в которых данные сообщения применялись, сможет выработать рекомендации для участников потенциального проекта по использованию знаний организации. Чем более качественнее будут предоставлены рекомендации, тем меньше времени будет затрачено участниками проектной деятельности на поиск знаний для решения задач проекта.

Третья группа проблем связана с разработкой комплекса методик управления обменом знаниями, в основе которого лежит отбор знаний проекта на основе оценки применимости знаний для трансформации их в организационное знание компании, а также оценка эффективности повторного использования знаний в проектной деятельности.

Методика управления обменом знаниями представляет собой циклический процесс, который можно разделить на три области: оценка текущего состояния, поиск проблемных мест, проведение действий и мероприятий по улучшению текущего состояния. В рамках методики определяются следующие уровни управления обменом знаниям: проектный (внутри проекта) и организационный (между проектами). В зависимости от уровня управления и проблемы обмена знаниями, методика предлагает выполнение определенных процедур и мероприятий по улучшению процесса. Методика отбора знаний проекта заключается в группировке сообщений по заданным темам проекта, их ранжирования и произведения операций над ними экспертом. Она состоит из пяти этапов, часть из которых автоматизирована благодаря алгоритмам. Благодаря разработанной методике решается проблема поддержки базы организационных знаний компании в актуальном состоянии, а также выявлении и объединении ключевых знаний проекта.

Для определения текущего уровня зрелости процесса управления обменом знаниями между проектными группами в рамках алгоритма была разработана методика оценки эффективности повторного использования знаний в проектной деятельности, которая основывается на расчете оценки изменения применимости сообщений в проектах за обозначенный временной период. Разработанная методика оценки эффективности повторного использования знаний помогает определить качество проведенных мероприятий по улучшению процесса управления обменом знаниями, а также выявить тенденции циркулирования знаний в проектах в динамике для обоснования управленческих решений в области дальнейшего развития проектной деятельности.

Четвертая группа проблем связана с реализацией и апробацией рассматриваемой модели. В работе выполнен анализ инструментальных средств поддержки процесса управления проектами, совместной работы, управления знаниями, рассмотрены основные проблемы проектирования архитектуры и интеграции компонентов системы, обеспечения их производительности и отказоустойчивости, разработаны концептуальные положения и архитектура программного инструментария. Реализация и апробация информационной системы, реализующей методики и модель обмена знаниями, позволила повысить эффективность управления процессом обмена знаниями в компании.

В качестве направлений дальнейшего развития работы можно определить такие как: исследование и разработка моделей, основанных на анализе содержания (контента) элементов информационного потока и их семантических связях, интеграция разработанных моделей дня достижения синергетического эффекта, усовершенствование инструментария для сбора и хранения данных с учетом онтологии, анализ процессов формирования новых знаний и их кодификация в элементы информационного потока, адаптация разработанных моделей и методик для субъектов экономики, в которых не применяется проектное управление.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Залесов, Дмитрий Викторович, 2013 год

Библиографический список

1. Абдикеев Н. М., Киселев А. Д. Управление знаниями корпорации и реинжиниринг бизнеса: Учебник. - М..ИНФРА-М, 2011.-382с.

2. Адлер Ю.П., Черных Е.А. Управление знаниями: новые акценты поиска конкурентных преимущество // Стандарты и качество. - 2002. -№6. С. 48-55.

3. Акимов С.О. Технологии и инструменты управления знаниями. / е-Learning World. - М.,2009. - №25. - С.44-53.

4. Ализар А. Веб 2.0 указывает путь к «Предприятию 2.0» [Электронный ресурс]. Рынок ИТ: Итоги 2006" подготовленный CNews Analytics. URL:http://cnews.ru/reviews/free/2006/articles/web.shtml (дата обращения 05.02.2012).

5. Баранчеев В.П. Управление знаниями в инновационной сфере. -М.:Благовест-В, 2007. - 272с.

6. Барышева А.В. Экономика знаний: новая парадигма научного познания [Электронный ресурс]. URL: http://spkurdyumov.narod.ru/barisheva2.htm (дата обращения: 05.02.2012).

7. Богданов И., Лазарев С., Ануфриенко С., Чмыхова Е., Усольцева И., Калинина Н. Психология и педагогика [Электронный ресурс]. URL: http://www.gumer.info/bibliotek_Buks/Pedagog/bogd/index.php (дата обращения: 26.09.2011).

8. Божко В.П. Батьковский М.А. Стратегическое управление развитием высокотехнологического предприятия // Сборник трудов «Инновационное развитие высокотехнологичных предприятий России в современный период», 2010.

9. Бондаренко Е. Социальные сети как инструмент развития: виды и возможности, 2008 [Электронный ресурс]. URL: http://www.trainings.ru/library/articles/?id=10067 (дата обращения: 05.02.2011).

Ю.Букович У., Уильяме Р. Управление знаниями: руководство к действию: Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 2002. - XVI, 504 с. - (Серия «Менеджмент для лидера»),

П.Бурков В Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. - М.:СИНТЕГ-ГЕО, 1997.

12.Валдайцев С.В, Завлин П.Н., Миндели Л.Э. Нематериальные активы в науке: оценка и использование. [Электронный ресурс] URL: http://www.infonrnka.ru/koi8/magaz/bullvak/2-97/2-3 .html (дата

обращения: 10.11.2010).

13.Вацлавик П., Бивин Дж., Джексон Д. Психология межличностных коммуникаций: Пер.с англ.,-СПб.:Речь, 2000. -310с.

14.Гапоненко A.JI., Орлова Т.М. Управления знаниями. Как превратить знания в капитал - М.: Эксмо, 2008. - 400с.

15.Гапоненко A.JI. Управление знаниями. - М.: ИПК госслужбы, 2001. -52 с.

16.Гатауллин Т.М. Знание и информация // Ежеквартальный Интернет -журнал «Искусственные общества» Том 6, номер 1-4, I-IV квартал 2011.

17.Гейтс Б. Бизнес со скоростью мысли. -М.: Эксмо-Пресс, 2005,- 480с.

18.Гомзин А., Коршунов А. Системы рекомендаций: обзор современных подходов. Труды Института системного программирования РАН. Том 22,- М: Учреждение Российской академии наук Институт системного программирования РАН, 2012. С. 401-416.

19. Данилин А. О проблематике управления знаниями [Статья]. URL:http://www.osp.ru/cw/l 999/31/36739/ (дата обращения: 12.12.2011).

20. Дейк ван Теун А. Язык. Познание. Коммуникация: Пер. с англ./Сост. В. В. Петрова; Под ред. В. И. Герасимова. — М.: Прогресс, 1989. — 312с.

21.Джанетто К., Уилер Э. Управление знаниями. Руководство по разработке и внедрению корпоративной стратегии управления знаниями / Пер. с англ. Е. М. Пестеровой - М: Добрая книга, 2005,-192с.: ил.

22.Дик В.В. Методология формирования решений в экономических Системах и инструментальные среды их поддержки. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 300с.: ил.

23.Дресвянников В.А. Управление знаниями организации. - М.: КНОРУС, 2010.-344 с.

24.Друкер П.Ф. Задачи менеджмента в XXI веке: Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 272 с. : ил.

25.3алесов Д.В. Особенности управления обменом знаниями в проектных группах // Тенденции развития современных информационных технологий, моделей экономических, правовых и управленческих систем: сб. статей 6 междунар. науч.-практич. конф. / Рязанский филиал МЭСИ - Рязань: Рязанский филиал МЭСИ, 2011. - С. 71-73

26.3алесов Д.В. Совершенствование ИТ решений для обеспечения процесса обмена знаниями между проектными группами // 13-я науч.-практич. конф. «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями (РБП-СУЗ-2011)»: Материалы конференции / МЭСИ -М.:МЭСИ, 2011. - С.111-114

27.Инновационное развитие: экономика, интеллектуальные ресурсы, управление знаниями / Под. Ред. Б.З.Мильзнера -М.:ИНФРА-М, 2010. -624с.

28.Как превратить знания в стоимость: Решения от ЮМ Institute for Business Value / Сост. Э. Jleccep, Л. Прусак. - М.: Альпина Бизнес Букс,2006. - 248с.

29.Калинин Д. Алгоритм коллаборативной фильтрации [Электронный ресурс]. URL:http://habrahabr.ru/post/80955/ (дата обращения: 02.11.2011)

30.Кларин М. Инновационные модели обучения в зарубежных педагогических системах. - М.: Арена, 1994. - 222с.

31.Клименко О.А. - Проектный офис - центр управления проектами в компании [Электронный ресурс]. URL: http://www.iuco.m/library/articles/klimenkojmoffíce/ (дата обращения: 01.10.2011)

32.Колесникова И. А. Педагогическое проектирование: Учеб. пособие для высш. учеб. заведений / И.А.Колесникова, М.П.Горчакова-Сибирская; Под ред. И.А. Колесниковой. — М: Издательский центр «Академия», 2005, —288 с.

33.Колосова Е.В., Новиков Д.А., Цветков А.В. Методика освоенного объема в оперативном управлении проектами. М.: ООО «НИЦ «Апостроф», 2001. - 156с.

34.Либерзон В. И. Основы управления проектами. — М.: Нефтяник, 1997. -150с.

35.Лившиц В. Скорость переработки информации человеком и факторы сложности среды. Труды по психологии, 4. ТГУ. Тарту. 1976. С. 139 -146.

36.Луман Н. Социальные системы. Очерк общей теории. СПб.:Наука, 2007, С.195-202.

37.Мазур И.И., Шапиро В.Д. и др. Управление проектами/Справочное руководство. - М.: Высшая школа, 2001 - 875 е.: ил.

38.Макаров A.M. Измерение интеллектуального капитала организации [Электронный ресурс]. // [веб-сайт] Лаборатория развития экономического образования Института экономики и управления Удмуртского госуниверситета. URL:

http://makarov.udm.ru/ic/pub/ic_izm.rtf (дата обращения: 10.12.2009).

39.Макаров В., Клейнер Г. Микроэкономика знаний. - М.: Экономика, 2007. - С.94-114.

40.Мариничева М.К. 10 общепринятых заблуждений об управлении знаниями (Knowledge Management) [Электронный ресурс]. URL:

http://old.e-xecutive.ru/publications/aspects/knowledge/article_1527/ (дата обращения: 12.01.2012).

41.Мильнер Б.З. Управление знаниями. - М.: ИНФРА-М, 2003. - XIV, 178с.

42.Мильнер Б.З., Румянцева З.П., Смирнова В.Г., Блинникова А.В. Управление знаниями в корпорациях. М.: Дело, 2006.

43.Нонака И., Такеучи X.. Компания - создатель знания. Зарождение и развитие инновации в японских фирмах // Пер. с англ. М.: Олимп-бизнес, 2003.-384 с.

44.Орлова Т.М. Коммуникация в управлении знаниями // Проблемы управления в экономике знаний: по материалам Первой Международной конференции «Управление знаниями в современной экономике». - М.: ГУУ, 2010. - С. 130-137.

45.Паклин Н., Орешков В. Бизнес-аналитика. От данных к знаниям. -СПб.: Питер, 2010. - 704с.: ил.

46.Пеллс Д. Bottom line: как управление проектами помогает вам заработать больше // Статья. URL: http://www.osp.ru/cio/2003/10/172920/(дата обращения: 08.02.2010).

47.По ту сторону проектов. Записки консультанта / В.В. Ильин. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. - 376 с.:ил.

48.Расков В.Е. Управление знаниями как самостоятельная область исследований: основные дискуссионные вопросы // Вестник СПбГУ. Сер. 8. 2007. Вып. 3. С. 34-58.

49.Рубинштейн С.Л. Основы общей психологии: В 2 т. - Т.П. - М, 1989.

50.Руководство к своду знаний по управлению проектами (A Guide to the Project Management Body of Knowledge - РМВоК). 4-е изд. M.: Project Management Institute, 2009.

51.Рулиене Л.Н. Управление знаниями в информационном обществе // Вестник БГУ. Педагогика. - Вып. 1. - 2010. - С. 30-35

52.Румизен М.К. Управление знаниями: Пер. с англ. - М.: ООО «Издательство АСТ»: ООО «Издательство Астрель»; 2004. - XVIII, 318с: ил.

53. Рябов В.В., Фролов Ю.В. Компетентность как индикатор человеческого капитала. Материалы к четвертому заседанию методологического семинара. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. С.36

54.Семенов Н.А. Социальные сети, перспективы развития и способы монетизации. Часть 1 [Электронный ресурс]. URL: http://habrahabr.ru/company/SECL_GROUP/blog/22811/ (дата обращения: 08.09.2011).

55.Сенге П. Пятая дисциплина: искусство и практика самообучающейся организации: Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2003.-384с.

56.Сегаран. Т. Программируем коллективный разум. - Пер. с англ. - СПб: Символ-Плюс, 2008. - 368 е., ил.

57.Синтез баз знаний и обратные вычисления для формирования экономических решений: монография / Одинцов Б.Е., Дик В В., Приказчиков А.А.. - М.: Маркет ДС, 2010. -240с.

58. Системы формирования и принятия решений в условиях информатизации общества: монография / Уринцов А.И. (в соавторстве с Дик В.В.) М.: Евразийский открытый институт, 2008. - 223с.

59.Смирнова В. Модели управления знаниями в организации // Проблемы теории и практики управления, 2008. - №7. - С.89-99

60.Стюарт Т.А. Интеллектуальный капитал. Новый источник богатства организаций: Пер. с англ. - М.: Поколение, 2007. - 368с.

61.Теоретическая социология: Антология: В 2 ч. / Пер. с англ., фр., нем., ит. Сост. и общ. ред. С. П. Баньковской. — М.: Книжный дом «Университет», 2002. - 432с.

62.Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. Издание третье, расширенное и доработанное. Серия .Экономика и бизнес.. - М.: СИНТЕГ, 2002,- 316 с.

63.Товб А.С., Ципес Г.Л. Управление проектами: стандарты, методы, опыт. - М.: Олимп-бизнес, 2005.-240с.

64.Тузовский А.Ф., Чириков С.В., Ямпольский В.З. Системы управления знаниями (методы и технологии) / Под общ. ред. В.З. Ямпольского. -Томск: Изд-во НТЛ, 2005. - 260 с.

65.Туккель И.Л., Сурина А.В.Дультин Н.Б. Управление инновационными проектами: учебник - СПб.:БХВ-Петербург, 2011. - 416с.

66.Управление инновационными проектами и программами на основе системы знаний Р2М (A Guidebook of Project & Program Management for Enterprise Innovation P2M) // [электронная книга] URL: http://www.pmaj.or.jp/ENG/P2M_Download/P2MGuidebookVolumel_060 112.pdf (дата обращения: 08.12.2009).

67.Уринцов А.И., Павлековская И.В., Печенкин А.Е., Управление знаниями в экономических системах. - М.: ЕАОИ, 2008.

68.Уринцов А.И., Павлековская И.В., Печенкин А.Е., Управление знаниями в современных компаниях (рекомендовано УМО в качестве учебного пособия). - М.: МЭСИ, 2009.

69.Философия для аспирантов: учеб. пособие / В. П. Кохановский, Е. В. Золотухина, Т.Г. Лешкевич и др. 2-е изд. Ростов н/Д: Феникс, 2003.

70.Фунтов В.Н. Основы управления проектами в компании: Учебное пособие. 3-е изд., доп. - СПб.: Питер, 2011. - 400с.: ил.

71.Фунтов В.Н. Управление проектами развития фирмы: теория и практика. - СПб. Литер, 2009 - 496с.:ил.

72.Чубукова И. Стратегические технологии 2011 года. От облачных вычислений до следующего поколения аналитики [Электронный ресурс]. URL: http://irina-chubukova.blogspot.ru/2011 /ОЗ/gartner-10.html (дата обращения: 15.11.2011).

73.Abecker A., van Elst L. Handbook on Ontologies, chapter 22: Ontologies for Knowledge Management. International Handbooks on Information Systems. Springer Verlag, 2003

74.Adomavicius G., Tuzhilin A. Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 17 (2005), 634-749.

75.Andersen R., Borgs C., Chayes J., Feige U., Flaxman A., Kalai A., Mirrokni, V., Tennenholtz M. Trust-based recommendation systems: an axiomatic approach. 2008. In Proc of WWW '08.

76.Andrews W. Magic Quadrant for Information Access Technology, 2007 // Gartner Research, 5 September 2007.

77.Anger I., Kittl C. Measuring Influence on Twitter. Proceedings of the 11th International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies (2011).P: ACM, 2011, pp.4-7

78.Bell R., Koren Y. Advances in Collaborative Filtering. Recommender Systems Handbook. Springer 2011, pp.145-186.

79.Bell R., Koren Y. Improved Neighborhood-based Collaborative Filtering. Methods. Volume: 5, Issue: 2, Publisher: Citeseer, 2007, pp. 7-14.

80.Benhardus J., Kalita J. Streaming trend detection in Twitter. International Journal of Web Based Communities, Volume 9, Number 1, 2013, pp. 122139.

81.Blei D., Ng A., Jordan M. Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research 3, 2003, pp. 993-1022.

82.Canny J. Collaborative Filtering with Privacy via Factor Analysis. Proc. 25th ACM SIGIR Conf.on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR'02), 2002, pp. 238-245.

83.Carr L., Roure D., Lyengar A, Goble C, Dahlin M. Beyond pagerank: machine learning for static ranking. Proceedings of the 15th international conference on World Wide Web, WWW, 2006, pp.707715.

84.Cha M.,Gummadi K. Measuring User Influence in Twitter : The Million Follower Fallacy. Artificial Intelligence. Volume: 146, Issue: 1, P: Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, 2010, pp.10-

85.Chen D., Wang D., Yu G., Yu F. A PLSA-Based Approach for Building User Profile and Implementing Personalized Recommendation. Joint 9th Asia-Pacific Web Conference, APWeb 2007, and 8th International Conference, on Web-Age Information Management, WAIM 2007, Huang Shan, China, 2007, pp. 606-613.

86.Cheong M., Lee V. Integrating web-based intelligence retrieval and decision-making from the twitter trends knowledge base. SWSM 09: Proceeding of the 2nd ACM workshop on Social web search and mining. NY, USA: ACM, 2009, pp.1-8.

87. Crestodina A. The Periodic Table of Content [Электронный ресурс]. URL: http://www.orbitmedia.com/blog/content-chemistry (дата обращения: 21.01.2012).

88.Das A., Datar M., Garg A., Rajaram. S. Google news personalization: Scalable online collaborative filtering. In International Conference on World Wide Web, 2007, pp.271-280.

89.Davenport T., Prusak L. Working knowledge: how organizations manage what they know. Boston, MA: Harvard Business School Press, 2000.

90.Dracos N. Collaboration and Social Software // Gartner RAS Core Research, October 24, 2007.

91.Eirinaki M., Vazirgiannis M., Kapogiannis D. Web path recommendations based on page ranking and Markov models. WIDM '05 Proceedings of the 7th annual ACM international workshop on Web information and data management, NY,USA, ACM,2005, pp.2-9.

92.Engers T. Knowledge Management: The Role of Mental Models in Business Systems Design. PhD thesis, Vrije Universiteit, Amsterdam, 2001

93.Fortune Magazine: Trouble @ Twitter: May 2, 2011 Vol. 166, No. 3; From Time, Inc.

94.Hansen M. Collaboration: How Leaders Avoid the Traps, Build Common Ground, and Reap Big Results. - В.: Harvard Business Review Press, 2009. - 256p.

95.Herlocker J., Konstan J., Borchers A., Riedl J. An Algorithmic Framework for Performing Collaborative Filtering, Proc. 22nd ACM SIGIR Conference on Information Retrieval, pp. 230-237, 1999.

96.Kent Crawford J., Pennypacker James S. The Value of Project Management: Proof at Last, Proceedings of the PMI 2001 Seminars & Symposium, Nashville, TN, November 1-10, 2001. Newton Square, PA: Project Management Institute.

97.Kerzner H. Project management: a systems approach to planning, scheduling and controlling. — N. Y.: John Wiley & Sons, 1998.

98.Kim D., Yum Y. Collaborative Filtering Based on Iterative Principal Component Analysis. Expert Systems with Applications 28, 2005, pp. 823830.

99.Kliem R. L., Ludin I. S. Project management practitioner's book. — N. Y.: American management association, 1998.

100. Koren Y. Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model, Proc. 14th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2008.

101. Langville A., Meyer C. Google's PageRank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings. Princeton University Press, Princeton, NJ, 2006.

102. Linden G., Smith В., York J. Amazon.com Recommendations: Item-to-item Collaborative Filtering, IEEE Internet Computing 7 (2003), pp. 7680.

103. Lindkvist L. Knowledge Communities and Knowledge Collectivities: A Typology of Knowledge Work in Groups // Journal of Management Studies.2005. Vol.42.Issue 6, pp.1182-1210.

104. Mann J., Rozwell C., Drakos N. Gartner's View on Knowledge Management, 2010 // Gartner Research, 9 September 2010.

105. Melville P., Sindhwani V. Recommender systems. Encyclopedia of Machine Learning, 2010.

106. Miller E. How Not To Sort By Average Rating [Электронный ресурс]. URL: http://www.evanmiller.org/how-not-to-sort-by-average-rating.html (дата обращения: 23.01.2012).

107. Moore A. Bayesian Ratings: Your Salvation for User-Generated Content [Электронный ресурс]. URL: http://www.andvmoore.ca/2010/02/bavesian-ratings-your-salvation-for-user-generated-content/ (дата обращения: 20.01.2012).

108. Nahapiet J., Ghoshal S. Social Capital, Intellectual Capital and the Organizational Advantage // Academy of Management Review, Vol.23 №2. 1998. -P.242-266.

109. Nickols F. Communities of practice: Definition, indicators & identifying Characteristics [Электронный ресурс]. URL: http://www.nickols.us/CoPOverview.pdf (дата обращения: 25.12.2011).

110. North К. Wissensorientierte Unternehmensfuhrung: Wertschopfung durch Wissen. - Wiesbaden: Gabler, 1999.

111. Pazzani M. and Billsus D. Content-based recommendation systems. In The Adaptive Web, 2007, pp.325-341.

112. PM Expert. Корпоративная система управления проектами -практика российского бизнеса [Электронный ресурс]. URL: http://www.pmexpert.rii/librarv/pm-world/rus_practice resiilts 2010.pdf ( дата обращения: 02.03.2012).

113. Sarwar В., Karypis G., Konstan J., Riedl J. Recommender systems for large-scale ECommerce: Scalable neighborhood formation using clustering, 2002. In Proc of ICC1T 2002.

114. Scott J. Social Network Analysis: A Handbook, Sage Publications, London, 2nd ed. (2000).

115. Smith A. PMO Maturity Matters. ProjectAtWork [Электронный ресурс]. URL: http://www.proiectsatwork.com/content/Articles/239367.cfin (дата обращения: 10.11.2011).

116. The Knowledge Management Process: a Practical Approach, ЮС, 2000.

117. The Knowledge Management Scenario: Trends and Directions for 199 8-2003, Gartner Group, 1999.

118. Verona G., Prandelli E., Sawhney M. Innovation and virtual environments: Towards virtual knowledge brokers // Organization Studies 27 (6), 2006, C.765-788.

119. Wasserman, S. and Faust, K., Social Network Analysis, Cambridge University Press, Cambridge (1994).

120. Wenger E. Communities of Practice and Social Learning Systems. In: How Organizations Learn. Managing the Search for Knowledge / Ed. By K. Starkey, S. Tempest and A. McKinlay. 2nd ed. - L.: Thomson, 2004, pp.238258.

121. Wiig K. Knowledge Management Foundation. - Arlington: Schema Press, 1993.

Приложение 1. Оценка эффективности от внедрения информационной системы обеспечения обмена знаниями между проектными группами

Для оценки эффективности от внедрения информационной системы обеспечения обмена знаниями между проектными группами в компании ЗАО «Софтлайн Трейд» были определены и применены следующие группы показателей:

• Показатели, которые отражают изменения в процессе обмена знаниями от использования модели:

о оценка точности рекомендаций; о оценка повторного использования знаний.

• Показатели, которые отражают косвенные изменения в процессе управления обменом знаниями:

о оценка изменения количества сообщений по их типам и

доли в базе знаний организации; о оценка изменений количества созданных и существующих знаний в проектах.

• Показатели, которые отражают изменения в показателях проектов:

о оценка изменений временных показателей проекта; о оценка вовлеченности проектных групп.

Для оценки эффективности предсказания рекомендаций одним из наиболее существенных показателей является точность. Благодаря точности, мы можем увидеть, как наши предсказания близки к эталонному результату. Измерение точности осуществляется множеством методов, но наиболее популярным является - расчет среднеквадратичной ошибки (КМБЕ). Для расчета ошибки нам необходимо выбрать данные (тестовая выборка) и пропустить их через различные алгоритмы предсказания (для сравнения

отработки точности модели обмена знаниями между проектными группами). Ошибку можно вычислить по следующей формуле:

ЯМБЕ = N

|Т| ^

1Т1 Л -г

(П1)

где: р - проект, б - сообщение, гр5 - предсказанная оценка, грз -оценка, сделанная проектной группой, Т - тестовое множество проектов и сообщений.

Для оценки точности через расчет среднеквадратической ошибки были выбраны следующие модели предсказания рекомендаций:

• рекомендации, основанные на средней оценке применимости знаний в проектной деятельности;

• рекомендации, основанные на анализе профилей участников проектной деятельности (пользователей);

• рекомендации, основанные на анализе профилей и свойств проектов;

• рекомендации, основанные на анализе контента сообщений (через расчет вхождения слов в сообщениях);

• рекомендации, основанные на коллаборативной фильтрации (через сингулярное разложение матрицы (факторный анализ));

• рекомендации, основанные на связке свойств сообщений (семантической привязки, сделанной участниками проектов в ручном режиме).

На рисунке П1 отражен результат прогонки вышеуказанных моделей на имеющихся данных, полученных за 3 месяца использования информационной системы поддержки обмена знаниями в проектной деятельности компании, и произведен расчет среднеквадратической ошибки для каждой из них. Разработанная модель показала лучшую точность по сравнению с другими моделями и алгоритмами за счет использования комплексного подхода при формировании рекомендаций: оценка применимости знаний именно проектными группам, а не отдельными

сотрудниками; учет специфики проектной деятельности; учет схожести свойств проектов.

Точность рекомендаций

Модель обмена знаниями Факторный анализ Рекомендации, основанные на знаниях Контентно-ориентированные Рекомендации, основанные на Рекомендации, основанные на Усредненная оценка

О 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 BIRMSE

Рисунок П1. Сравнение точности рекомендаций.

Оценка эффективности повторного использования знаний в проектной деятельности рассчитана с помощью разработанной оценки, которая описана во второй главе данного исследования. В качестве точки отсчета была выбрана средняя продолжительность проектов в компании, равная 3 месяцам. На рисунке П2 представлен график изменения эффективности повторного использования знаний в проектной деятельности. За 3 месяца эффективность повторного использования знаний увеличилась на 28.7% по сравнению с точкой отсчета для групп проектов департамента компании.

ш S

1 s

я g

а» я

S ям Э

S О

О) >5

8 I

н ?

4> 3)

я" а.

о " о. С

100%

S к

t S

О X

г <и

s Э

2 о

S о

5 и

6 о

и с

50%

0% i

-50%

-100%

Ф Точка отсчета -

20.05.2012 ® Дата оценки -20.09.2012

эффективности

11

Проекты

Рисунок П2. Изменение эффективности повторного использования знаний в проектах.

Использование знаний организации способствует их модификации и наращиванию, что позволяет увеличивать их ценность. Косвенным признаком улучшения процесса управления обменом знаниями может являться увеличение доли типов сообщений, которые содержат больше знаний, то есть наращений знаний и представления их в более сложных типах сообщений для освоения. Показатель рассчитывается как оценка изменения долей типов сообщений по уровням полезного использования в указанном промежутке времени. На рисунке ПЗ показано как изменились уровни типов сообщений за 2 месяца (с учетом того, что в базе знаний на момент оценки было 178 сообщений). Доля более значимых для компании знаний возросла с 4% до 8%.

Июль 2012

mm

«■Sjrf-.!

IУровень 4 вровень 3 'Уровень 2 iУровень 1

Сентябрь 2012

, 8%

¿llllllllillili щрг

36% 1 ' ^ 'ЙМ® * ■» ^

1

. " • 40%

^Уровень 4 'Уровень 3 iУровень 2 'Уровень 1

Рисунок ПЗ. Изменение дот уровней полезного использования знаний в проектах в базе знаний

компании.

Оценка происхождения сообщения позволяет определить, какие знания в основном используются в проектах, существует ли потребность в новых знаниях, что косвенно покажет эффективность процесса управления обмена знаниями. Для данной цели были проанализированы информационные потоки проектов с целью определения, какие сообщения уже существовали в системе, а какие были созданы в рамках проекта, то есть оценка доли созданных знаний и уже существующих в организации. В таблице П1 отображены данные показатели.

Таблица П1.

Оценка сообщений с точки зрения операций над ними (созданные или повторно использованы в проекте)

Название проекта Кол-во существующих сообщений в компании, использованных в проектах Кол-во созданных сообщений в проекте Всего Разница

Проект 1 18 5 23 78.26%

Проект 2 30 3 33 90.91%

Проект 3 42 1 43 97.67%

Проект 4 25 2 27 92.59%

Проект 5 32 2 34 94.12%

Проект 6 23 3 26 88.46%

Проект 7 28 2 30 93.33%

Проект 8 10 1 11 90.91%

Проект 9 32 6 38 84.21%

Проект 10 28 3 31 90.32%

Проект 11 38 4 42 90.48%

Проект 12 35 2 37 94.59%

Среднее значение разницы между использованием существующих сообщений и созданных в рамках проекта. 90.48%

Как видно из таблицы П1, в целом, в проекте уникальность целевого результата составляет не более 10%, что соответствует сфере деятельности департамента компании и предлагаемых им услуг. Можно отметить, что после внедрения системы участникам проектной деятельности стало проще находить необходимые знания для решения задач проекта, что проявилось в ожидаемой степени уникальности целевого результата по данной сфере деятельности.

С точки зрения показателей проектной деятельности, внедрение информационной системы поддержки обмена знаниями позволило косвенно сократить количество просроченных этапов в проектах, что было выявлено на основе анализа плановых и фактических временных показателей проектов,

а также применение собственной методики оценки проектной деятельности, разработанной и используемой компанией (рисунке П4). Сокращение составило в среднем 11% с момента внедрения информационной системы.

Изменение отклонения временных показателей после внедрения информационной системы

22.0% 21.0% 20.0% 19.0% 18.0% 17.0% 16.0%

'Среднее отклонение от плановых временных показателей по проектам, в процентах

Май 2012

Сентябрь 2012

Рисунок П4. Оценка отклонения от плановых временных показателей в среднем по проектам.

Вовлеченность участников проектной деятельности в процесс обмена знаниями увеличилась на 320% (с момента внедрения системы и оценки количества уникальных оценок по сообщениям в проектах за 3 месяца) за счет проводимых мероприятий: повышение мотивационной составляющей и создание свободный среды для коммуникации, предоставление точных рекомендаций, более всесторонняя и взвешенная оценка применимости знаний, наращивание базы знаний организации, постоянная оценка и контроль процесса обмена знаниями между проектными группами (рисунок П5).

70 у

Среднее кол-во уникальных оценок применимости знаний в рамках проектов

«"❖""»Среднее КОл-во

уникальных оценок применимости знаний в рамках проектов

чУ

ЧГ

/хг

ЧУ

сО-

JP

Рисунок П5. Вовлеченность участников проектной деятельности в процесс обмена знаниями.