지식 관리

지식 관리에 대해 알아야 할 모든 것. 지식 관리 (KM)는 조직의 성과 향상을 위해 지식을 생성, 축적, 공유 및 사용하는 프로세스입니다.

새로운 기술, 역량, 역량을 창출하고 조직 구성원이이 지식을 공유하는 것입니다. 즉, 사람들이 자신이 알고있는 것을 전달하고 공유하고이를 내재화하고 새로운 지식을 창출하는 데 적용 할 수있는 대화 형 학습 환경을 만드는 과정입니다.

지식 관리라는 용어는 매우 포괄적이며 지식 식별에서 적시에 올바른 지식을 제공하는 데 이르기까지 다양한 구성 요소를 포함합니다.

그러나 징계 분야의 KM은 최근에 시작되었으며 새로운 개념이 끊임없이 떠오르고 있습니다. 종종 그것은 단순하게 묘사되어 있으며, 토론은 일반적으로 조직 전체에서 작동하도록 의도 된 담요 원칙을 중심으로 이루어집니다.

지식 관리는 지식 요구 사항과 그 출처를 식별하고, 필요한 정보를 생성하고, 프로세스를 분석하고, 적절하게 정보를 제시하고, 적절한 시간에 적절한 사람들에게 적절한 형식으로 지식을 저장하고 이용할 수 있도록하는 시스템으로 정의 될 수 있습니다.

에 대한 학습:-

1. 지식 관리 란 무엇인가 2. 지식 관리의 의미 3. 역사 4. 성격 5. 레버 6. 중요성

7. 치수 8. 적용 9. 의의 10. 함정과 문제점 11. 동향과 도전.

지식 관리 : 소개, 의미, 자연, 애플리케이션, 레버, 중요성, 차원 및 과제


내용:-

  1. 지식 관리 란?
  2. 지식 관리의 의미
  3. 지식 관리의 역사
  4. 지식 관리의 본질
  5. 지식 관리의 레버
  6. 지식 관리의 중요성
  7. 지식 관리의 차원
  8. 지식 관리의 응용
  9. 지식 관리의 의의
  10. 지식 관리의 함정과 문제
  11. 지식 관리의 동향과 과제

지식 관리 – 지식 관리 란?

지식 관리 (KM)는 조직의 성과 향상을 위해 지식을 생성, 축적, 공유 및 사용하는 프로세스입니다. 새로운 기술, 역량, 역량을 창출하고 조직 구성원이이 지식을 공유하는 것입니다. 즉, 사람들이 자신이 알고있는 것을 전달하고 공유하고이를 내재화하고 새로운 지식을 창출하는 데 적용 할 수있는 대화 형 학습 환경을 만드는 과정입니다.

Peter Drucker를 포함한 일부 전문가들은“KM은 지식을 관리 할 수 ​​없기 때문에 나쁜 용어입니다. 지식의 생성과 적용을위한 조건을 만들어야합니다. 이는 학습을 의미합니다.”

KM은 지식 중심의 활동과 관련이 있으며, 다음과 같습니다.

1. 새로운 지식 생성.

2. 외부 소스로부터 귀중한 지식에 접근.

3. 의사 결정에 접근 가능한 지식 사용.

4. 프로세스, 제품 또는 서비스에 지식을 포함시킵니다.

5. 문서, 데이터베이스 및 소프트웨어에 대한 지식을 나타냅니다.

6. 문화와 인센티브를 통한 지식 성장 촉진.

7. 기존 조직을 조직의 다른 부분으로 이전

8. KM의 영향을 참조하십시오.


지식 관리 – 의미

지식 관리라는 용어는 매우 포괄적이며 지식 식별에서 적시에 올바른 지식을 제공하는 데 이르기까지 다양한 구성 요소를 포함합니다. 그러나 징계 분야의 KM은 최근에 시작되었으며 새로운 개념이 끊임없이 떠오르고 있습니다. 종종, 그것은 간단하게 묘사되며, 토론은 일반적으로 조직 전체에서 작동하도록 의도 된 담요 원칙을 중심으로 이루어집니다.

지식 관리는 지식 요구 사항과 그 출처를 식별하고, 필요한 정보를 생성하고, 프로세스를 분석하고, 적절하게 정보를 제시하고, 적절한 시간에 적절한 사람들에게 적절한 형식으로 지식을 저장하고 이용할 수 있도록하는 시스템으로 정의 될 수 있습니다.

지식 관리는 기업이 자원, 문서 및 사람 기술 측면에서 지식을 의식적이고 포괄적으로 수집, 구성, 공유 및 분석하는 개념의 이름입니다. 1998 년 초, 실제로 운영중인 포괄적 인 지식 관리 실무를 가진 기업은 거의 없었습니다. 기술의 발전과 정보에 대한 액세스 및 공유 방식이 바뀌면서 많은 기업에서 지식 관리 프레임 워크가 마련되었습니다.

Wikipedia에서 알 수 있듯이 지식 관리 프로그램은 일반적으로 성능 향상, 경쟁 우위, 혁신, 개발 프로세스, 학습 교훈 이전 (예 : 프로젝트 간) 및 공동 작업의 일반적인 개발과 같은 조직 목표와 관련이 있습니다. KM은 종종 학습 조직, 평생 학습 및 지속적인 개선으로 알려진 내용과 관련이 있습니다.

KM은 자산으로서의 지식 관리 및 지식, 정보 및 신호 흐름을 통한 채널의 개발 및 육성에 중점을 두어 조직 학습과 구별 될 수 있습니다.

KM은 지식을 식별, 생성, 표현 및 배포하기 위해 조직에서 사용하는 다양한 사례로 구성됩니다. 1995 년부터 여러 대학교 과정과 전문 ​​저널 및 학술 저널을 포함한 확립 된 전문 분야였습니다.

만장일치로 정의되지 않은 KM에 대한 광범위한 생각이 있습니다. 접근 방식은 저자와 학교에 따라 다릅니다.

KM은 다음과 같은 관점에서 볼 수 있습니다.

나는. 기술 중심 – 지식 공유 / 성장을 향상시키는 기술에 중점을 둡니다.

ii. 조직 – 지식 프로세스를 용이하게하기 위해 조직을 어떻게 설계해야합니까? 어떤 조직이 어떤 프로세스에서 가장 잘 작동합니까?

iii. 생태 – 복잡한 적응 시스템으로서 사람, 정체성, 지식 및 환경 요인의 상호 작용을 본다.


지식 관리 – 역사

"지식 관리"라는 문구가 1980 년대 후반에 널리 사용되었지만 (예 : KM 컨퍼런스가 나타나기 시작했고, KM 관련 서적이 출판되었으며, 비즈니스 중심 저널에서이 용어가 보이기 시작했습니다.) 수십 년. 사서, 철학자, 교사 및 작가는 오랫동안 동일한 기술을 많이 사용해 왔습니다. 그러나 지식 관리가 실제 용어가 사용 된 것보다 훨씬 오래되었다고 주장 할 수도 있습니다.

Denning (2000)은“시대, 장로, 전통 치료사 및 조산사가 마을의 삶에서 증류 된 경험의 살아있는 저장소였던 방법”과 관련이있다. 어떤 형태의 이야기 저장소는 오랫동안 존재 해 왔으며 사람들은 초기 경험을 쌓고 비용이 많이 드는 중복을 제거하며 최소한 같은 실수를 다시하지 않기 위해 지식을 공유하는 다양한 방법을 발견했습니다.

예를 들어, 지식 공유는 종종 마을 회의, 워크샵, 세미나 및 멘토링 세션의 형태를 취했습니다. 지식을 전달하는 데 사용되는 주요 "기술"은 사람들 자신으로 구성되었습니다. 실제로, 우리의 문화 유산의 상당 부분은 대륙에 걸쳐 다른 사람들의 이주에서 비롯됩니다.

HG Wells (1938)는 실제 용어 지식 관리를 전혀 사용하지는 않았지만“세계 두뇌”에 대한 그의 비전을 설명했습니다. 세계 두뇌는“지식과 아이디어의 보편적 조직과 설명”을 대표 할 것입니다.

Wells는“현재 세계에서 조립되지 않은 미개척 된 최고의 사고와 지식 사이의이 넓은 격차 ……에 대해 이야기 할 때 우 토피 이상화 된 방식으로 월드 와이드 웹을 예상했습니다. 우리는 사용되지 않고 잘못 적용되는 지식과 기술의 세계에 살고 있습니다. ”.

World Brain은 지식 관리에 대한 지적 자본 접근 방식의 바람직한 여러 기능을 캡슐화합니다. 선택, 잘 구성되고 광범위하게 검증 된 컨텐츠로 유지 관리되고 최신 상태를 유지하며 무엇보다도 사용자에게 가치를 창출하는 데 사용됩니다., 사용자 커뮤니티 및 조직.

Wells가 전 세계에 구상 한 내용은 조직 내에서 인트라넷 형태로 쉽게 적용 할 수 있습니다. 새롭고 지식 관리라고하는 것은 이제 새로운 커뮤니케이션 기술을 사용하여 가상의 풍부한 대화 형 대면 지식 만남을 시뮬레이션 할 수 있다는 것입니다.

인트라넷 및 인터넷과 같은 정보 기술을 통해 조직의 지적 자산을 하나로 묶고 공통 관심사, 공통 언어 및 의식적인 협력의 렌즈를 통해이 콘텐츠를 구성하고 관리 할 수 ​​있습니다.

우리는 이전에는 할 수 없었던 지식 수집, 공유 및 보급 활동의 깊이와 폭 또는 범위를 확장 할 수 있으며 Wells '(1939)“영원한 요약… “인간 기억의 지적 통일에”출판 및 배포 시스템.

1960 년대 초 Drucker는 지식 근로자라는 용어를 처음으로 만들었습니다. Senge (1990)는 회사 메모리 시스템에 저장된 과거 경험을 통해 배울 수있는 "학습 조직"에 중점을 두었습니다. Barton-Leonard (1995)는 Chapparal Steel의 사례를 지식 관리 성공 사례로 기록했습니다. Nonaka와 Takeuchi (1995)는 조직 내에서 지식이 생산, 사용 및 확산되는 방식과 그러한 지식이 혁신의 확산에 어떻게 기여했는지 연구했다.

지적 자산 측정의 가치를 인식하는 많은 사람들이 조직 지식의 중요성이 경쟁 자산으로 인식하고 있습니다. APQC의 칼라 오델 (Carla O'Dell) 회장이 업계 간 벤치마킹 연구를 주도하여 1996 년에 완료되었습니다.

다음 KM 요구에 중점을 두었습니다.

1. 비즈니스 전략으로서의 지식 관리.

2. 지식 및 모범 사례의 이전.

3. 고객 중심 지식.

4. 지식에 대한 개인적인 책임.

5. 지적 자산 관리.

6. 혁신과 지식 창조.

모뎀 기술 개발의 이정표는 1800 년부터 시작된 산업화, 1850 년의 교통 기술, 1900 년의 통신, 1950 년대의 컴퓨터 화, 1980 년대 초의 가상화, 개인화 및 프로파일 링 기술의 초기 노력과 같은 KM의 역사에 대한 또 다른 관점을 제공합니다. 2000 년

정보 또는 컴퓨터 시대의 도래와 함께 KM은 지식 자산의 체계적이고 신중한 활용을 의미하게되었습니다. 기술은 조직의 학습과 회사 기억을 통해 귀중한 지식을 "기억"할 수있게하며, 귀중한 지식을 "게시"할 수있게합니다. 즉, 모든 이해 관계자에게 널리 퍼질 수 있습니다.

지식 관리의 진화는 카탈로그를 기반으로 한 소매 모델에서 경매로 변경되었습니다 (여기서는 원하는 색상으로 자동차를 가질 수 있다는 Ford의 유명한 인용문을 기억해야 함). 사용자 요구와 서비스의 실시간 매칭이 윈-윈 교환 모델에서 발생하는 개인화 모델에 대한 모델 (eBay에 의해 예시 됨).

1969 년 ARPANET의 출시로 과학자와 연구원은 대규모 데이터 세트를 교환 할 수있을뿐만 아니라 서로 더 쉽게 통신 할 수있었습니다. 이들은 서로 다른 컴퓨터와 운영 체제가 통신 회선을 통해 네트워크로 연결될 수 있도록하는 네트워크 프로토콜 또는 언어를 고안했습니다.

다음으로이 데이터 파일 전송 네트워크에 메시징 시스템이 추가되었습니다. 1991 년에 노드는 인터넷과 월드 와이드 웹으로 이전되었습니다. 1969 년 말, 단지 4 대의 컴퓨터와 약 12 ​​명의 직원이 연결되었습니다 !!

동시에 지식 기반 시스템에 전념 한 정보 기술, 즉“디스켓에 대한 전문가”를 포착하려는 전문가 시스템, “디스켓에 담긴 교사”를 포착하기위한 지능형 과외 시스템 및 인공 지능 접근 방식을 개발하기위한 많은 주요 개발이 이루어졌습니다. 주제 전문가로부터 지식을 습득하여 개념적으로이 컨텐츠를 모델링 한 다음이를 기계 실행 코드로 변환하는 지식 엔지니어링

맥그로 (McGraw)와 해리슨-브릭스 (Harrison-Briggs)는 지식 공학을“정보 수집, 도메인 친숙 화, 분석 및 디자인 노력과 관련이 있다고 설명합니다. 또한 축적 된 지식을 코드로 변환하고 테스트하고 개선해야합니다.” 지식 엔지니어는 "전문가 시스템의 구성 및 / 또는 구성을 담당하는 개인"입니다.

이러한 지식 기반 시스템의 설계 및 개발은 지식 관리를 제공하는 데 많은 도움이되며, 이는 전문가의 귀중한 지식을 수집, 검증 및 기술적으로 전파하는 것을 목표로합니다.


지식 관리 – 자연

지식 관리는 다음과 같은 다양한 분야를 기반으로합니다.

1. 조직 과학

2.인지 과학.

3. 언어학 및 전산 언어학.

4. 지식 기반 시스템, 문서 및 정보 관리, 전자 성능 지원 시스템 및 데이터베이스 기술과 같은 정보 기술.

5. 정보 및 도서관 과학.

6. 기술 문서 작성 및 저널리즘.

7. 인류학과 사회학.

8. 교육 및 훈련.

9. 스토리 텔링 및 커뮤니케이션 연구.

10. 컴퓨터 지원 협업 작업 및 그룹웨어와 같은 협업 기술뿐만 아니라 인트라넷, 엑스트라 넷, 포털 및 기타 웹 기술.

이 목록은 결코 철저하지는 않지만 KM에 생명을 불어 넣었으며 오늘날에도 그 기초가되는 매우 다양한 뿌리를 보여줍니다.

KM의 여러 분야는 양날의 칼을 나타냅니다. 한편으로는 거의 모든 사람이 KM에 대한 이해와 실천을 기반으로 친숙한 기초를 찾을 수 있기 때문에 이점이 있습니다. 예를 들어, 저널리즘에 대한 경험이있는 사람은 전문가의 지식을 포착하기 위해 자신의 기술을 신속하게 조정하고이를 조직의 스토리로 정리하여 회사 메모리에 저장할 수 있습니다.

보다 기술적 인 데이터베이스 배경을 가진 사람은 자신의 기술을 쉽게 추정하여 해당 조직의 회사 메모리 역할을 할 지식 저장소를 설계하고 구현할 수 있습니다. 그러나 KM의 다양성은 경계와 관련하여 몇 가지 과제를 제시합니다. 회의론자들은 KM이 독창적 인 지식을 가진 별도의 학문이 아니며 그렇게 말할 수 없다고 주장합니다.

이러한 태도는 일반적으로“KM은 IM (정보 관리) 일뿐”또는“KM은 무의미한 것이 비즈니스 관행 일뿐입니다.”와 같은 문구로 표현됩니다. 필요한 속성 집합을 나열하고 설명 할 수있는 것이 매우 중요합니다. 그 자체로는 학문으로서 나 다른 분야와 구별 될 수있는 실무 분야로서 지식 관리를 구성하기에 충분합니다.

KM의 주요 속성 중 하나는 지식뿐만 아니라 정보를 다루는 사실과 관련이 있습니다. 지식은보다 주관적인 방법으로 경험적이거나 개별적인 가치, 인식 및 경험을 기반으로합니다.

데이터를 정보와 지식에서 구별하는 일반적인 예는 다음과 같습니다.

1. 데이터 – 직접 관찰 가능하거나 확인 가능한 컨텐츠 사실, 예를 들어 오늘 상영되는 모든 영화의 시간 및 위치 목록이 목록을 다운로드합니다.

2. 정보 – 분석 된 데이터를 나타내는 콘텐츠 – 예를 들어, “오전 5시에 떠날 수 없으므로 사무실 근처의 영화관에서 오후 7시 공연에 갈 것입니다.”

3. 지식 – 그 시간에는 주차를 찾을 수 없습니다. 내가 마지막으로 차를 탔을 때 나는 오프닝 크레딧을 놓칠 것이라고 생각했기 때문에 너무 좌절하고 스트레스를 받았다는 것을 기억합니다. 따라서 통근 열차를 타겠습니다. 그러나 먼저 Al을 확인하겠습니다. 나는 보통 그가 싫어하는 모든 영화를 좋아하므로 볼만한 가치가 있는지 확인하고 싶습니다!

다른 정보 관리 분야와 달리 KM의 또 다른 특징은 KM이 모든 형태의 지식, 특히 암묵적 지식과 명시 적 지식을 다루는 능력입니다.


지식 관리 – 7 지식 레버 : 고객 지식, 사람에 대한 지식, 제품 및 서비스에 대한 지식 및 기타

조직은 일반적으로 지식을 활용하기 위해 7 가지 지식 수단을 사용합니다. 이 중 가장 중요한 것은 사람, 제품 및 프로세스에 대한 지식입니다.

그러나 7 가지 레버는 다음과 같습니다.

1. 고객의 암묵적 요구를 파악하고 더 나은 서비스를 제공하기위한 지식

2. 사람들의 기대치를 이해하기위한 지식

3. 마케팅 전략을 강화하기위한 제품 및 서비스에 대한 지식

4. 처음으로 제품을 제조하는 프로세스에 대한 지식

5. 조직 메모리 데이터베이스, 공유 모드의 자료 읽기

6. 고객, 주주 및 규제 기관과 같은 공급 업체, 직원 및 이해 관계자 및 명백히 커뮤니티와의 관계에 대한 지식

7. 인력의 지적 자본을 지칭하는 지식 자산.

이러한 요점은 여기에 자세히 설명되어 있습니다.

1. 고객 지식 :

'품질 관리 시스템-기본 및 어휘'(ISO 9000 : 2000)에 대한 국제 표준은 '품질 관리에 대한 첫 번째 원칙은 고객 중심'입니다. 고객 중심은 조직이 성장을 향해 나아가고 매출을 증가시킬 수 있기 때문에 시장 요구 사항과 기대치를 이해하고 유지하는 것이 조직의 중요한 책임이됩니다.

오늘날 많은 회사의 주요 전략은 경쟁 우위를 확보하기 위해 고객의 암시 적 및 명시 적 요구를 파악하고 충족 할 수있는 것입니다.

2. 사람들에 대한 지식 :

사람들에게 지식을 제공하는 것은 대가로 간주됩니다. 간단히 말해서 훈련은 비용이 많이 들지만 비 훈련은 비용이 많이 든다고 믿어집니다. 조직 수준뿐만 아니라 개별 수준에서도 지식을 공유해야합니다. 지식이 풍부한 인력이 조직의 중추를 형성합니다. 혁신 워크샵을 조직하고, 전문가 및 학습 네트워크에서 사람들을 교육하고, 사람들이 변화에 적응할 수 있도록하고, 팀에서 일함으로써 시너지의 이점을 이끌어 내도록 장려합니다.

3. 제품 및 서비스에 대한 지식 :

조직은 사용자 소책자 / 가이드와 함께 고객에게 상품을 생산 및 판매하는 것으로 보입니다. Morey (2001)는 '문제 해결', '하지 말아야 할 것', '자신의 물건을 돌보는 것'에 대한 표를 포함하는 사용 설명서 / 소책자 또는 사용 설명서와 같은 지식을 갖춘 제품을 둘러 쌀 것을 권고합니다. 지식 집약적 인 서비스. 이것의 한 가지 장점은 대부분의 고객이 내구성이 뛰어난 제품을 유지할 수 있다는 것입니다.

예를 들어, BPL은 고객에게 설치 (설치 안내서), 유지 관리, 주의 사항 준수, 리모콘 취급, 다른 장비 연결 및 가장 중요한 TV 문제 해결에 대한 세부 정보를 제공하는 사용 설명서를 고객에게 제공합니다. 문제 해결에 대한 요점은 고객에게 큰 도움이됩니다.

4. 프로세스 지식 :

프로세스는 상품 또는 서비스의 특성에 관계없이 상호 관련된 활동의 집합입니다. 모든 프로세스에는 원하는 출력을 얻기위한 입력 (유형 및 무형)이 있습니다. 따라서 조직은 최상의 결과를 위해 계획, 구매, 자재 관리, 생산 및 유지 관리, 품질 관리, 보관, 보존 및 전달과 같은 모든 기능 영역에서 비즈니스 프로세스 및 관리 결정에 지식을 포함시키는 것이 매우 중요합니다. .

5. 조직 메모리 :

조직 기억의 예로는 공유 모드의 강의 자료, 인트라넷의 컴퓨터 데이터베이스 등이 있습니다. Camellia School of Business Management (CSBM)는 다양한 강의 프로그램을 제공하며 여러 학문 분야에서 풍부한 산업 경험을 가진 교수진으로 유명합니다. 교직원은 강의 노트를 작성하고 다른 교직원과 공유 할 수 있습니다.

이 관행은 조직의 기억 범위 내에서 기관의 모든 사람이 지식을 수집하는 데 도움이됩니다. 이 지식 레버는 조직의 사명, 비전, 정책, 목표, 목표 / 목표 및 전략의 표시로 확장됩니다.

직원의 데이터베이스에는 정적 정보 (생년월일, 입학시 지정 등), 동적 정보 (연령, 현재 지정 등), 성과 세부 정보, 성과 기록, 행동 측면 (규칙을 준수하지 않는, 규범) 및 인간 차원 (개인 특성, 동기 부여, 라이프 스타일 인벤토리, 직업 가치 등). 특정 시간에 개인은 모든 직원의 전체 세부 사항을 조사 할 수 있습니다. 다른 직원을 찾는 데에도 사용할 수 있습니다.

6. 관계에 대한 지식 :

조직과 공급 업체 (공급 업체), 직원 (내부 고객) 및 고객, 주주, 규제 기관, 커뮤니티 등과 같은 이해 관계자간에 지식이 흐릅니다. 모든 당사자는 지식의 흐름으로부터 혜택을받습니다. 조직은 공급 업체와의 요구 사항에 대해 커뮤니케이션하고 원자재 구매 주문을해야합니다.

조직은 고객으로부터 완제품 구매 주문을받습니다.

오늘날 시대에 따라 조직은 온라인 시설을 만들어야 공급 업체가 고객의 요구로 인해 발생하는 조직의 부하에 대해 알 수 있습니다. 그러면 공급 업체는 BOM에 따라 품목을 배송 할 준비가됩니다. 이렇게하면 조직에서 주문을 준비하고 주문하는 데 걸리는 시간이 줄어 듭니다.

7. 지식 자산 :

지적 자본은 조직의 무형 자산입니다. 조직의 지적 자본에는 인적 자산 (지식, 기술, 경험, 실용주의, 성숙도 등), 자본 (시스템, 절차, 프로세스, 작업 지침, 데이터베이스), 지적 자산 또는 재산 (특허, 저작권, 로고, 엠블럼, 상표, 연구 조사 결과 및 고객 자산 (품질 및 관계 깊이).

조직의 지적 자본 또는 무형 자산을 식별하고 측정해야합니다. 한 가지 조치를 취하지 않으면 모니터링 및 개선이 어려워지기 때문에 이것은 중요합니다. HR 전문가는 무형 자산에 가치를 더해야합니다. 부가가치를 창출하기 위해서는 특허 및 기타 지적 자본을 관리하는 역동적 인 역할을 수행 할 수있는 유능하고 활기찬 팀을 개발해야합니다.


지식 관리 – 중요성

지식은 모든 사회의 발전을 이끄는 가장 역동적 인 힘입니다. 실제로 세계는 정보 / 지식 혁명을 경험하고 있습니다.

오늘날의 세계에서 지식의 중요성은 지식 사회, 지식 근로자, 학습 조직, 지식 폭발 등과 같은 용도로 강조됩니다.

지식은 개인, 조직 및 국가에 경쟁력을 제공 할 수있는 핵심 역량입니다. 그러므로 지식 생성, 지식 관리, 지식 전달 및 전파는 매우 중요합니다.

지식은 지능적인 의사 결정, 예측, 설계, 계획, 진단, 분석, 평가 및 직관적 인 판단에 핵심 리소스입니다. 그것은 개인과 집단의 마음 사이에서 형성되고 공유됩니다. 데이터베이스에서 성장하지는 않지만 시간이 지남에 따라 경험, 성공, 실패 및 학습으로 발전합니다.

지식은 정보와 달리 예측, 우연한 연관 또는 예측 결정을 내릴 수있게 해줍니다.

요컨대 지식은 일을 할 수있는 능력을 결정하는 능력의 창조를 허용합니다.


지식 관리 – 차원 : Michael Polayni, Nonaka 및 Takeuchi가 제공

지식의 차원을 분류하기위한 공통의 틀은 내재 된 지식을 어떤 유형의 인공물에 통합 된 지식 (예를 들어, 정보 시스템이 그 설계에 내장 된 지식을 가질 수 있음)과 지식을 학습 된 지식을 나타내는 것으로 구현하는 지식을 구별한다 신체의 신경, 화학 및 감각 시스템의 능력. 이 두 가지 차원은 자주 사용되지만 보편적으로 사용되지는 않습니다.

그룹, 조직 또는 커뮤니티 내에서 "새로운 지식"(즉, 혁신)의 창조와 "확립 된 지식"의 이전을 구별하는 것도 일반적입니다. 실무 커뮤니티 또는 소셜 컴퓨팅 도구 사용과 같은 협업 환경을 작성 및 전송에 사용할 수 있습니다.

Nonaka에 의해 재구성 된 암묵적 지식과 명시 적 지식의 Michael Polayni의 구별은 지식 생성 및 관리 프로세스의 일부 중요한 측면을 이해하는 데 유용합니다.

암묵적 지식은 개인적이고 상황에 따라 다르며 사람들의 머리 속에 저장됩니다. 공식화, 기록 또는 표현하기 어려운 지식입니다. 그것은 사람들의 머리에 저장됩니다. 암묵적 지식은 직관, 경험, 기초 진실, 판단, 가치, 가정, 신념 및 지능과 같은 다양한 구성 요소로 구성됩니다. 암묵적 지식은 주관적이고 실험적이며 공식화, 기록 또는 표현하기가 어렵습니다.

믿음, 관점, 정신 모델, 아이디어 및 이상은 암묵적 지식의 예입니다.

명시 적 지식은 체계적이고 공식적인 언어, 문서, 데이터베이스, 웹, 전자 메일, 차트 등으로 표현, 수정 및 전달 될 수있는 객관적이고 합리적인 지식입니다.

노나카와 다케우치는 성공적인 지식 관리 (KM) 프로그램이 내재 된 암묵적 지식을 공유하기 위해 명시 적 체계화 된 지식으로 변환해야하지만, 다른 한편으로는 개인과 그룹을 허용해야한다고 주장했다. 그들이 KM 시스템에서 가져온 개인적으로 의미있는 체계화 된 지식을 내재화하고 만들기 위해.


지식 관리 – 프로세스 : 지식 요구 식별, 데이터 소스 식별, 지식 획득 / 생성 및 기타 몇 가지

조직의 지식 관리 시스템에는 일반적으로 다음 프로세스가 있습니다.

프로세스 # 1. 지식 요구 식별 :

지식 관리의 중요한 첫 단계는 조직의 지식 요구 사항을 식별하는 것입니다. 지식 요구 사항은 비즈니스의 성격 및 범위, 경쟁 및 기타 비즈니스 환경, 향후 계획 등과 같은 요소에 따라 조직마다 다를 수 있습니다.

프로세스 # 2. 데이터 소스 식별 :

데이터 요구가 파악되면 다음 단계는 필요한 지식을 생성하기위한 데이터 소스를 식별하는 것입니다. 데이터 / 지식은 어딘가에서 쉽게 구할 수 있습니다. 이들이 쉽게 이용 가능하지 않은 경우, 1 차 데이터를 수집하고 해당 1 차 데이터의 소스를 식별해야합니다.

프로세스 # 3. 지식의 획득 / 생성 :

다음 단계는 지식의 획득 / 생성입니다. 여기에는 서적 및 기타 출판물 또는 기타 이용 가능한 자료의 수집, 인터넷 소싱 등이 포함될 수 있습니다. 기본 데이터 수집 또는 완전히 새로운 지식의 생성은 사내에서 수행되거나 아웃소싱 될 수 있습니다. R & D조차도 아웃소싱은 오늘날 일반적입니다.

공정 # 4. 가공, 분석, 제시 및 체계화 :

수집 / 생성 된 데이터 / 정보 / 지식은 적절하게 처리, 분석, 해석 및 의미 있고 유용하게 제시되어야합니다. 또한 언제든지 액세스 할 수 있도록 쉽게 식별 할 수 있도록 체계적으로 분류해야합니다.

공정 번호 5. 보관 :

적절한 시간에 적절한 사람들이 이용할 수 있도록 지식을 저장하기위한 적절한 시스템이 있어야합니다.

프로세스 # 6. 정책 및 시스템 :

지식 관리의 정의에서 알 수 있듯이 지식 관리는 시스템입니다. 즉, 조직은 다양한 구성 요소와 적합한 기술 및 방법을 통합 한 적절한 시스템을 구축해야합니다.

조직은 또한 정보 접근, 지식 공유 / 분류, 지식 기반 보호 등에 관한 정책을 포함하여 지식 관리에 관한 적절한 정책을 갖추어야한다.


지식 관리 – 응용 프로그램 : 비즈니스, 리니어 조직, 기업 기억 상실 및 기술 발전의 세계화

오늘날 KM에 대한 관심과 응용 프로그램의 주요 증가 요인은 다음과 같은 4 가지 핵심 영역에 있습니다.

1. 비즈니스의 세계화 – 오늘날의 조직은 다국적, 다국어 및 다문화의 세계적입니다.

2. 더 작은 조직 – 우리는 더 많은 일을하고 있고 더 빠르게하고 있지만, 지식 근로자로서 더 현명하게 일하면서 속도와 작업량을 증가시켜야합니다.

3.“기업 기억 상실”– 우리는 조직으로서 지식 연속성의 문제를 야기하고 지식 근로자에게 지속적인 학습 요구를하는 노동력으로 더욱 이동합니다. 우리는 더 이상 동일한 조직에서 전체 업무 시간을 보낼 것으로 기대하지 않습니다.

4. 기술 발전 – 우리는 더 연결되어 있습니다. 정보 기술의 발전은 연결성을 유비쿼터스로 만들었을뿐만 아니라 기대치를 급격히 변화 시켰습니다. 우리는 항상 "켜져"있을 것으로 예상되며 응답에 소요되는 시간은 이제 몇 주가 아닌 분 단위로 측정됩니다.

오늘날의 작업 환경은 주관적인 지식 항목의 수 증가에 매일 참석해야하기 때문에 더욱 복잡합니다. 좋은 시간 관리 관행과 필터링 규칙에 따라 매일 200 개가 넘는 전자 메일, 팩스 및 음성 메일 메시지를 필터링해야하지만, 그렇지 않은 경우 작업자가 경고음을 알리는 경우 "Pavlovian reflex"를 나타내는 경향이 있습니다. 새 우편물의 도착 또는 즉각적인주의가 필요한 전화 벨 울림.

지식 근로자는 들어오는 경험과 지식을 검색, 액세스 및 적용 할뿐 아니라 들어오는 데이터와 정보를 요약하고 분석 할 시간이 거의없이 "발로 생각"해야 할 필요성이 점점 커지고 있습니다. 이는 해결해야 할 업무량이 많고 처리 시간이 크게 단축 되었기 때문입니다. 오늘날의 기대는 음성 메일이 즉시 응답하지 않거나 전자 메일이 확인되지 않을 때 성가심을 나타내는 다양한 메시지에 의해 입증 된 것처럼 모든 사람이 항상 "켜져"있다는 것입니다.

지식 관리는이 복잡한 정보 과부하 작업 환경을 관리하려는 시도에 대한 하나의 대응을 나타냅니다. 따라서 KM은 아마도 복잡한 과학으로 가장 잘 분류 될 수 있습니다. 복잡성에 가장 큰 영향을 미치는 요소 중 하나는 정보 과부하가 빙산의 일각 일 뿐이며 정보가 명시 적으로 표현 된 것만 나타냅니다. 또한 KM은 아직 명확하지 않은 암묵적인 지식을 다루어야합니다.

문제를 더 복잡하게하기 위해 우리는 존재하는 모든 암묵적 지식을 알지 못할 수도 있습니다. Maynard Keynes는 다음과 같이 말했습니다.“우리에게 권위가있는 지시적인 사람들은 그들이 갖고있는 사업에 대해 거의 아는 것이 없습니다.

Nobody knows very much, but the important thing to realize is that they do not even know what is to be known.” While Keynes was addressing politics and the economic consequence of peace, today's organizational leaders have echoed his words countless times.

In fact, we are now, according to Snowden (2002), entering the third generation of knowledge management, one devoted to context, narrative, and content management. In the first generation, the emphasis was placed on containers of knowledge or information technologies in order to help us with the dilemma exemplified by the much quoted phrase “if only we knew what we know”.

The early adopters of Knowledge Management, large consulting companies that realized that their primary product was knowledge and that they needed to inventory their knowledge stock more effectively, exemplified this phase. A great many intranets and internal knowledge management systems were implemented during the first Knowledge Management generation.

This was the generation devoted to finding all the information that had up until then been buried in the organization with commonly produced by-products encapsulated as reusable best practices and lessons learned.

Reeling from information overload, the second generation swung to the opposite end of the spectrum to focus on people, which could be phrased as “if only we knew who knows about.” There was growing awareness of the importance of human and cultural dimensions of knowledge management as organizations pondered why the new digital libraries were entirely devoid of content (“information junkyards”) and why the usage rate was so low.

In fact, the information technology approach of the first Knowledge Management generation leaned heavily toward a top-down, organization-wide monolithic KM system. In the second generation, it became quite apparent that a bottom-up or grassroots adoption of Knowledge Management led to much greater success and that there were many grassroots movements—which later became dubbed communities of practice.

Communities of practice are good vehicles to study knowledge sharing or the movement of knowledge throughout the organization to spark not only reuse for greater efficiency but also knowledge creation for greater innovation.

The third stage of Knowledge Management brought about an awareness of the importance of shared context – how to describe and organize content so that intended end users are aware it exists and can easily access and apply this content. Shared context creates shared meaning. Content needs to be abstracted from context. This phase is characterized by the advent of metadata to describe the content in addition to the format of content, content management, and knowledge taxonomies.

After all, if knowledge is not put to use to benefit the individual, the community of practice, and/or the organization, then knowledge management has failed.

Bright ideas in the form of light bulbs in the pocket are not enough; they must be “plugged in, ” and this can only be possible if people know what there is to be known, can find it when they need to, can understand it, and— perhaps most important— are convinced that this knowledge should be put to work. A slogan for this phase might be something like – “taxonomy before technology”.


Knowledge Management – Benefits

KM is an asset which can be used for creating value for customers, respond to change in the environment, achieve corporate excellence and enable people to solve problems. Organisational resources cannot be properly utilised with knowledge.

Effective management of knowledge offers following benefits:

1. Promotes creativity and innovation.

2. Reduces cost of production by achieving economies of scale.

3. Reduces loss of intellectual capital for the organisation.

4. Increases productivity.

5. Breaks communication barriers within the organisation.

6. Gaining a competitive edge in the market place by converting intellectual assets into value.

Several Indian Companies (eg L&T, HLL etc.) are successfully applying Knowledge Management techniques.


Knowledge Management – Pitfalls and Problems

1. Absence of adequate knowledge system which captures and stores 'tacit' knowledge residing in the minds of personnel (having technical/scientific or other expert knowledge.)

2. Absence of an effective learning organisational culture. Many companies have inadequate filing and data-base management systems. There is a need to setup common knowledge domains (eg power point presentation, library search results etc.)

3. Inadequate to-and-fro dissemination of knowledge between the knowledge centre and other key stakeholders including manufacturing logistics and marketing divisions, institutional customers etc.

Business firms struggle in knowledge management when they are not able to identify as to which department is going to benefit from the knowledge effect. They have no plans for how their people should work, share, develop and apply knowledge to achieve the goals.

The main requirements for successful management of knowledge are given below:

1. Knowledge culture – Since knowledge is generated absorbed and used by humans, cultural issues are most important in knowledge management (KM). Organisational culture, in which creative thinking is permitted and encouraged, must be related and nurtured.

2. Knowledge strategy – Every organisation should develop a knowledge strategy which is based on different aspects of creating, sharing and using knowledge. The knowledge strategy should identify the knowledge gap ie what an organisation must know for the achievement of organisational goals and what it knows at present.

3. Technology – Technology is an important element for any knowledge management system. It provides the foundation for solutions, which automates and centralizes the sharing of knowledge. Knowledge management technology can be broken down into various stages ie knowledge generation, codification, storage, transfer and application. Information and communication technology can be used in all stages of knowledge management life cycle.

4. Knowledge team – Knowledge generation is an ongoing process. It is necessary to create a key team for continuous generation and sharing of knowledge. Companies should create valued knowledge manager positions. It would serve as a repository of business solutions.

In short, knowledge culture, knowledge strategy, technology and team are keys to success in KM


Knowledge Management – Trends and Challenges

The five modes of knowledge generation mentioned above also represent some dimensions of the trends in KM. They also indicate, implicitly, the challenges to knowledge management.

1. Acquisition :

Acquisition means acquisition of organisations engaged in knowledge generation and management (this has become common in the business sector) and acquisition of knowledge from other organisations, individuals, etc. (like purchase of know-how from research institutions and other organisations, including patented knowledge).

The attractiveness of acquisition of other organisations is possession of the knowledge source and established system for knowledge generation and management. It frees the organisation from the need to establish such a system from scratch which, in many cases, is time-consuming and fraught with several difficulties.

Acquisition, however, may have problems/challenges. Proper valuation of the organisation is important. There could also be the risk of hidden costs. The organisational culture is also, sometimes, a problem. In short, while taking over an organisation, all its problems are also being taken over.

2. Dedicated Resources :

Dedicated resource means investing resources and establishing systems for generating knowledge internally, like investing in and building up R&D facilities. Many business enterprises, research institutes and educational institutions of higher learning have such dedicated resources. Besides the physical infrastructure, the resources include, very importantly, the human resources.

Besides or instead of its own exclusive dedicated resources, an organisation may also dedicate resources for consortium generation of knowledge. Such alliance between organisations for R&D, etc., both at national and international levels, is a growing trend.

Dedicated resources also include resource earmarking for specific, though not very elaborate, knowledge gathering. This includes field studies and explorations.

Quite a lot of important but widely scattered and unorganised/undocumented knowledge, like traditional knowledge in many areas, can also be gathered so.

3. Outsourcing :

Outsourcing knowledge is becoming increasingly popular. This includes giving on contract or on some other arrangement research or other knowledge generation to other organisations (also to individuals). The main reasons for this are the expertise of the external source and cost advantages.

Knowledge Processing Outsourcing (popularly known as KPO) typically involves a component of Business Processing Outsourcing (BPO), Research Process Outsourcing (RPO) and Analysis Process Outsourcing (APO). KPO business entities provide typical domain-based processes, advanced analytical skills and business expertise, rather than just process expertise.

4. Data Mining :

The data mining technique can play an important role in knowledge generation and knowledge management in many complex data knowledge environments.

Data mining is sorting through data to identify patterns and establish relationships.

Data mining parameters include:

나는. Association – looking for patterns where one event is connected to another event.

ii. Sequence or path analysis – looking for patterns where one event leads to another later event.

iii. Classification – looking for new patterns (may result in a change in the way the data is organised but that's ok).

iv. Clustering – finding and visually documenting groups of facts not previously known.

v. Forecasting – discovering patterns in data that can lead to reasonable predictions about the future (This area of data mining is known as predictive analytics).

Data mining techniques are used in many research areas, including mathematics, cybernetics, and genetics. Web mining, a type of data mining used in customer relationship management (CRM), takes advantage of the huge amount of information gathered by a website to look for patterns in user behaviour. A data miner is a programme that collects such information, often without the user's knowledge, as spyware.

5. Networking :

Networking has become an important and common source of knowledge sharing and development. There are both formal and informal networking's. The advent of the internet has given a big boost to networking.

6. KM Technologies :

The technological developments are fast changing the knowledge management scenario. The early KM technologies were expertise locators, like online organisational yellow pages, and document management systems. Combined with the early development of collaborative technologies (in particular Lotus Notes), KM technologies expanded in the mid-1990s. Subsequently, it followed developments in technology in use in Information Management. In particular, the use of semantic technologies for search and retrieval and the development of KM specific tools such as those for communities of practice.

More recently, social computing tools (such as blogs and wikis) have developed to provide a more unstructured, self-governing approach to the transfer, capture and creation of knowledge through the development of new forms of community, network or matrix. However, such tools for the most part are still based on text and code, and thus represent explicit knowledge transfer. These tools face challenges in distilling meaningful reusable knowledge and intelligible information and ensuring that their content is transmissible through diverse channels, platforms and forums.

Knowledge Mapping is commonly used to cover functions such as a knowledge audit (discovering what knowledge exists at the start of a knowledge management project), a network survey (mapping the relationships between communities involved in knowledge creation and sharing) and creating a map of the relationship of knowledge assets to core business process. Although frequently carried out at the start of a KM programme, it is not a necessary precondition or confined to start up.

Knowledge management involves data mining and some methods of operation to push information to users. Some vendors are offering products to help an enterprise inventory and access knowledge resources. IBM's Lotus Discovery Server and K-Station, for example – are products advertised as providing the ability to organise and locate relevant content and expertise required to address specific business tasks and projects. They are said to be able to analyse the relationships between content, people, topics, and activity, and produce a knowledge map report.


 

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