LUDOSŁAW DRELICHOWSKI
Akademia Rolnicza w Szczecinie

INTERAKCJE TEORII I PRAKTYKI ZARZĄDZANIA WIEDZĄ

Streszczenie

W niniejszej pracy skoncentrowano się na analizie wzajemnych sprzężeń

zwrotnych występujących w procesach wdrażania systemów zarządzania wiedzą
do wspomagania zarządzania organizacjami. Podjęto próbę identyfikacji
sprzężeń

dotyczących

technologicznych

i

metodycznych

uwarunkowań

zastosowania

systemów

zarządzania

wiedzą

w

praktyce

zarządzania

organizacjami. Wysoki poziom kultury organizacyjnej firmy i kompetencje jej kadry,
posiadają kluczowe znaczenie dla skutecznego wdrażania tych technologii do
praktyki.

Summary

In the paper one can focus on analysis of mutual feed backs occurring in processes

of introduction of management organization support. There was taken attempt to
identify feed backs concerning technological and methodical circumstances of
application of Knowledge Management Systems in practice of organizations
management. A high level of organizational culture of the organizations and
competences of their staff have crucial meanings for efficient utilization of mentioned
technologies in practice.

1. Wprowadzenie

Występujący w tytule pracy termin interakcja - w naukowej interpretacji - łączy się z

zastosowaniem modeli wieloczynnikowej analizy wariancji, w ramach których zmienność
interakcji oznacza interesujące w merytorycznej interpretacji współdziałanie występujące
pomiędzy czynnikami doświadczalnymi. Właśnie efekt współdziałania równolegle występujących
procesów teoretycznych, utylitarnych i projektowych budowy aplikacji występujących w
zarządzaniu wiedzą wywołuje wzajemne oddziaływania, dokonujące się w różnych płaszczyznach
rozwoju. W pracy tej podjęto próbę identyfikacji najważniejszych z punktu widzenia procesów
gospodarczych, przedsięwzięć związanych z rozwojem teoretycznych podstaw i metod
zarządzania wiedzą oraz dających się już wskazać tendencji występujących w działaniach
aplikacyjnych. Przystępując do tak misternego i trudnego przedsięwzięcia, autor ma świadomość
potrzeby realnego odwołania się do doświadczeń przeszłości. Należy bowiem rozróżnić tę część
poznawczej problematyki licznie występującej od dziesiątków lat w publikacjach naukowych,
czego przykładem mogą być systemy wspomagania decyzji. Z publikacji tych często wynikało, że
przedsiębiorstwa, które nie zastosują tych metod skazane są na mierne perspektywy rozwojowe,
natomiast poszukiwania tego rodzaju systemów - np. DSS (Decision Support Systems) w sposób
ciągły wykorzystywanych w nowocześnie zarządzanych przedsiębiorstwach - były zwykle
nieskuteczne.

Powyższe historyczne doświadczenia każą zachować szczególny dystans dotyczący metod

modelowania, które są możliwe do zastosowania, ponieważ autor publikacji udowodnił
stosowalność danej metody, na uproszczonym często zestawie danych. Jest to faza prac związana z

budową algorytmów, które mogą być wykorzystywane w procesie budowania systemów
oprogramowania do zarządzania wiedzą takich jak ICONS

1

. Kluczowym problemem związanym z

rozwojem tworzenia i zastosowań wiedzy w organizacjach i życiu gospodarczym jest równoległy
rozwój prac teoretycznych, utylitarnych i narzędziowych w tej dziedzinie. Niezwykle ważny
problem wyznaczający relacje w procesie tworzenia i zastosowań wiedzy w organizacjach dotyczy
organizacji wirtualnych, których problematykę w abstrakcyjnym wymiarze prezentuje praca
Perechudy i Binsztoka

2

. Wprawdzie zalety wirtualizacji działań organizacji są powszechnie

uświadamiane, to znane są również zagrożenia wynikające z konsekwencji wyłamania się z
ustaleń chociaż jednego z jej uczestników. Idealne w założeniach teoretycznych systemy
społeczno-gospodarcze jak socjalizm czy komunizm byłyby znakomite w przypadku gdy
społeczeństwa byłyby idealne. Ponieważ takich społeczeństw nie ma, to sukcesy odnosi oparta na
prostych zasadach działania i mechanizmach sprzężeń zwrotnych gospodarka rynkowa. Drugą
ważną dziedzinę, której przeglądowi poświęcimy w pracy odrębny rozdział stanowi przegląd
metod ekstrakcji wiedzy wykorzystujący w szerokim zakresie dorobek zespołu pracującego pod
kierunkiem prof. dr hab. Witolda Abramowicza.

2. Metody pozyskiwania wiedzy z baz danych w organizacjach

Spośród problemów wymagających rozstrzygnięcia w procesie tworzenia baz wiedzy w

przedsiębiorstwach są zagadnienia kodyfikacji wiedzy w organizacji [Materska 2004]

3

czego nie

wyczerpuje proces tworzenia metadanych występujący we wdrażaniu hurtowni danych. Jest to
szczególnie złożony problem w warunkach integracji baz danych tworzonych w różnych
standardach oprogramowania. Jest to również kluczowy problem decydujący o sukcesie w
realizacji projektów z zarządzania wiedzą, a wynikający z trudności tworzenia i aktualizacji
repozytorium wiedzy i zasad jego aktualizacji w funkcji czasu. Grupy funkcji bezpośrednio
związanych z zarządzaniem wiedzą, w odróżnieniu od klasycznych systemów zarządzania
informacją, to reprezentacja wiedzy, współpraca, integracja zasobów informacji oraz
wyszukiwanie wiedzy w oparciu o różne dostępne w tym multimedialne i internetowe – często
zewnętrzne źródła danych. Badania w zakresie reprezentacji wiedzy bazują na takich wzorcach jak
logika, sieci semantyczne oraz wiedza proceduralna o procesach działalności, która przy tworzeniu
aplikacji dla konkretnego użytkownika musi być tworzona właśnie z udziałem jego kluczowych
pracowników. Wypracowanie metod identyfikacji procesów znane jest wprawdzie z technologii
mapowania procesów wykorzystywanej w projektowaniu, ale w tym przypadku mogą stanowić
podstawę do budowy prototypu systemu zarządzania wiedzą, uzupełnioną o wykorzystanie baz
danych multimedialnych. Integracja i rozszerzenie rezultatów klasycznych metod projektowania
na dziedziny sztucznej inteligencji oraz baz danych połączone z zaawansowanymi cechami
nowopowstających technologii informatycznych, dają w rezultacie nowatorską architekturę
systemu zarządzania wiedzą, którego reprezentację stanowi projekt ICONS. Kluczowym
elementem prototypu w tym projekcie systemu zarządza multimedialnym repozytorium
zawartości, jest przechowywanie złożonych obiektów informacyjnych uzupełnionych o
reprezentacje zewnętrznych informacji znajdujących się w rozproszonych bazach danych.

Kolejny obszar zarządzania wiedzą dotyczy wspomagania zastosowań systemów

oprogramowania zapewniających wspomaganie koordynacji tworzenia i korygowania aktów

1

ICONS Międzynarodowy Projekt Badawczy

2

Perechuda K., Binsztok A., Zarządzanie informacją w organizacji fraktalnej. KIZATR Bydgoszcz 2003 s.35-43

3

Materska K. , Kodyfikacja wiedzy w organizacji. Studia i Materiały nr 3 PSZW Bydgoszcz 2004 s. 75-85.

prawnych tworzonych w ramach tak rozbudowanych struktur organizacyjnych jak Unia
Europejska. Analiza uwarunkowań organizacji w zakresie zastosowań zarządzania wiedzą
dokonywana przez pryzmat klasyfikacji proponowanej przez Baborskiego i Bonnera

4

, posiadałaby

ukierunkowanie normatywno-technologiczne ściślej powiązane z dokumentami transakcyjnymi
występującymi w przedsiębiorstwie. Potrzebę zróżnicowania obiektowego podejścia w
zarządzaniu wiedzą różnego typu przedsiębiorstw prezentuje Kisielnicki

5

, dokonując przeglądu

narzędzi i rozwiązań technologii informacyjnych najbardziej efektywnych w praktyce zarządzania
przedsiębiorstwami. W tym przypadku możemy mówić o aplikacyjnym podejściu autora do
problematyki zarządzania wiedzą wraz z próbą oceny najbardziej rozpowszechnionych standardów
oprogramowania. Próbę utworzenia platformy integrującej abstrakcyjny punkt wyjścia do
zarządzana wiedzą z określeniem możliwości utylitarnego jej zastosowania, podjęto w pracy
Drelichowskiego i Jnuszewskiego pt. „Interakcje zarządzania wiedzą i rachunku kosztów działań
w organizacjach wirtualnych”

6

. Przesłankę realnych warunków stymulujących wdrażanie

wirtualizacji organizacji może stanowić organizacja wykonawstwa regionalnych projektów
dofinansowanych ze środków UE, przez małe przedsiębiorstwa prowadzące działalność na terenie
działania danej jednostki samorządu terytorialnego. Jest to przykład, jak często dążenia władz do
aktywizowania firm działających na ich terenie, mogą być realizowane poprzez wykonawstwo
zatwierdzonych do realizacji projektów, co wymaga sięgnięcia do zasad wirtualizacji organizacji.
Prezentowane w cytowanej pracy koncepcje podejmują rozwiązanie problemu w aspekcie
uwarunkowań informacyjno-koordynacyjnych i organizacyjnych, z uwzględnieniem preferencji
społecznych precyzujących priorytety działań identyfikowane w ujęciu regionalnym. Pominięto w
tym przykładzie analizę aspektów prawnych oraz problemów związanych z kredytowaniem
projektu w fazie jego realizacji, co wymaga najczęściej profesjonalnej koordynacji i wykonawstwa
robót. Właśnie aspekty prawne i ryzyko stanowią jedno z podstawowych ograniczeń skali
upowszechnienia się form wirtualnej współpracy organizacji.

3. Infrastruktura rozwoju zastosowań systemów zarządzania wiedzą

Ponad 50 lat stosowania technologii komputerowej do przetwarzania różnego typu informacji

w jednostkach administracji krajowej i międzynarodowej, w organizacjach gospodarczych i
organizacjach wyższej użyteczności publicznej, stworzyło zasoby informacyjne pozwalające na
wydobywanie z tych danych wiedzy. Systemy automatycznego ewidencjonowania danych
(bankomaty, kasy hipermarketów czy transakcji giełdowych), dostarczają rosnących lawinowo,
powiązanych często kontekstowo (z identyfikacją parametrów kontrahenta) i transakcyjnie
informacji źródłowej. Dane te wydają się często być nadmiarowe, to jednak efektywne ich
wykorzystanie z zastosowaniem nowatorskich metod może stać się dla ich twórców źródłem
szczególnej przewagi konkurencyjnej na określonych rynkach dóbr i usług. Rozwój technologii
internetowych w różnych obszarach e-businessu, stwarza możliwości realizowania zastosowań
wyrafinowanych metod analizy danych w procesach iteracyjnych na bazie informacji
wewnętrznych. Identyfikacja najbardziej istotnych i użytecznych informacji zewnętrznych
dostępnych w Internecie i tradycyjnych nośnikach informacji – także papierowej, gdy w rachubę

4

Baborski A., Bonner R.F.(2004); Zarządzanie wiedzą w systemach informacyjnych. R 1. Zarządzanie wiedzą

korporacyjną – dwa podejścia. AE Wrocław s. 19-26.

5

Kisielnicki J.(2004); Zarządzanie wiedzą w systemach informacyjnych. R 2. Zarządzanie wiedzą we współczesnych

organizacjach. AE Wrocław s. 27-51.

6

Drelichowski L., Januszewski A., Interakcje zarządzania wiedzą i rachunku kosztów działań w organizacjach

wirtualnych. Problemy Zarządzania Nr 1 2005 w druku.

wchodzą dawne umowy archiwowane wyłącznie w formie dokumentów tradycyjnych. Czy
stosowanie tych rozwiązań będzie to stanowiło konieczność? Czy brak zastosowania technologii
zarządzania wiedzą w organizacji stanie się potencjalnym zagrożeniem pozycji konkurencyjnej
podmiotu? Czy jest koniecznością? – pokaże bliska już przyszłość.

Powyższe przesłanki prowadzą do identyfikacji przyczyn intensywnego rozwoju

wszelkich metod pozyskiwania wiedzy z wielkich i dynamicznie aktualizowanych baz wiedzy. Do
najbardziej popularnych metod i technik pozyskiwania wiedzy należą:

•

OLAP (On-Line Analitycal Procesing)

•

przeszukiwanie w głąb (Drill Down)

•

odkrywanie wiedzy (Knowledge Data Discovery)

•

drążenie danych (Data Mining)

Powyższa klasyfikacja wyodrębnia pewne grupy metod, z których część stanowi oferowane

standardowo rozwiązania programowe (OLAP lub Data Mining), podczas gdy dwie pozostałe
kategorie stanowią grupy metod znajdujących się częściowo w fazie prac badawczych.
Zagadnienia te szerzej omawiane są w pracy Budzińskiego i Ordysińskiego

7

z uwzględnieniem

technologii dostępnych w oferowanym oprogramowaniu do implementowania systemów
zarządzania wiedzą. Hauke K i Wasiak M.

8

zwracają uwagę na stosowanie w technologii data

mining następujących technik:

•

budowanie wiedzy w różnych reprezentacjach,

•

klasyfikacja,

•

budowa funkcji regresji,

•

klastering,

•

detekcja odchyleń i zmian w danych.

Zastosowanie powyższych rozwiązań wymaga zastosowania etapowych działań, których

wprowadzenie stanowi warunek uniwersalny pomyślnego efektu prac nad tak złożonym
przedsięwzięciem. Zdaniem cytowanych autorów i stosowanych metodykach prac wdrożeniowych
proponuje się następujące etapy:

1. identyfikacja celu,
2. wybór reprezentacji wiedzy,
3. selekcja i przygotowanie danych (rozstrzygane często w ramach prac nad hurtownią

danych),

4. wybór narzędzi,
5. generowanie modelu,
6. walidacja wyników,
7. implementacja modelu.

Ten fragment rozważań staje się podstawą do sformułowania refleksyjnego rozdziału 4, w

którym istotne znaczenie posiadały będą zadania realizowane w ramach wyżej wymienionych
etapów.

4. Czynniki decydujące o efektywności wdrażania rozwiązań zarządzania wiedzą

7

Budziński R., Ordysiński T. , Metody ekstrakcji wiedzy w zasobach informacyjnych przedsiębiorstwa „nowej

gospodarki” . IBS PAN Seria Badania Systemowe t. 28 Warszawa 2002 s.95-104.

8

HaukeK., Wasiak M., Pozyskiwanie wiedzy za pośrednictwem technik drążenia danych. Zarządzanie wiedzą w

systemach informacyjnych. AE Wrocław 2004 s.105-121

We wszystkich etapach i fazach rozwoju zastosowań informatyki w zarządzaniu decydujące

znaczenie dla efektywności posiadała sprawność organizacyjna i kultura zarządzania firmą. Duża
część zaawansowanych projektów informatycznych dotyczących wdrażania systemów
zintegrowanych zakończyła się bardzo miernymi rezultatami, w których zakres eksploatowanych
funkcji użytkowych stanowił nikły procent ich realnego zakresu. Jedną z istotnych przyczyn
stanowiła błędna, niedostosowana do specyficznych potrzeb firmy implementacja systemu
tworzona z rozbudowanych uniwersalnych funkcji pakietu oprogramowania systemu
zintegrowanego. Oznacza to, że im bardziej zaawansowany jest technologicznie zakres
zastosowań systemów informatycznych, tym trudniejsza jest ich implementacja uwzględniająca
specyficzne potrzeby użytkownika i jego realne kompetencje.

Cytowane w poprzednim rozdziale etapy wdrażania systemu zarządzania wiedzą eksponują

siedem faz, których pięć, tj. wybór reprezentacji wiedzy, wybór narzędzi, generowanie modelu,
walidacja wyników i implementacja modelu posiadają znaczenie kluczowe. Problem jest
szczególnie kłopotliwy, ponieważ dominującą rolę w tych etapach spełniać muszą pracownicy
organizacji wdrażający system. Niezależnie czy zadanie to podejmować będzie duże
przedsiębiorstwo, organ administracji, czy firma średniej wielkości, sukces determinowany jest
kompetencjami własnej kadry i jakością współpracy z firmą wdrażającą. Dla banków, firm
ubezpieczeniowych i dużych korporacji interesującą ofertę proponuje SAS Institute w formie
specyficznego rozwiązania hurtowni danych i data miningu o zróżnicowanych algorytmach
pozyskiwania wiedzy z wewnętrznych i zewnętrznych dostępnych zbiorów danych. Wybór
reprezentacji wiedzy, narzędzi generowania modelu i walidacja wyników z uwzględnieniem
kryteriów eliminowania w czasie danych nieaktualnych i uzupełniania numerycznego danych
brakujących, mogą stanowić podstawę sukcesu we wdrażaniu tego typu systemów. Podobne
rezultaty zapewnia zastosowanie narzędzi ORACLE bądź business intelligence SAP.

Wymienione przykładowo narzędziowe oprogramowanie do wspomagania zarządzania

wiedzą jest niezwykle kosztowne i przekracza możliwości sfinansowania przez przedsiębiorstwa
ś

rednie. W tym przypadku stosunkowo tanim i efektywnym narzędziem może być MS SQL

Serwer z oprogramowaniem hurtowni danych i systemu OLAP (On Line Analitical Proces).
Jeszcze jedną zaletą tego narzędzia jest jego osiągalność w warunkach uczelni, których katedry
prowadzące zajęcia z informatyki w zarządzaniu muszą posiadać ten standard oprogramowania i
własne doświadczenia aplikacyjne z jego stosowania.

W każdym z omawianych przypadków niezwykle istotne jest stworzenie zespołu, który jest w

stanie wyznaczyć niezbędne bazy danych, z których wydobywanie wiedzy ma dla firmy
szczególne znaczenie. Zespół ten musi wskazać na podstawie pilotowych obliczeń i ich walidacji,
które modele są najlepszym przybliżeniem rzeczywistości i należy je zawrzeć w opracowywanej
implementacji systemu z prezentacją wzorcowej – słownej i graficznej interpretacji wyników.
Skala dużych zmian jakościowych i zmiany trendów wynikających ze skutków integracji z krajami
Unii Europejskiej stwarza dodatkowe utrudnienia w dokonaniu poprawnej walidacji wyników i
doboru najlepszych modeli oraz algorytmów. Stan ten może uzasadniać zastosowanie strategii
wykorzystania różnorodnych modeli i powolnym eliminowaniu w okresie próbnej eksploatacji
tych wariantów, których wyniki są najmniej reprezentatywne dla analizowanej rzeczywistości.
Specyficzny standard systemów zarządzania wiedzą dotyczy organów administracji państwowej,
w ramach których wspomaganie koordynacji w opracowaniu i synchronizacji aktów prawnych jest
realizowane tego typu oprogramowaniem. Tworzenie baz danych dotyczących przestępców
działających we wszystkich placówkach penitencjarnych, z zasadami bieżącej ich aktualizacji i
możliwościami nieograniczonego dostępu uprawnionych użytkowników do tych baz wyznacza

standard, w ramach którego stosowane technologie informacyjne i powszechny dostęp do wiedzy
ograniczają podejmowanie błędnych decyzji. Zastosowanie tego typu rozwiązań stanowi podstawę
ograniczenia zagrożeń społeczeństwa przez jednostki szczególnie dla niego niebezpieczne.

5. Podsumowanie

Omawiane interakcje teorii i praktyki zarządzania wiedzą dotyczą różnych organizacji i

przedsiębiorstw, w których umożliwiają uzyskanie przewagi konkurencyjnej wynikającej z
szybkiej identyfikacji przyczyn sukcesu i sposobów jego upowszechniania. Duża oferta
interesujących algorytmów o wysokiej specyfice implementowanej wiedzy musi być skutecznie
weryfikowana w nowych warunkach w myśl podstawowej zasady, aby po pierwsze nie szkodzić.
Wynika to z faktu, że na podstawie wydobytej wiedzy podejmowane są decyzje, których wartość
zależy od trafności wyników obliczeń modelowych, a popełniony błąd może powodować wybór
błędnej strategii działalności firmy. Wprawdzie żadna wiedza nie jest w stanie ochronić w pełni
przed ryzykiem i niepewnością wynikającą z trudno identyfikowalnych zmian otoczenia, to jednak
dobór odpowiednich strategii korzystania z wyników obliczeń modeli ekstrakcji wiedzy może
ryzyko to ograniczać.

Literatura

1. Baborski A., Bonner R.F. (2004); Zarządzanie wiedzą w systemach informacyjnych. R 1.

Zarządzanie wiedzą korporacyjną – dwa podejścia. AE Wrocław s. 19-26

2. Budziński R., Ordysiński T., Metody ekstrakcji wiedzy w zasobach informacyjnych

przedsiębiorstwa „nowej gospodarki” . IBS PAN Seria Badania Systemowe t. 28
Warszawa 2002 s.95-104

3. Drelichowski L., Januszewski A., Interakcje zarządzania wiedzą i rachunku kosztów

działań w organizacjach wirtualnych. Problemy Zarządzania Nr 1 2005 w druku.

4. Hauke K., Wasiak M., Pozyskiwanie wiedzy za pośrednictwem technik drążenia danych.

Zarządzanie wiedzą w systemach informacyjnych. AE Wrocław 2004 s.105-121

5. Materska K., Kodyfikacja wiedzy w organizacji. Studia i Materiały nr 3 PSZW

Bydgoszcz 2004 s. 75-85

6. Kisielnicki J.(2004); Zarządzanie wiedzą w systemach informacyjnych. R 2. Zarządzanie

wiedzą we współczesnych organizacjach. AE Wrocław s. 27-51.

7. Kotler Ph., Marketing. Analiza, planowanie, wdrażanie i kontrola. Gebethner & S-ka

Warszawa 1994

8. Perechuda K., Binsztok A., Zarządzanie informacją w organizacji fraktalnej. KIZ ATR

Bydgoszcz 2003 s.35-43

9. The IST-2001-32429 ICONS Consortium, The Structural Fund Project Knowledge

Portal,

www.icons.rodan.pl

., February 2003