ירחון 2Know לניהול ידע
ירחון 2Know לניהול ידע
גיליון דצמבר 2021 - מהדורה מס' 267
גיליון דצמבר 2021 - מהדורה מס' 267
גיליון:
נכתב ע"י ד"ר מוריה לוי
  1. תמיד מעניין לשמוע על פרסי ניהול ידע ש KMWORLD מחלקים. אז השנה שני פרסים יפים- הבטחת ניהול הידע של השנה, וניהול ידע מציאותי הולכים לחברות iManage ו- BT בהתאמה. החברה הראשונה, חברת תוכנה לפתרונות ניהול מסמכים, בעיקר על החיבור המוצלח של ניהול ידע ובינה מלאכותית, והחברה השנייה, כמו תמיד, ארגון שהצליח להתגבר על בעיה עסקית של מידע מפוזר ומענים שונים ללקוחות בהקימו מאגר ידע ומנהלת משותפים משמעותיים שקיצרו ושיפרו את זמני העבודה באופן משמעותי. לפרטים:  

 
2021 KM PROMISE AWARD WINNER: iManage - KMWorld 

2021 KM REALITY AWARD WINNER: BT Consumer - KMWorld 

  1. ואצלנו בישראל, פורום ניהול הידע מכריז על תחרות ניהול ידע שנתית לארגונים. הגשת מועמדות עד 28/02/22. פרטים בקרוב
  2. מפגש חורף פורום ניהול ידע ייערך ב 26/12/21 והפעם מתארחים (וירטואלית) במשרד המשפטים. ללא עלות. להרשמה- https://forms.gle/8EaLDVuKTxrpeGYM9 
  3. קורס ניהול ידע למתקדמים שד״ר מוריה לוי מובילה במסגרת KMGN ייפתח ב 01/02/22. מדובר בקורס שיינתן באופן חד פעמי. לפרטיםhttps://www.kmglobalnetwork.net/uploads/4/9/6/7/49678653/kmgn_advanced_methodologies_brochure_february_2022.pdf  
  4. הרשמה לקורס  - https://bit.ly/3EJHcOe  KMGN
  5. קורס ניהול ידע הבא של חברת רום בישראל ייפתח בתאריך 21/02/22. לפרטים והרשמה- http://www.kmrom.com/Site/Knowledge_Management_Course.aspx 

 

 

נכתב ע"י מושיקו אופיר
למידה חדשנית כערוץ שיווקי

אנחנו חיים בתקופה שלמידה היא חלק בלתי נפרד מההתפתחות שלנו, כדי להיות מעודכנים ולא לקפוא על השמרים. דרך הלמידה אנחנו נעים קדימה, ותובנה זאת נכנסה בדלת גם לחברות עסקיות.

 

חברות הבינו שכדי למשוך לקוחות חדשים ולשמר לקוחות קיימים הן צריכות ליצור ערוץ שיווקי שיהווה פלטפורמת למידה למוצר/מוצרים שלהם. כלומר, אם בעבר כדי ללמוד על מוצר היה צריך לעבור קורסים בפלטפורמות לימודים ייעודיות, כיום חברות מפתחות פלטפורמת קורסים שלהן, וכך המשתמשים לומדים על המוצר מהחברה עצמה ונשארים בתוך המרחב הדיגיטלי שלה.

כדי שפלטפורמת הלימודים תהיה כלי שיווקי בעל ערך, חברות הקימו אקדמיה משלהן, שבתוכה יש מסלולים ייעודיים, קורסים לפי קטגוריות, מאמרים מקצועיים, בלוגים, וובינרים וכו'. בזכות התוכן העשיר האקדמיה יכולה לתת מענה של מוצרי ידע, וכך להיות ערוץ שיווקי אפקטיבי.

 

דוגמה לחברה כזאת אפשר למצוא ב-,Wix שמפתחת פלטפורמה לבניית אתרי אינטרנט. הם בנו את Wix Academy שנותנת למשתמשים כלים ללמוד על הפלטפורמה. יש 2 פיצ'רים מרכזיים שעוזרים להתמצא בתוך התוכן הרחב: הראשון הוא חיפוש מרכזי למציאת התכנים הרלוונטיים, והשני הוא מפת מונחים במאמר תחת הקטגוריות השונות. כלומר, וויקס מנגישה את בניית האתרים, שנתפס כתחום מורכב, וכך למשתמשים יש כלים מקצועיים אפקטיביים לפלטפורמה.

 

דוגמה נוספת היא Salesforce, ענקית פתרונות מחשוב ענן ו-CRM. סיילספורס הבינה שהפלטפורמה שלה מחייבת למידה מעמיקה ולכן הקימה מספר קטגוריות לימוד תחת Salesforce Learn. הפופולריות שבהן הן:  - Trailhead Academyבתוך קטגוריה זו המיומנויות של סיילספורס מיושמות כך שיש חלוקה לקורסים ייעודיים ובנוסף אפשרות סינון לפי תפקידים, רמה, מוצר, ותגיות.
Trails - מסלולי למידה מודרכים באמצעות מודולים ופרויקטים בפרק הזמן הקצר ביותר. Trails בנוי בצורת משחק, כך שיש תכנית משחק פרסונלית ללמידת מיומנויות חדשות.


בזכות בניית המסלולים וההסמכות של סיילספורס, היא מושכת משתמשים שרוצים לקבל מעטפת מקצועית רשמית.

עוד דוגמה היא Canva, הפלטפורמה הפופולרית לעיצוב גרפי אונליין. קנבה הקימו את Design School כדי להנגיש למשתמשים את הכלים השונים שיעזרו להם. החלוקה בבית הספר לעיצוב של קנבה מחולקת לקורסים, מדריכים, בלוגים ואירועים. מומחי קנבה הם אלו שמעבירים את הידע, ולכן יש כאן היבט לימודי אנושי הנותן תחושה של קהילה. Design School נבנתה כדי לחקור, להתנסות, וליהנות מלימוד תהליך העיצוב על ידי כך שהלימוד ירגיש כמו משחק.

 

דוגמה נוספת היא Kaltura, פלטפורמה לחוויות וידאו בענן. החברה עוסקת בהקת פלטפורמת וידאו לימודית, ולכן יצרה גם לעצמה את Kaltura Learning בה ניתן לצלול יותר לפיצ'רים השונים בסרטונים, ובמקביל ללימוד, ניתן לראות ולהרגיש את חווית המשתמש של הפלטפורמה. קלטורה למעשה משתמשת בערוץ הלמידה שלה ככלי שיווקי כך שהיא גם נותנת את ההיבט הלימודי למשתמשים וגם מעניקה מעין חוויית דמו בהתנסות על פלטפורמת הווידאו שלה.

 

סגנון אחר של שימוש בלמידה חדשנית ככלי שיווק אפשר לראות עם Linkedin ופלטפורמת הלימודים שלה LinkedIn Learning. פלטפורמה זו של לינקדין מכילה קורסים מגוונים בתחומים שונים כמו עסקים, טכנולוגיה, קריאייטיב וכו'. יש כאן כלי שיווקי בכך שלינקדין מפרסמת קורסים ללימוד הרשת החברתית שלה, ובנוסף, קורסים נוספים שמתכתבים עם חזון הקריירה והנטוורקינג שהיא חרטה על דגלה.

 

חברות הבינו שכדי למשוך לקוחות חדשים ולשמר קיימים, יש ליצור מערכת לימודים חדשנית נגישה, שהיא לא רק פלטפורמה לתכני הכשרה והסמכה רשמיים שלה, אלא דרכה ניתן גם ללמוד על עדכוני החברה, מוצרים חדשים וכיצד להשתמש בכלים שלה. בהקמת ערוץ לימודים חברות מושכות משתמשים חדשים ומשמרות משתמשים קיימים דרך תוכן קהילות המבוססות על תחומי עניין אישיים, כך למעשה יש למשתמשים גישה ייחודית לתוכן והתעדכנות ישירות מהמקור.

 

דרך פלטפורמת למידה חדשנית חברות יכולות להשאיר במרחב הדיגיטלי את המשתמשים וכך לייצר מעורבות, תחושת קהילה וקבלת רקע על המוצר/מוצרים. ערוץ שיווקי זה יוצר קהילת אונליין ייחודית על פלטפורמת ידע, ומאפשרת למשתמשים גישה ושיתוף של תוכן למידה באיכות גבוהה. כך החברה משווקת את עצמה כנגישה, עדכנית, מקצועית וחדשנית.

 

נכתב ע"י יאנינה דיין

ניהול ידע בעמותות

 

עמותות הם ארגונים ללא מטרת רווח המקדמים מטרה משותפת. לכאורה, היות והם לא למטרת רווח היה ניתן לחשוב שניהול ידע פחות רלוונטי להם, שכן הן לא חיות בעולם כספי תחרותי, ויתכן וכך היה המצב לפני שנים, אולם כיום אפשר להגיד שהמצב הוא כמעט הפוך.
היום אנו חיים במצב של עמותות רבות ותחרות רבה, הן על כיסו של התורם (הפרטי או התאגיד) שיוצר להם מקורות הכנסה, והן על הנתרם, שכן עמותות רבות מציעות שירותים דומים.

 

כדי לשרוד בעולם תחרותי זה על העמותות לפעול במגוון דרכים, ובין היתר, גם לנהל את הידע שלהם.

הצורך בניהול ידע מתעצם עוד יותר, לנוכח שני גורמים:

 

  1. תחלופה גבוהה של מתנדבים.
  2. היעדר תשתיות טכנולוגיות סדורות ועבודה של מתנדבים על מחשביהם האישיים.

 

הצעות ודגשים לניהול הידע בעמותות:

 

א. פשטות ואינטואיטיביות הפתרונות- כדי להתמודד עם התחלופה הגבוהה, אופי המתנדבים,  והעיסוק שלעיתים מחוץ ובנוסף לשעות העבודה הסטנדרטיים.

ב. הפרדה בין פתרונות ניהול ידע לגרעין עובדי המטה שאולי קבוע ואולי אף בשכר, אל מול המתנדבים, שבאופן טבעי יותר ארעיים, ואולי גם לא אמורים להיחשף לכל הידע.

ג. פתרונות תיעוד ידע – מתודולוגיות ומסמכי עבודה. ריבוי שימוש ברשימות תיוג וכלי עזר אחרים- כל מה שיכול לסייע למניעת המצאת הגלגל.

ד. התבססות במידת האפשר על כלים שיתופיים חינמיים שלכולם יש גישה קלה אליהם, כדי להימנע מתשלום רישיונות לכל מתנדב וניהול כספי ובירוקרטי הנובע מכך.

ה. סיעורי מוחות אחת לתקופה לחילוץ ידע שנלמד בשטח, תיעודו והפיכתו לחלק מהמתודולוגיה.

ו. הגדרת אירועים ואבני דרך בהם מבצעים הפקות לקחים ולומדים מהמתרחש באופן פרואקטיבי יוזם. חשוב ככלי לייצור הידע השיתופי של העמותה, וככלי תחרותי להמשך שיפור מתמיד.

בעידן המודרני, בתקופה שבה ניהול משימות/ תעדוף משימות תוך תפוקה טובה הופך להיות חלק מאתגר מאוד ביכולת שלנו לספק את המענה הטוב ביותר ללקוחות שלנו, נכון לנקוט במתווה סדור כדי שנוכל להוביל את המשימה או את הפרויקט בדרך הטובה ביותר, תוך עמידה ביעדי ההצלחה הנדרשים.  

תעדוף משימות הוא מרכיב מאוד חשוב ביכולת שלנו להגיע לתוצר באופן מוצלח ובהתאם למועד הזמן שהוקצב לנו. כשאנו מטפלים בפרויקט או במשימה כלשהי שיש לסיים במועד נתון כלשהו, מאוד קל להתבלבל כאשר במקביל אנו מקבלים פניות רבות בו זמנית, בין לפיתוח, בין לתמיכה ובין לצרכים אחרים. זהו הזמן בו אנו ״מומחי המשבצת״ של התפקיד שלנו, צריכים לשנס מותניים גם עבור הלקוחות שלנו ולא פחות חשוב עבור הרווחה האישית והיכולת המנטלית והפיזית כדי שנצליח לתפקד בכל שטף המשימות.

שלושה היבטים מרכזיים שנכון בעיניי לקחת בחשבון:

  1. תעדוף משימות
  2. קבלת החלטות
  3. איזון בין בית לעבודה

ההיבט הראשון, תעדוף משימות. היכולת לדעת לתעדף משימות בין הדחוף ביותר והחשוב ביותר (גורם השפעה על הארגון כולו) לבין הפחות דחוף וחשוב. כשאנו מטפלים במשימה חשובה, פרויקט גדול או דוח חשוב, אנו צריכים לדעת להתמקד במשימה החשובה שלנו, כאשר אנו מבינים את חשיבותה מניתוח ההשפעה של המשימה על הארגון ברגע הנוכחי. ככל שהמשימה משפיעה באופן רחב יותר על הארגון, כך אנו יודעים שזו משימה שמתועדפת גבוה יותר, כאשר במקביל אנו יודעים שיש עוד משימות שיש לטפל בהם, אך מאוד חשוב לא להתפזר ולנקוט בקבלת החלטות רציונאליות - האם ניתן לדחות את הטיפול (כמובן בגבול הזמנים) או שיש לתעדף את המשימה חדשה שנכנסה, מאחר וניתן לסיימה תוך זמן קצר. . רמז שיכול לסייע בהבנת חשיבות המשימה הוא הזמן שהוקצב לנו ברוטו לביצוע.

זה מוביל אותנו להיבט השני – קבלת החלטות – איכות העבודה שלנו נמדדת גם ביכולת לדעת לקבל החלטה האם המשימה היא דחופה או שניתן לתעדף משימות אחרות על פניה, על מנת לעמוד ביעדים. לדעת לתעדף משימות ולקבל החלטה בפרויקט תומכת מאוד באפשרות לעבוד בצורה גמישה ואג'ילית (Agile) המאפשרת התמקדות כל פעם בתוצר אחד מתוך התוצר המוגמר של כלל העבודה. כאשר אנו רוצים לעמוד ביעדים שהוקצבו לנו למשימה או לפרויקט, עלינו לעיתים גם לנקוט באסרטיביות מול הלקוחות שלנו, לדעת להמליץ להם מה נכון יותר ולא לתת ללקוחות להוביל אותנו בקבלת ההחלטות. חשוב מאוד לדעת לשקף ללקוחות שלנו את העבודה הנעשית ואת מה שכרוך בכך, על מנת לעמוד בתוצר הגמור ובדרך זו לרתום את הלקוחות שלנו לעבוד עמנו ביחד בצוותא במקום להורות לנו מהי המשימה, מהי הציפייה ואת הזמנים המוקצבים לה.

ובסוף, אחרון חביב אך לא פחות חשוב. כולנו אנשים עובדים, כל אחד ומשימותיו ואנו צריכים לדעת לשקף את העבודה במקצועיות, באסרטיביות וביכולת לתת את הדעת שלנו כמומחים בתחום שלנו. כשאנו מצליחים לעמוד במשימות הדחופות, החשובות ולתת את התמיכה הטובה ביותר, אנו גם יכולים לתעדף את המשימות ולהצליח להגיע לכל המשימות בטווח הזמן שהקצבנו לעצמנו, על מנת לעמוד בכל היעדים ולאפשר עבודה בריאה המעניקה איזון בין בית לעבודה. יום העבודה של העובד המודרני יכול להיות מאוד פורה ועשיר בעשייה, בפגישות, אימיילים ועבודה שוטפת, אך תמיד צריך לדעת לעצור ולהבין שיש משימות שניתן ונכון לטפל בהם מחר על מנת לאפשר איזון מתאים יותר בין החיים האישיים למקצועיים ולא לפגוע ברווחה ובבריאות הנפשית שלנו.

לסיכום, יש לדעת לנהל את המשימות בצורה רחבה, לפרוס את המשימה הגדולה למשימות קטנות, המאפשרים לנו גם שיקוף ללקוח, וגם יכולת לעמוד בכל שטף המשימות האחרות, תוך שמירה על התפקוד היומיומי. חשוב ללקוח, ולא פחות חשוב לנו.

נכתב ע"י ד"ר מוריה לוי
The Knowledge Graph Cookbook

הספר, The Knowledge Graph Cookbook, Recipes that work, הוא ספר שנכתב על ידיAndreas Blumaur בשיתוף Helmut Nagy,  ויצא לאור בשנת 2020.

הספר דן בתחום שלאט לאט תופס תאוצה בעולם הבינה המלאכותית, בעולם ה- semantic web, בעולם ניהול הידע ובכלל, בייצוג נתונים ומידע על ידי גרפים.

הרעיון המסדר: גרף ידע עוזר בהפיכת נתונים ומידע לידע!

(לא במקום מערך ניהול ידע, אך בהחלט כחלק ממנו).

 

להלן מפת הספר המייצגת את הנושאים המרכזיים:

 

הספר מקיף למדי. הוא כולל תיאורי שימוש לטובת מגזרים שונים, וכן נספח רחב של ראיונות עם מובילי דעת ונציגי ארגונים שיישמו.

ניתן ליישמו לטובת צרכים רבים, בין היתר לטובת בינה למלאכותית מוסברת (explainable AI) תחום שמרתק כיום רבים וטובים.

 

אז לכל אלו שכבר חושבים שניהול ידע קלאסי קטן עליהם ורוצים ללמוד מתודות חדשניות- זה בהחלט תחום חדש, וספר מעניין.

 

 

רקע-

מהם knowledge graphs

גרפי ידע הם גרפים, כלומר צמתים וקשרים ביניהם, המבוססים על נתונים .

הגרפים יוצרים ידע בזכות ההבנות החדשות המתקבלות מהתצוגה החזותית.

יש המכנים אותם גם רשתות סמנטיות כי מהווים רשת של מילים המתארים ישויות בעולם האמתי. ניתן להצמיד את המילים הן לכל צומת (ישות בחיים) והן לקשרים, ובכך מקבלים הבנה עשירה יותר (מ.ל.)

הגרף יכול להיות פרטני (מאפיינים של פרטים) או קונספטואלי (מאפיינים של קבוצות):

דוגמה לגרף פרטני:

 

 

נלקח מאתר אמזון: https://aws.amazon.com/neptune/knowledge-graphs-on-aws/

 

דוגמה לגרף קונספטואלי:

 

נלקח מוויקיפדיה

קצת היסטוריה: בשנת 1976 כתב ג׳ון סווה מאמר מחקרי ראשון על גרפים קונספטואליים. בשנת 1982 הומצאו גרפי הידע הראשונים בהולנד על ידי שני מתמטיקאים.

כיום על פי רוב הכוונה למוצרי תוכנה, מבוססי חוקים עסקיים ו/או בינה מלאכותית ליצירה אוטומטית של גרפים אלו מתוך נתוני העתק. הכלים יוצרים בצד הגרפים חוקים עסקיים המייצגים את הכתוב בגרפים.

 

מרכיבי הגרף:

  1. URI- Uniform Resource Identifier: האובייקטים. כל אובייקט כזה ינוהל כשלשה הכוללת כתובת של הפריט (בו עוסקים), שם של קשר (המציינת תכונה שלו) ושם של תכונה או כתובת של פריט אחר אליו מתייחס. למשל: [כתובת] הוא שניצל וינאי. או- [כתובת] היא חלק מ [כתובת אחרת]. שילוב השלשות יוצר מערך שלם של קשרים ולמעשה את גרף הידע כולו.
  2. RDF: ייצוג ממוחשב של הגרף. נקרא גם RDF triplestore.
  3. אונטולוגיות וטקסונומיות: הכרחיות כדי למנוע כאוס בגרף אינסופי ללא משמעות עסקית מובנת. מסווגים באמצעותם את התכנים. כוללים גם תזארוס (מילים נרדפות וקשרים בין המילים).
  4. קונספטים: ייצוג של ישות או אובייקט עסקי. הקונספטים מקשורים זה לזה בסכמה, ולכל קונספט יש לפחות שם אחד, ותמיד שם מועדף. למשל : בשר בקר.

 

חזרה 

שימושי knowledge graphs

הצגה חזותית חכמה של הנתונים יכולה לשמש למספר מטרות:

  1. הבנה טובה יותר של נתונים והקשרים ביניהם – מתאר את הזרימה בין המרכיבים. הבנה זו טובה גם לבן האנוש המשתמש בגרף הידע, אך גם לטובת המחשב, למשל שיפור חיפוש (להלן).
  2. שיפור החיפוש כחיפוש סמנטי.
  3. שיפור חווית המשתמש במבוסס על קשרי גרף הידע.
  4. תמצות: הצגת המידע תמציתי (למשל ב- Google Knowledge Graph).
  5. אנליזה: לזיהוי ידע חדש (תרופות), איתור הונאות (fraud). שימושי מאד באנליזות פחות פשוטות, למשל ב- Deep Text Analysis.
  6. שיפור איכות הנתונים (איתור חריגים שאינם נוהגים כמצופה).
  7. ייזום מיכון תהליכים על הנתונים. השתלבות עם RPA.
  8. משילות טובה יותר של הנתונים.
  9. למידת מכונה (אימון המודל, הכנת הנתונים, ועוד).
  10. הסברתיות- explainable AI: אמנם ניתן לראות כחלק מלמידת מכונה אך מאד משמעותי ולכן מצוין להלן בנפרד. תחום משמעותי שצובר תאוצה בגלל חשיבותו כבונה אמון בלמידת המכונה.
  11. מערכות תומכות החלטה (בזכות יכולת ההבנה וההסברתיות המשופרים).
  12. מתן משמעות לנתוני עתק המגיעים מסנסורים ב- Internet of Things. יצירת Graph of Things המבוסס עליהם, והצעת מודל Digital Twin למציאות. שימושי למשל בניהול ערים חכמות.
  13. יצירת הקשר סמנטי משותף בקטלוג כולל לארגון (באמצעות תגיות המקושרות בגרפי ידע).
  14. מבט משותף: 360 על לקוח, נתונים חוצי שפות, הבנה חוצת מערכות, חוצת ארגונים ועוד.

ועוד.

חזרה 

היישום בארגון

השותפים

להלן רשימת שותפים אפשרית בארגון:

בעל תפקיד

ענין

מנהל המחשוב

 

ככלי לקידום אסטרטגיית AI. הייתי מוסיפה: ככלי לניהול משילות ומענה לצרכים עסקיים באמצעות כלי תוכנה.

מנהל הנתונים בארגון / מוביל האנליסטים

ככלי ליצור ערך מוסף מהנתונים בארגון.

ארכיטקט בינה מלאכותית

להצעת סל פתרונות מקיף לארגון, ויישום התמונה השלמה של יישומי הבינה המלאכותית.

ארכיטקט נתונים/מידע

אחראי לסנכרון בין הטכנולוגיות והארכיטקטורות השונות לניהול הנתונים.

מהנדס נתונים

עושה שימוש בגרפי ידע כשירות להבנת הנתונים באחריותו.

מהנדס למידת מכונה

עושה שימוש במודלים הנלמדים כתוצאה משימוש בגרפי ידע.

מהנדס ידע/ מומחה metadata

יצירת טקסונומיות ואונטולוגיות מבוססות נתונים, תוך הסתייעות בגרפי הידע.

מומחה תוכן

בהבנת מודלים המייצגים את הנתונים הקשורים בתחומי התוכן בהם מתמחים בזכות גרפי הידע.

מדען נתונים/ אנליסט נתונים

הבנת, ניתוח וחיזוי המתבסס על הנתונים, בזכות גרפי הידע.

משתמש עסקי

קבלת מענה לצרכים העסקיים, יתכן אפילו ללא מודעות לכלים ולטכנולוגיות השונות המסייעות לכך.

 

 

חזרה 

התהליך

שלבים מומלצים בהכנסת גרפי ידע לארגון:

  1. ייזום:
    • לפני שמתחילים: מחייב בשלות ארגונית לרעיון, בשלות טכנית וגופים תומכים.
    • בחירת התחום
    • הגדרת סדרת התנסויות ופיילוטים (מוגבלים בהיקפם, ולא מורכבים מידי)
  2. הערכה:
    • התנסות והערכה
    • גיבוש אסטרטגיית פעולה, לרבות תכנון (זהיר) של מטרות
  3. אינטגרציה:
    • השקה איטרטיבית מבוססת מקרי הבוחן בהם היתה התנסות.
    • ניהול השינוי
    • הערכה ומדידת הצלחה.
    • אינטגרציה בין פרויקטים ברמה כלל ארגונית (חלופות שונות לאופי ועומק האינטגרציה).

 

יישום גרפי ידע במספר רמות:

  1. יישום בינה מלאכותית סמנטי
  2. מודלים קונספטואליים ושפתיים של האונטולוגיה והטקסונומיה
  3. גרפי ידע הפועלים על הנתונים (נתונים מספריים, מסמכים ועוד)
  4. רובד התוכן והנתונים עצמם.

 

 

שלבים במידול סמנטי של ידע:

  1. הפרדה בין סוגי דברים שונים (למשל- זה לא דומה להוא; אלו כן שייכים למשהו משותף).
  2. מתן שמות לכל סוג (למשל- אלו גבינות שוויצריות).
  3. יצירת עובדות וקישור בין הדברים השונים (למשל גבינה שוויצרית מיוצרת מחלב של פרה).
  4. סיווג הפריטים (זו גבינה, זה עוף).
  5. יצירת עובדות כלליות וקשר בין משפחות-על (גבינה מיוצרת מחלב).
  6. שילוב שפות שונות ליצירת נרדפים לאותם דברים.
  7. העמדת הדברים בהקשרים שונים, והפרדה ביניהם.
  8. מיזוג של דברים בעלי מאפיינים זהים.
  9. מיפוי בין דברים בעלי מאפיינים זהים השייכים לגרפים שונים.
  10. יצירת קשרים חדשים (עובדות) המבוססות על הסקה בין הדברים הקיימים.

 

מחזור החיים של העבודה עם גרפי ידע:

  1. המשתמש: חילוץ, ניתוח, ויזואליזציה, ממשק, הדרכת מודלים.
  2. המכונה: בליעה, טיוב, העברה, העשרה, קישור האלמנטים ויצירת גרף הידע.
  3. המומחה: ניהול המלאי, חילוץ, יצירת אונטולוגיה וטקסונומיה, טיוב הנתונים, קישור בין הישויות והקונספטים בגרפים שונים.

 

חזרה 

מתודולוגיות תומכות

 

מתודולוגיות המסייעות ביישום של גרפי ידע על כל מרכיביהם:

מתודולוגיה

הסבר ושימוש

Card sorting

זיהוי נושאים, מתן שמות וסיווג לקטגוריות.

ניתן למימוש באמצעות כרטיסיות אמתיות או תוכנות ייעודיות

ניהול טקסונומיות

מתודות לטובת:

·       הבטחת משילות הנתונים

·       מידול תהליכים

ניהול אונטולוגיות

כותבי הספר מסבירים מדוע ניהול אונטולוגיות משתנה מפרויקט לפרויקט במתודות האפשריות ליישומו, וכי אין כלי תומך אלא אוסף best practices המסייעים למימוש מוצלח (למשל – הפיתוח האג׳ילי, המיקוד והתיקוף).

RDFIZATION

העברת נתונים מובנים לייצוג RDF. יש מספר גישות ליישום, ריכוזיות אחידות, או מבוזרות לפי פרויקט, כאשר לכל אחת היתרונות שלה.

Text mining

כריית מידע

העברת נתונים לא מובנים לייצוג RDF. כולל:

א.     חילוץ ישויות

ב.     סיווג התוכן

ג.      חילוץ עובדות

Entity linking & data fusion

השלב האחרון המאחד בין כל התוצרים המקומיים ומקורות המידע השונים.

תשאול גרפי ידע

שימוש בפרוטוקול SPARQL לתחקור הגרפים, בין על ידי המשתמש ובין אם  לטובת APIs.

תיקוף נתונים מבוסס אילוצים

זיהוי נתונים חריגים על ידי הפעלת החוקים העסקיים המיוצגים על ידי גרף הידע על אוסף נתונים, ובחינת מקומות בהם לא מתקיימים.

הסקה בגרפים

הפעלת מנועי הסקה על מנת להוסיף קשורים או נתונים חדשים לגרפי הידע.

מדידת איכות

בחינה איכותית של אחד או יותר מהמרכיבים להלן:

קידוד הנתונים, מתן השמות, תכנון האונטולוגיה והטקסונומיה, נכונות, כיסוי, ו/או ביצועים.

 

 

 חזרה

 

המלצות ליישום knowledge graphs

טיפול ושימוש נכון בגרפי ידע:

  1. התחילו בקטן וגדלו. מדרגו. ישמו באופן AGILE-י .
  2. הכירו את הנתונים המובנים ושאינם מובנים.
  3. בחנו אפשרות רכישת טקסונומיות מוכנות, אל מול יצירתם אוטומטית מהנתונים, או על ידי המומחים. אף גישה בלעדית אינה חפה מחסרונות. החליטו מה הפתרון המיטבי בכל תחום תוכן.
  4. השתמשו ב- metadata ברור (לאנשים ולמחשב). הוא עשיר דיו , בשפה פורמלית והוא בר-שימוש חוזר.
  5. ודאו כי גרף הידע נותן הקשר שמגדיר את הנתונים (למשל מבחין בין אדם וחברה באותו שם).
  6. תכננו כמערך משולב – מארג נתונים (data fabric). לא עוד מאגרים בדידים, מחסני נתונים או אגמים. בחינה דרך עיני השימוש. במארג:

יש רמה סמנטית המקשרת את הנתונים, מקוטלגת ויוצרת הרמוניה;

לטובת צרכים של אנשי הארגון יש גישה לנתוני עתק שלא מובנים והטרוגניים;

לטובת מדעני הנתונים ומדענים בכלל המידע מובנה, מסונן, כולל סכמות, מנוהל ומשולב.

  1. השתמשו בסטנדרטים ומתודות מוכרות לארגון הידע (לא להמציא את הגלגל עם שיטות ייחודיות).
  2. התייחסו לנושא כאמצעי ויזואליזציה, אך לא רק. יישום העושר שמציע, לכל מחזור החיים.
  3. התמקדו באובייקטים העסקיים בהם דן גרף הידע, ולא בגרף עצמו (אמצעי ולא מטרה).
  4. מדדו הצלחה עסקית דרך חסכון באיתור מידע, שילוב מאגרי מידע או באפשרויות החדשות שנוצרו בזכות חיבור הנתונים בדרכים שלא הוכרו קודם לכן.

חזרה 

 

סיכום:

גרפי ידע הם תחום מתפתח ומצליח היות והם מסייעים בהפיכת ידע בראשם של האנשים למידע מפורש גלוי, מובנה ומשותף.

ואנחנו כמנהלי ידע... מה עוד אנחנו צריכים?

 

חזרה 

שם האירוע: 

International Conference on Knowledge Management ICKM on December 20-21, 2021 in Dubai, United Arab Emirates

מיקום: Dubai, United Arab Emirates

תאריך: December 20-21, 2021

לפרטים: לחץ כאן

 

נכתב ע"י ד"ר מוריה לוי

ושוב אנחנו נפגשים, צוות ISO30401, כדי לתכנן איך לקדם את ההטמעה הגלובלית של תקן ניהול הידע. הקלה על אימוץ התקן מחייבת ארגז כלים: מדריכים, מצגות, תבניות וטפסים. כמנהלי ידע מנוסים אנחנו לא רוצים לפתח הכל מאפס, אלא להסתמך, בכל מקום שניתן, על תכנים שכבר הוכנו בנושא. אך ברעיון זה טמון קונפליקט. חלק משמעותי של התכנים שנוצרו, הוכנו על ידי יועצי ניהול ידע, המתפרנסים למחייתם מפרוייקטי הטמעה בקרב הארגונים השונים. גם אם הם נחמדים ואדיבים, ומוכנים לשתף חלק ממה שהכינו, עלינו, כקהילה להגן עליהם, ולמצוא דרך לשתף את הידע שלהם תוך הגנה על הצרכים והאינטרסים שלהם.

אפשר להוקיר אותם ולתת להם קרדיט על מה ששיתפו. רעיון נחמד, אך כפי הנראה לא מספק. נדרש משהו משמעותי יותר, שיגרום להם לרצות לשתף. וכרגיל, גם כאן, סיעור מוחות מסייע, וחשיבה ביקורתית היא המפתח לפתרון:

אנחנו נבקש מאנשים לשתף חלק מהחומרים שלהם- ככל שנוח ומתאים להם. אבל נבקש גם, שלגבי שאר החומרים שלא שיתפו, יכינו תמצית ויספרו בראשי פרקים ובתמציתיות מה עוד ניתן לעשות. בדרך זו, ארגונים יוכלו ללמוד את כיוון הפעולה, ולהחליט האם רוצים להתקדם בעצמם, או רוצים לשכור את שירותיהם של אותם יועצים לעזרה בקידום היישום. WIN-WIN לכולם: ארגונים מקבלים נקודת התחלה, יועצים מקבלים הזדמנות להשגת פרויקטים חדשים, ואנחנו, כקהילת ניהול הידע העולמית, ממשיכים לדחוף את התקן, ובכלל, את רמת ניהול הידע בכל העולם.

אנחנו מזמינים את כל מי שיש לו תכנים הקשורים ליישום תקן ISO30401- אנא שלחו לי את החומרים ואנחנו נוסיף אותם לארגז הכלים. ברגע שארגז כלים זה יתפוס תאוצה, נזמין את כולם להתחיל לצרוך את תכניו.

מחכים לכם.

המגזין נכתב ע"י חברת Rom Knowledgeware
Fax 077-5020772 * Tel 077-5020771/3 * רח' בר כוכבא 23, בני ברק מיקוד 67135