Steuerung und Unterstützung von Wissensprozessen in Verwaltungsorganisationen , e-government Konferenz 2006

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1 Steuerung und Unterstützung von Wissensprozessen in Verwaltungsorganisationen , e-government Konferenz 2006 Klaus Tochtermann [Know-Center Graz und TU Graz] Doris Reisinger [m2n consulting and development gmbh]

2 Inhalt Forschungsrahmen Ausgangslage Standardprozesse vs. Wissensarbeit Dyonipos Zielsetzungen Komponenten-Modell Funktionalitäten und Ablauf

3 Forschungsrahmen Gefördert im Rahmen des Impulsprogramms FIT-IT, Programmlinie Semantic Systems [http://www.fit-it.at] Initiative des BMVIT zur Förderung anspruchsvoller IT-Innovation und IT-Forschung in Österreich Dyonipos als bester Antrag prämiert! Gesamtlaufzeit: 03/ /2008 Forschungspartnerschaft mit BMF, IT-Sektion BMF, IT-Sektion als Pilotpartner Wissenschaftlich fundierte, hochinnovative Ergebnisse, die erstmalig im Rahmen eines Prototypen umgesetzt werden

4 Ausgangslage I Wissensintensität steigt Dynamisches Umfeld, geprägt durch diskontinuierliche Veränderung Bedarf zur flexiblen Anpassung an sich ändernde Anforderungen Aufgabenanreicherung bei gleichzeitiger Ressourcenknappheit Bedarf zur Effizienz- und Effektivitätssteigerung Aufgaben werden wissensintensiver der Einzelne benötigt immer mehr Information Menge an verfügbarer Information nimmt permanent zu, gleichzeitig wird Wissen immer schneller obsolet Informationsüberflutung Zahl, Komplexität und Heterogenität von Informationssystemen steigt das Finden relevanter Information wird immer ressourcenintensiver

5 Ausgangslage II aus Sicht des einzelnen Wissensarbeiters Wissen = relevante Information im Kontext! Information wird nur dann zu Wissen, wenn sie in der aktuellen Situation tatsächlich benötigt und angewendet wird! Der Wissensarbeiter weiß oft gar nicht, welches Wissen wo zur Verfügung steht und kann daher nicht oder nur schwer danach suchen. Herkömmliche Suchen liefern Dokumente, Objekte aber nicht das darin enthaltene Wissen! Herkömmliche Suchen haben kein Verständnis die Suchsituation, die Bedeutung des Gesuchten. Können somit auch nicht intelligent / bedarfsbezogen reagieren

6 Ausgangslage III Prozessorientierung Wissensarbeiter agieren eingebettet in Prozesse Geschäftsprozesse werden von Wissensprozessen begleitet unstrukturiert, oft implizit ad-hoc definiert schwer bis gar nicht standardisierbar hoch individuell Wissensmanagement hat Prozesscharakter Prozessmanagement hat Wissenskomponente! Wissens- Arbeiter Prozesse Wissensbasis Quellen Dem effizienten Management von wissensintensiven Prozessen kommt ein immer höherer Stellenwert zu Integration von Geschäftsprozessmanagement und Wissensmanagement = Prozessorientiertes Wissensmanagement

7 Standardprozesse vs. Wissensarbeit Standardprozesse Effizienzsteigerung durch Vereinheitlichung, hoher Grad an Formalismus Nachvollziehbarkeit, Transparenz, Synchronisation stehen im Vordergrund Handlungsoptionen müssen vorher bekannt sein Deduktiv Bestehender Ansatz: Workflow Management Systeme Wissensarbeit -> ad-hoc definierte Prozesse Hoher Anteil an kreativen Tätigkeiten, geringer Grad an Formalismus Geleitet durch Ziele statt Aufgaben, Aktivitäten werden selbst gestaltet Wissen ist wesentliche Ressource Induktiv Bestehender Ansatz: Computer Supported Cooperative Work Systeme Eine neuer Ansatz wird benötigt, um das Dilemma zwischen Flexibilität des Einzelnen und Bedürfnis der Organisation nach Standardisierung zu lösen

8 Forschungsprojekt Dyonipos Zielsetzungen / Research Objectives Entwicklung eines intelligenten, kontextsensitiven, flexiblen Systems zur dynamischen Unterstützung von Informations- und Wissensprozessen auf Basis semantischer Technologien in Kombination mit Methoden des Knowledge Discovery Nahtlose Zusammenführung von... strukturierten, explizit abgebildeten Prozessen dynamischen, undokumentierten Wissensflüssen Integrierte Unterstützung des... Wissensarbeiters Wissens-Prozess-Ingenieurs Verbesserung beim Umgang mit Wissen in der Gesamtorganisation

9 Funktionalitäten Unterstützung des Wissensarbeiters bei der flexiblen Durchführung wissensintensiver Aktivitäten im Arbeitsprozess / Arbeitskontext gemäß der individuellen Arbeitsweise und der individuellen Bedürfnisse Ein persönlicher, agiler, selbst lernender Assistent stellt proaktiv das benötigte Wissen zur Verfügung schlägt nächste Schritte vor unterstützt bei der Informationsaufbereitung, Rückfluss der aggregierten Erkenntnisse in die Prozessgestaltung Unterstützung des Wissensprozess-Ingenieurs beim Management der Prozess- und Wissensbasis

10 Schematischer Ablauf Wissens- (Prozess) Ingenieur Organisationale Wissensbasis Organisationale Sphäre Persönliche Sphäre Kontextinformation, Bedeutung Prozesse Aktivitäten Wissensarbeit Individuelle Wissensbasis Verbesserte Wissensbereitstellung Wissens- Arbeiter

11 Mock Up: Agent Wissensarbeiter Erkennen, Kategorisieren und Darstellen von Aktivitäten Vorschläge nächster Schritte, ähnlicher oder verwandter Aktivitäten Relevante Informationsquellen, extrahierte Konzepte

12 Ontologien und Knowledge Discovery Verbindung der formalisierten mit der unstrukturierten Datenwelt

13 Wissenschaftliche Bedeutung Analyse von Wissensflüssen in und zwischen Geschäftsprozessen Anwendung von B-KIDE/Knowflow Intelligentes Information Extraction und Knowledge Discovery basierend auf dem aktuellen Prozesskontext das Wissensarbeiters Anwendung und Entwicklung moderner semantischer Technologien Ontology Learning Ontology Translation Ontology Alignement Quellen Neue Methoden zur semi-automatischen Konzepte & Beziehungen Definition von ad-hoc Prozessen & Integration in Standardprozesse

14 Steuerung und Unterstützung von Wissensprozessen in Verwaltungsorganisationen Ansprechpartner: Klaus Tochtermann Doris Reisinger Josef Makolm Ansprechpartner für das BMF

Forschungsprojekt DYONIPOS Dynamische, intelligente Unterstützung der Wissensprozesse in der IT-Sektion des BMF

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