Wissensmanagement - wissen, was man weiß -

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1 Westfälische Wilhelms-Universität Münster Institut für Informatik Hauptseminar: Softwareagenten Leitung: Dr. Lammers und Prof. Dr. Lippe Wintersemester 2001/2002 Martin Swobodzinski Wissensmanagement - wissen, was man weiß -

2 2 Inhaltsverzeichnis 1 EINLEITUNG BEGRIFFSDEFINITIONEN WISSEN UND INFORMATION WISSENSKAPITAL (WISSENSBASIS) ORGANISATIONALES LERNEN WISSENSMANAGEMENT INTENTION AUFGABEN WISSENSMANAGEMENT MIT AUTONOMY AUTONOMY PORTAL-IN-A-BOX ACTIVE KNOWLEDGE FAZIT ABBILDUNGEN QUELLENVERZEICHNIS... 14

3 3 1 Einleitung Wissensmanagement beschäftigt sich mit den Möglichkeiten der Einflussnahme auf die Wissensbasis der Unternehmen. Unter der Wissensbasis eines Unternehmens werden alle Daten und Informationen, alles Wissen und alle Fähigkeiten verstanden, die diese Organisation zur Lösung ihrer vielfältigen Aufgaben in einer zunehmend komplexen Wirtschaft benötigt. 1 Der Schlüssel für die Wettbewerbsfähigkeit und die Innovationskraft einen Unternehmens liegt heute in der Fähigkeit begründet, diese Humanressourcen zielgerecht zu bewirtschaften, d.h. Wissen zu erwerben und/oder neu zu entwickeln, es innerhalb der Organisation bereitzustellen und schließlich in strategische Konzepte und operative Handlungen umzusetzen. Diese Aufgaben verlangen als Voraussetzung die Bestimmung relevanten Wissens anhand der formulierten Wissensziele des Unternehmens. Nohr bezeichnet Wissen als den letzten verbliebenen Wettbewerbsvorteil der entwickelten Industrienationen im globalen Wettbewerb. 2 Als wichtige Prämisse bleibt festzuhalten, dass Wissen einen ganzheitlichen Managementansatz und einen kontinuierlichen Managementprozess benötigt. Diese Aufgaben kommen dem Wissensmanagement (WM) zu. Für die informatorische Realisierung des Wissensmanagements können für die oben genannten Aufgaben intelligente Softwareagenten eingesetzt werden. In der Praxis existieren vielfältige Einsatzmöglichkeiten für Agenten im WM. In diesem Zusammenhang können beispielsweise im Bereich der Wissensnavigation der Agent Letizia oder die Produkte des US-amerikanischen Unternehmens Autonomy, welche primär im Bereich der Wissenstransparenz und -verteilung Anwendung finden, genannt werden. 3 2 Begriffsdefinitionen Für die folgenden Ausführungen ist es notwendig, die grundlegenden Begriffe Wissen, Information, Wissensbasis, intellektuelles Kapital (Wissenskapital) und organisationales Lernen zu erklären und deren Bedeutung im Kontext des Wissensmanagements zu erläutern. 1 Vgl. Nohr (2000), S. 4 2 Siehe Nohr (2000), S. 5 3 Vgl. Senger (2001)

4 4 2.1 Wissen und Information Als Wissen bezeichnet man die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen. 4 Dies schließt sowohl theoretische als auch praktische Alltagsregeln und Handlungsanweisungen ein 5. Zwar stützt sich Wissen auf Daten und Informationen, ist im Gegensatz zu diesen jedoch immer an Personen gebunden 6. Das Wissen wird maßgeblich durch die intuitiven Fähigkeiten des Individuums geprägt. Eine andere Definition für Wissen lautet: Wissen (W) ist eine persönliche Fähigkeit, die als Produkt der Information (I), der Erfahrung (E), der Fertigkeit (F) und der Einstellung (E) angesehen wird, die einem Individuum zu einem bestimmten Zeitpunkt zur Verfügung stehen. W = I x EFE 7 Somit ist es falsch, die Begriffe Wissen und Information ( Interpretation von Daten) gleichzusetzen. Die Fachliteratur unterscheidet zwei Kategorien von Wissen: explizites und implizites Wissen. 8 Explizites Wissen lässt sich formal erfassen. Es wird durch mathematische Ausdrücke, technische Daten, grammatische Sätze und ähnliche Konstrukte repräsentiert und kann somit von Mensch zu Mensch weitergegeben werden. 9 Implizites Wissen hingegen lässt sich nur schwer verbal formulieren. Es umfasst Faktoren wie persönliche Überzeugungen, Perspektiven und Wertesysteme. Diese Art des Wissens kann auch als Know-how eines Individuums 10 charakterisiert werden. 4 Vgl. Weggeman (1999), S Vgl. Probst et al. (1999), S Vgl. Probst et al. (1999), S Siehe Weggeman (1999) 8 Vgl. Nonaka und Takeuchi (1997), in: Kaps (2001), S. 9 9 Vgl. Nonaka et al. (1997), S. 8, in: Kaps (2001), S Siehe Nonaka et al. (1997), S. 8, in: Kaps (2001), S. 9

5 5 2.2 Wissenskapital (Wissensbasis) Das Wissenskapital (Wissensbasis) beinhaltet alle Wertschöpfungskomponenten, die nicht anhand klassischer Rechnungslegungs- und Buchführungsvorschriften bestimmt werden können und somit bezüglich dieser unsichtbar sind (Vgl. Abb. 1). Ebenso versteht man unter Wissenskapital eines Unternehmens das Wissen aller Organisationsmitglieder vereint mit der Fähigkeit des Unternehmens, dieses Wissen zur nachhaltigen Befriedigung der Kundenerwartungen einzusetzen. 11 Wissenskapital wird auch als intellektuelles Kapital eines Unternehmens bezeichnet. Vor allem an der Börse spielt das intellektuelle Kapital eines börsendotierten Unternehmens oder zumindest der Glaube daran eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung des Aktienwertes. Man denke in diesem Zusammenhang an Firmen wie Microsoft und SAP, deren Marktwert weit über dem Buchwert des Unternehmens liegt. Zurückzuführen ist dieser Sachverhalt unter anderem auf das hohe Wissenskapital dieser Unternehmen. Vergleicht man den Anteil des Wissenskapitals am Marktwert des Unternehmens, so variiert dieser in Abhängigkeit zur Branche stark (Vgl. Abb. 2). Dabei ist dieser Anteil beispielsweise bei Unternehmen aus der Gesundheitsvorsorge oder der Elektronik sehr viel höher als bei Banken- oder Immobilienunternehmen. 2.3 Organisationales Lernen Unter organisationalem Lernen ist der Prozess der Veränderung der organisationalen Wissensbasis, die Verbesserung der (...) Handlungskompetenz sowie die Veränderung des gemeinsamen Bezugsrahmens von und für Mitglieder der Organisation zu verstehen. 12 Es handelt sich dabei um einen Lernprozess im Unternehmen, der zu einer Anpassung der Wissensbasis in Abhängigkeit zu den unternehmenskulturellen Bedürfnissen und den Abhängigkeiten zum marktpolitischen Geschehen resultiert und eine höhere Kompetenz der Mitglieder bewirken soll. Dies setzt natürlich eine 11 Vgl. Reinhardt (1997), S. 152, in: Kaps (2001), S Siehe Probst et al. (1999), S. 17

6 6 entsprechend offene und dynamische Unternehmenskultur voraus, in der über hierarchische Beschränkungen hinweg Arbeitsmethodiken optimiert werden können. In der Theorie ist das organisationale Lernen seit den 70er Jahren bekannt. Jedoch konnte es sich in der Praxis nicht durchsetzen, da es zu dieser Zeit keine Entsprechung im Bereich der Managementkonzepte gab. 3 Wissensmanagement 3.1 Intention Mit dem Wissensmanagement (WM) liegt ein Managementkonzept für das organisationale Lernen vor. Dabei stehen das WM, Wissen, Wissensbasis und organisationales Lernen in einem sich wechselseitig beeinflussendem Verhältnis (Vgl. Abb. 3). Die Triebkräfte für die stetig wachsende Bedeutung von Wissen und WM sind unter anderem begründet in: der Globalisierung der Wirtschaft und den damit einhergehenden Veränderungen der internationalen Arbeitsteilung, dem strukturellen Wandel von arbeits- und kapitalintensiven zu informationsund wissensintensiven Aktivitäten im Wirtschaftsgeschehen und der weltweiten Informationstransparenz verbunden mit der Verfügbarkeit von beschleunigten, kostengünstigen Transaktionen aufgrund neuer Informationsund Kommunikationstechnologien Aufgaben Die primäre Aufgabe des Wissensmanagements ist es, Wissen zur richtigen Zeit am richtigen Ort zur Verfügung zu stellen. Wissensinseln, die aus hierarchischen und funktionalen Barrieren resultieren, sollen vermieden werden (Vgl. Abb. 4). Ausführlicher lassen sich folgende Aufgaben aufführen. Dabei soll Wissen: 13 Vgl. North (1999), in: Nohr (2001), S. 3

7 7 identifiziert, dokumentiert, verwaltet, organisiert und verbreitet werden (Vgl. Abb. 5). 14 Das WM umfasst mehrere Wissensmanagementebenen (Vgl. Abb. 6). 15 Intelligente Agenten stellen eine gute Basistechnologie zur Realisierung von WM-Aufgaben dar. Sie werden oft in komplexere Informations- und Kommunikationssoftware eingebunden. Jedoch existiert zur Zeit keine Komplettlösung, welche sämtliche Ebenen des WM unterstützt. 4 Wissensmanagement mit Autonomy 4.1 Autonomy Die Firma Autonomy wurde 1996 von Michael Lynch gegründet. Der Firmensitz befindet sich in Cambridge (GB) und in San Francisco (USA). Autonomy erwirtschaftete in der letzten Jahren einen durchschnittlichen Jahresgewinn von rund 65 Millionen US-Dollar. Autonomy ist parallelnotiert an der europäischen und amerikanischen NASDAQ, als auch an der London Stock Exchange. Die Firma hat über 450 Kunden weltweit. Hinzu kommen zahlreiche Partner auf OEM-Basis, welche die Autonomy-Produkte in ihre Software einbetten. In diesem Zusammenhang können genannt werden: HP, Sun, Lucent Technologies, Tiscali, Ericsson, Compaq etc.. 16 Autonomy gilt als der Marktführer für das Handling von unstrukturierten Daten. Diese können automatisch klassifiziert, kategorisiert und für eine HTML-ähnliche 14 Vgl. Föcker (2001) 15 Vgl. Senger (2001) 16 Quelle: (Dezember 2001)

8 8 Darstellung aufbereitet werden. Es existieren weit über 200 Filter für unterschiedlichste Datenformate, darunter auch Filter für Audio- und Multimediadateien. Autonomy-Produkte implementieren das Wahrscheinlichkeitstheorem des Briten Thomas Bayes (*1702 in London). Dabei wirken sich grob gesprochen vergangene Ereignisse auf die Bestimmung neuer Ereignisse aus. Das Wired Magazine sagte dazu im Februar 2000: The mathematical processes behind Autonomy s methods are complex, but the premise itself is simple to enable computers to extract meaning from text and to use that meaning to better categorize and deliver useful information. Auf eine genauere Betrachtung dieser Zusammenhänge soll hier nicht näher eingegangen werden. Im folgenden werden zwei Softwareprodukte aus der Produktpalette von Autonomy vorgestellt: Portal-In-A-Box und Active Knowledge. 4.2 Portal-In-A-Box Eines der wichtigsten Werkzeuge für die Informationsversorgung von Wissensarbeitern sind Unternehmensportale (Anm: in dem hier betrachteten Fall handelt es sich um ein sogenanntes Publishing Portal ). Diese bieten einen zentralen Zugriff auf Informationen und sind für die Verbreitung von dokumentiertem Wissen besonders geeignet. Dabei liegt ihr Dienste-Schwerpunkt in der Bereitstellung von Informationen. 17 Bei Portal-In-A-Box handelt es sich um eine Out-of-the-Box-Lösung für Publish- Portale mit der Möglichkeit, dieses Portal für die Mitglieder zu personalisieren. 18 Es können dabei sowohl lokale als auch externe Datenquellen (Festplatten, Internetseiten, Datenbanken etc.) eingebunden werden. Der Administrator legt so genannte Channels fest. 19 Die verfügbaren Datenquellen werden channelspezifisch durchsucht und nach Klick auf die Verknüpfung durch Active Server 17 Vgl. Föcker (2001) 18 Quelle: Wissensmanagement mit Autonomy, SEC Consulting AG (Januar 2002) 19 Ebenda

9 9 Pages dynamisch verfügbar gemacht. 20 Die Informationssuche erfolgt dabei durch vom Administrator erstellte Agenten. Diese durchsuchen die Dynamic Reasoning Engine (DRE), welche als das Herzstück der Autonomy-Technologie gilt. 21 Es handelt sich dabei um ein multi-platform Informationsgewinnungssystem von Autonomy, welches auf Basis einer HTTP-Kommunikation die eingebundenen Komponenten ansprechen kann. Es aktualisiert die Daten selbständig und führt alle notwendigen Schritte durch, um diese für den Anwender als Informationen verfügbar zu machen. 22 Die Suchergebnisse und weitere Funktionen werden in eigenen Fenstern dargestellt (Vgl. Abb. 7). Die Eingang erwähnte Personalisierung des Portals kann über zwei Wege erfolgen: Entweder richtet der Benutzer einen entsprechenden Agenten ein oder das Surfverhalten wird anhand der geöffneten Dateien analysiert. 23 Eigene Agenten können sehr leicht eingerichtet werden. Dazu muss der Benutzer dem Agenten lediglich einen Namen geben und seine Interessengebiete möglichst genau festlegen und gewichten. Anschließend können Einstellungen wie die Anzahl der anzuzeigenden Ergebnisse, das Alter der Dateien und die einzubeziehenden Datenquellen etc., vorgenommen werden. Falls der Anwender eine -adresse angibt, werden ihm die Ergebnisse zugeschickt. Durch die Aktivierung von checkboxen kann der Agent trainiert werden, indem diejenigen Artikel ausgewählt werden, die den persönlichen Vorstellung am ehesten entsprechen Active Knowledge Bei Active Knowledge handelt es sich um ein plug-in für Portal-In-A-Box. Dieses analysiert den Inhalt eines Dokuments während es vom Anwender verfasst wird. Dieses funktioniert mit jeder Windowsanwendung (Tabellenkalkulation, Textverarbeitung etc.). Auch hier können die Datenquellen vom Benutzer frei 20 Ebenda 21 Quelle: Global Infrastructure White Paper, Autonomy (Januar 2002) 22 Quelle: Global Infrastructure White Paper, Autonomy (Januar 2002) 23 Quelle: Wissensmanagement mit Autonomy, SEC Consulting AG (Januar 2002) 24 Quelle: Wissensmanagement mit Autonomy, SEC Consulting AG (Januar 2002)

10 10 bestimmt werden. Dem Anwender werden entsprechend interessante Links entweder in einem eigenen Fenster oder in einer Werkzeugleiste präsentiert Fazit Agenten existieren auf allen Ebenen des WM. Sie unterstützen den Anwender in Teildisziplinen des WM und werden oftmals in komplexere Software eingebettet. Ebenso verhält es sich bei den Autonomy-Produkten im Bereich der Informationssuche und Informationsgewinnung. Zur Zeit existiert noch kein allen Bedürfnissen entsprechendes Werkzeug. Jedoch ist im Zuge des kontinuierlichen Anstieg der Bedeutung des WM davon auszugehen, dass solch eine Entwicklung ein sehr hohes wirtschaftliches Potenzial birgt. Die International Data Corporation (IDC) eine Technologie-Forschungsgruppe schätzt, dass die 500 größten Unternehmen der Welt ( Fortune 500 ) pro Jahr einen Verlust von circa 12 Milliarden US-Dollar durch schlecht bewirtschaftetes Wissen aufweisen. Ebenso geht die IDC davon aus, dass Wissensmanagementsoftware und -services im Jahr 2002 eine Industrie mit einem Umsatz von 6 Milliarden US-Dollar bilden werden Ebenda 26 Quelle: Stewart (2002)

11 11 5 Abbildungen Abb.3 ( ) Abb.4 ( ) Abb.1: Mandl et al. (2000) S. 23 Abb.6 ( ) Abb.2: Sveiby (1998), S. 23 Abb.3: nach: Kaps (2001), S. 13

12 12 Abb.4: Kaps (2001), S. 15 Abb.5: nach: Probst et al. (1999) Abb.6: nach: Senger (2001), S. 4

13 13 Abb.7: Wissensmanagement mit Autonomy, SEC Consulting AG (Januar 2002)

14 14 6 Quellenverzeichnis FÖCKER, E. (2001): Die Werkzeuge des Wissensmanagements. Wissensmanagement Online. Global Infrastructure White Paper, (Januar 2002) (Januar 2002) (Januar 2002) KAPS, G. (2001): Erfolgsmessung im Wissensmanagement unter Anwendung von Balanced Scorecards. Arbeitspapiere Wissensmanagement Nr. 2/2001. Fachhochschule Stuttgart. NOHR, H. (2000): Einführung in das Wissensmanagement. Arbeitspapiere Wissensmanagement Nr. 5/2000. Fachhochschule Stuttgart. NOHR, H. (2001): Wissen wird zum Fokus betrieblichen Managements - Eine Kurzübersicht zum Wissensmanagement. Arbeitspapiere Wissensmanagement Nr. 4/2001. Fachhochschule Stuttgart. PROBST, G.; RAUB, S.; ROMHARDT, K. (1999): Wissen managen: Wie Unternehmen ihre wertvollste Ressource optimal nutzen. 3 Auflage. Gabler. Wiesbaden. SENGER, E. (2001): Zum Einsatz intelligenter Softwareagenten im Wissensmanagement. Institut für Wirtschaftsinformatik, Universität St. Gallen. STEWART, T.A.(2002): The Case Against Knowledge Management. Online-Artikel. The Quest For Meaning. Wired Magazine. (Februar 2002). WEGGEMAN, M. (1999): Wissensmanagement: Der richtige Umgang mit der wichtigsten Unternehmens-Ressource. MITP-Verlag. Bonn.

15 15 Wissensmanagement mit Autonomy. SEC Consulting AG. (Januar 2002)