Panoramica sulle soluzioni di mercato per la gestione della conoscenza (KM)

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1 SEMINARIO DI STUDIO Dai sistemi documentali al knowledge management: un opportunità per la pubblica amministrazione aprile 2003 Panoramica sulle soluzioni di mercato per la gestione della conoscenza (KM) Responsabile Osservatorio del mercato ICT dell AIPA

2 Premessa: KM non è un progetto tecnologico KM è una disciplina di gestione che promuove un approccio collaborativo e integrato a: creazione, cattura /codifica, organizzazione, trasferimento, accesso, e uso del patrimonio conoscitivo di una organizzazione. 2

3 Progetti di KM e tecnologie un progetto di KM consiste quindi nel disegnare e realizzare processi per creare, catturare, organizzare, accedere e usare la conoscenza selezionare e implementare tecnologie a supporto di questi processi di KM La tecnologia è un elemento determinante, in quanto: semplifica l'archiviazione, l'accesso e la manipolazione di informazioni digitali promuove la collaborazione indipendentemente da fattori quali tempo e luogo. 3

4 Le conoscenze da gestire conoscenza esplicita strutturata (dati) datawarehouse non strutturata (documenti) content repository conoscenza implicita nei processi conoscenza tacita del personale trasformandola in esplicita o favorendo l utilizzo di questa (ELM: expertise location and management) 4

5 il mercato delle tecnologie per il KM non esiste un unico mercato dei prodotti per il KM situazione dei prodotti complessa: ci sono più categorie di prodotti che hanno una funzione nel KM (vedi principali segmenti di mercato) si tratta in molti casi di tools e sistemi già presenti nelle aziende poche tecnologie sono specifiche per il KM presenza di piccoli venditori di nicchia e grandi produttori orientati alle infrastrutture 5

6 Principali Trend di mercato Convergenza DM, WCM iniziata nel 2001 Convergenza DM/WCM e collaborazione in corso Le funzioni di supporto alla collaborazione saranno fornite come Web services. Crescente uso di prodotti basati sull inferenza Bayesiana ed altre tecniche di pattern recognition per classificare automaticamente i contenuti e scoprire le associazioni tra concetti ed esperti umani; Diffusione di strumenti per la gestione della conoscenza tacita Il portale diviene meccanismo principale di aggregazione e di distribuzione contestuale per il KM processi di consolidamento e convergenza verso una nuova categoria di prodotti: le smart enterprise suite (SES) o knowledge worker infrastructure (KWI) 6

7 Principali segmenti di mercato 7

8 Componenti tecnologiche per KM 8

9 KM e Artificial Intelligence (AI) Applicazioni nell area KM: Prodotti basati sull inferenza Bayesiana per classificare i contenuti e scoprire le associazioni tra concetti ed esperti umani; Case-based reasoning (CBR) per supportare help desks e contact center nel trovare soluzioni a problemi 9

10 aree del KM MATURITA Information Management and Access Supporto alla gestione della conoscenza strutturata e non strutturata codificata in repository e basi di dati (conoscenza esplicita) Process Knowledge supporto alla gestione della conoscenza insita in un processo (conoscenza implicita) Knowledge Workplace supporto alla gestione della conoscenza posseduta dai knowledge worker (conoscenza tacita) E-Business gestisce la integrazione della conoscenza della organizzazione con i sistemi esterni dei clienti, partner e fornitori Intellectual Capital Management 10

11 Tecdnologie e applicazioni per KM: grado di maturità 11

12 Gestione della conoscenza esplicita il supporto della gestione della conoscenza strutturata e non strutturata che è stata codificata in basi di dati e repository di documenti (conoscenza espicita) A differenza dei normali progetti di document management non si tratta solo di archiviare documenti per poi recuperarli ma di condividere i documenti pubblicati su intranet/internet; questa è l area più matura 12

13 tecnologie per gestire la conoscenza esplicita DBMS/Datawarehouse Document management (DM)/Content e Web content management (CM e WCM) Data Mining & Business Intelligence Information Organizzation and retrieval (gestione/creazione tassonomie, classificazione automatica, ricerca, k-maps) Enterpise information Portal 13

14 Where is critical data stored? Relational Databases Excel Spreadsheets Web Documents Non-Relational Databases Physical Documents Word Processing Engineering Drawings Groupware Files Audio Files Video Files Source: Strategic Focus, Inc.

15 Gestire i contenuti come conoscenza 15

16 Convergenza DM/CM e collaborazione Il CM si combina con funzioni di collaborazione oltre al normale flusso edit/approvazione in quanto la maggior parte dei documenti di lavoro sono sviluppati da gruppi e molti processi di lavoro richiedono lo sviluppo coordinato di più documenti da parte di più aree fornitori di CM (Documentum, Interwoven, Stellent, Vignette) stanno acquisendo funzioni di collaborazione venditori di collaborazione documentale quali Open Text aggiungono funzioni di content management e funzioni di publishing 16

17 Ciclo di vita di un documento 17

18 Funzionalità di strumenti di Collaborazione e di Web Content Management/Document Management 18

19 Il Mercato del Web content management 19

20 Integrated Document Management 20

21 Search: trend La quantità crescente di documenti elettronici a partire dal 1992 ha reso costosa e non fattibile la classificazione manuale dei documenti. Vengono sempre più impiegate tecnologie di categorization, summarization, personalization, hyperlinking e retrieval di informazioni non strutturate per automatizzare questi processi. Gli esseri umani possono classificare da 20 a 100 documenti al giorno mentre il software può classificare da 20 a 300 documents al secondo 21

22 Search: trend Si prevede che il software per il Text categorization non sopravviverà come offerta isolata ma verrà integrato nella offerta dei fornitori di portali e di altri ambienti applicativi quali content management, e- mail response management systems e call center suites. Un altro trend è verso la fornitura di alberi di tassonomie di classificazione nei più diversi settori di business che possono aiutare a costruire tassonomie interne. Esempi di fornitori: LexisNexis, Factiva divine 22

23 Creazione automatica di tassonomie Alcuni analisti sconsigliano di creare tassonomie attraverso strumenti automatici ma di attendere alcuni anni (dopo il 2006) E possibile produrre affinità attraverso la automatic categorization senza una preesistente tassonomia. Queste categorie possono essere corrette e rinominate manualmente. Una volta che le categorie sono state create manualmente i documenti e gli altri oggetti contententi informazioni possono essere automaticamente assegnati a queste categorie. 23

24 Produttori di strumenti di Automatic text categorization (Gartner): Principali: Autonomy, IBM Lotus, Inxight, Verity Altri: Applied Semantics, Banter, ClearForest, empolis, H5 Technologies, Inktomi, Interwoven Metatagger, Microsoft SharePoint Technologies, Mohomine, Recommind, SAS Enterprise Miner, SPSS LexiQuest, Stratify, Temis, XtraMind Technologies, YellowBrix 24

25 Strumenti di scoperta e gestione di tassonomie (Giga) Stratify, Stratify Discovery System (www.stratify.com) The Brain, The Enterprise Brain (www.thebrain.com) Entrieva, Semio product line (www.entrieva.com/entrieva/index.htm) Autonomy, IDOL (www.autonomy.com) IBM, Lotus Discovery Server (www.lotus.com) Verity, Quiver and Intelligent Classifier (www.verity.com) Applied Semantics, Circa (www.appliedsemantics.com) Semagix, Freedom (www.semagix.com/home) Stellant, Content Categorizer (www.stellent.com) Documentum, Content Intelligence Services (www.documentum.com) Interwoven, Metatagger (www.interwoven.com) Divine, Athena (www.divine.com) Recommind, MindServer (www.recommind.com) Endeca, ProFind (www.endeca.com) Software, Discovery (www com) SER Solutions, SERglobalBrain, (www.ser.com) Hyperwave, eknowledge Portal (www.hyperwave.com) Convera, RetrievalWare 25

26 26

27 Il mercato dei portali 27

28 tecnologie per gestire la conoscenza tacita Collaboration (sincrona e asincrona) e Virtual teams Expertise Location and Management (ELM) community expert location Q&A E-learning (utilizza anche conoscenza espicita) 28

29 Livelli di collaborazione 29

30 Strumenti di Team collaboration Risolvono due problemi: Necessità dei gruppi di lavoro di organizzare e archiviare la conoscenza di progetto (informazioni di progetto e prodotti della interazione) Necessità per i componenti dispersi geograficamente di lavorare insieme più facilmente e efficacemente 30

31 Il mercato del supporto alla team collaboration (secondo GIGA) 31

32 Il mercato del supporto alla team collaboration (Gartner) 32

33 Expertise Location Management 33

34 Expert profiling Un uso eficiente delgi esperti in una organizzazione richiede di conoscere chi sono gli esperti. Questo problema è rilevante per le grande imprese distribuite geograficamente Soluzioni software effettuano automaticamente i profili dei dipendenti basati sulle loro attività on-line (documenti che producono e contenuto delle ) Gli esperti possono modificare le informazioni nei loro profili o aggiungerne secondo modelli di privacy che danno agli utenti il controllo dei profili pubblici e prevengono abusi della tecnologia. 34

35 Question and answer Sistemi di risposta automatica a di clienti Il software costruisce e mantiene una base di conoscenza delle domande formulate precedentemente e delle relative risposte. Quando domande simili vengono chieste successivamente l utente riceve una risposta automatica. Se non è soddisfatto la sua richiesta è trasmessa ad un esperto. Le Q&A technology sono utili nelle community e nei casi in cui la conoscenza degli esperti sia volatile e quindi non convenga codificarla in forma strutturata Le basi di conoscenza transitorie create da tecnologie Q&A possono essere analizzate per cercare conoscenza che potebbe avere valore di lungo termine. 35

36 Community management 36

37 Principali produttori di ELM 37

38 Un esempio di : Lotus Discovery Server trova documenti, persone e luoghi (community) in una unica ricerca su sistemi diversi Offre collaborazione istantanea con persone attraverso strumenti di collaborazione inclusi all interno (awareness, chat, servizi di meeting, community location) Consente di scoprire relazioni tra categorie, content, persone e community collaborative. Create profili automatici Calcola metriche 38

39 Attività di discovery Content Discovery Traccia: Usage Authorship 39

40 Activity Authorship Linkage Metriche Information Activity Authorship Activity Linkage Content Membership People People Place 40

41 metriche Authorship - documenti creati da una persona Linkage numero di link a/da un documento Messages numero di messaggi tra due persone e numero di link inoltrati Activity of document or database frequenza e volume di cambiamento Activity of person frequenza di uso del sistema Person to Topic Affinity basato sui documenti attinenti un argomento e le persone che hanno scritto, contribuito, distribuito e letto Value of Document - basato sulla attività del documento e sul linkage Value of Topic somma del Valore dei documenti relativi all argomento 41

42 Knowledge Discovery 42

43 Esempio di K-map Categories Document popularity Document Summary Awareness / IM Affinity rank Community location 43

44 Soluzioni di KM per i contact center Nel processo di interazione nel contact center si crea conoscenza che può essere catturata e riusata. Il supporto può essere fornito all operatore di help desk o al cliente/cittadino (self-service) Principali strumenti: Strumenti di gestione delle Strumenti di problem solving 1 livello: sistemi di ricerca per parole chiave o in linguaggio naturale su documentazione o su precedenti domande e risposte 2 livello: adaptive learning tools che sviluppano automaticamente associazioni tra sintomi e soluzioni 3 livello: sistemi che mettono in relazione cause e sintomi con le soluzioni; richiedono lavoro di alimentazione da parte di esperti di dominio e ingegneri della conoscenza (Case Based Reasoning, alberi decisionali, ecc.) 44

45 Quadrante magico e-services 45

46 La convergenza secondo gli analisti di mercato Gartner: Smart Enterprise Suite (SES) MetaGroup: Knowledge worker infrastructure (KWI) GigaGroup: Adaptative Workspace 46

47 Convergenza secondo METAGroup Unificazione di servizi di: gestione dei contenuti, supporto alla collaborazione learning erogati attraverso un portale Il mercato del knowledge worker infrastructure (KWI) si forma attraverso fusioni/acqusizioni (ad es. Documnetum/eRoom e Microsoft/Placeware) ed estensioni funzionali (ad es. Oracle collaboration suite) Prime soluzioni nel 2003/2004 La maturità nel 2007 con la adozione diffusa di web services e XML 47

48 Convergenza secondo GigaGroup 48

49 Evoluzione verso le Suite La maggior parte dei venditori di portali, content management, document management e business application stanno diventando venditori di SES. L area di provenienza sarà il fattore di selezione per i prossimi 2 anni Il segmento che scomparirà come categoria indipendente più rapidamente sarà la collaborazione I web service alla base delle nuove applicazioni Tra cinque anni 5 venditori di SES domineranno 80% del mercato (Gartner marzo 2003) 49

50 Tre principali categorie di produttori tradizionali venditori di infrastrutture (IBM, MSFT, Oracle) venditori forti in un segmento (ad es. Plumtree nei portali, Open Text nel team collaboration, Vignette nel content management) che si espandono negli altri segmenti, ad es.: Documentum acquista eroom, Vignette acquista Epicentric Open Text acquista Corechange venditori di applicazioni di business (SAP, Siebel, People Soft, ecc.) 50

51 tecnologie incluse nelle suite: Content management Collaboration (IM, alerting, real-time application sharing, presence ecc) Multichannel access Information organization/retrieval (information categorization, taxonomy generation) Expertise location and management Community technology Process management Portal framework 51

52 Vantaggi delle suite per l utente Semplifica il processo decisionale di acquisto Riduce il rischio di disadattamento funzionale Riduce i costi di integrazione 52

53 il nascente mercato delle Smart Enterprise Suite 53

54 fine

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