Categories
Uncategorized

BAB 11 Mengelola Pengetahuan

11.1 MANAJEMEN PENGETAHUAN LANDSCAPE

Dimensi penting dari Pengetahuan

            Pengetahuan adalah kedua atribut individu dan atribut kolektif perusahaan. Pengetahuan adalah kognitif, bahkan fisiologis, peristiwa yang terjadi di dalam kepala orang. Hal ini juga disimpan di perpustakaan dan catatan, bersama dalam kuliah, dan disimpan oleh perusahaan dalam bentuk proses bisnis dan karyawan tahu-bagaimana. Pengetahuan yang berada di benak karyawan yang belum didokumentasikan disebut pengetahuan tacit, sedangkan pengetahuan yang telah didokumentasikan disebut pengetahuan eksplisit. Pengetahuan dapat berada di e-mail, pesan suara, grafis, dan dokumen tidak terstruktur serta dokumen terstruktur. Pengetahuan umumnya diyakini memiliki lokasi, baik di benak manusia atau dalam proses bisnis yang spesifik. Pengetahuan adalah “lengket” dan tidak berlaku secara universal dan mudah dipindahkan. Akhirnya, pengetahuan dianggap situasional dan kontekstual. Misalnya, Anda harus tahu kapan untuk melakukan prosedur serta bagaimana melakukan hal itu. Tabel 11-1 ulasan dimensi-dimensi pengetahuan.

Tabel 11-1

DIMENSI PENTING PENGETAHUAN

Pengetahuan Adalah Aset Perusahaan

  • Pengetahuan merupakan aset tidak berwujud.
  • Transformasi data menjadi informasi yang berguna dan pengetahuan membutuhkan sumber daya organisasi.
  • Pengetahuan tidak tunduk pada hukum semakin berkurang seperti aset fisik, melainkan mengalami efek jaringan sebagai nilai meningkat sebagai lebih banyak orang berbagi.

Pengetahuan Telah Berbeda Bentuk

  • Pengetahuan dapat berupa tacit atau eksplisit (dikodifikasi).
  • Pengetahuan melibatkan pengetahuan, kerajinan, dan keterampilan.
  • Pengetahuan melibatkan mengetahui bagaimana mengikuti prosedur.
  • Pengetahuan melibatkan mengetahui mengapa, tidak hanya ketika, terjadi hal-hal (kausalitas).

Pengetahuan Memiliki Lokasi

  • Pengetahuan adalah peristiwa kognitif yang melibatkan model mental dan peta individu.
  • Ada baik sosial dan secara individual pengetahuan.
  • Pengetahuan adalah “lengket” (sulit untuk bergerak), terletak (terjerat dalam budaya perusahaan), dan kontekstual (hanya bekerja dalam situasi tertentu).

Pengetahuan Adalah Situasi

  • Pengetahuan adalah kondisional: Mengetahui kapan harus menerapkan prosedur adalah sama pentingnya dengan mengetahui prosedur (bersyarat).
  • Pengetahuan adalah terkait dengan konteks: Anda harus tahu bagaimana menggunakan alat tertentu dan dalam keadaan apa.

Pengetahuan Manajemen Rantai Nilai

            Pengetahuan manajemen mengacu pada serangkaian proses bisnis yang dikembangkan dalam suatu organisasi untuk membuat, menyimpan, mentransfer, dan menerapkan pengetahuan. Manajemen pengetahuan meningkatkan kemampuan organisasi untuk belajar dari lingkungannya dan untuk menggabungkan pengetahuan ke dalam proses bisnisnya. Mengilustrasikan nilai tambah lima langkah dalam rantai nilai manajemen pengetahuan. Setiap tahap dalam rantai nilai menambah nilai data mentah dan informasi yang mereka berubah menjadi pengetahuan yang dapat digunakan.

Manajemen pengetahuan hari ini melibatkan kedua kegiatan sistem informasi dan sejumlah memungkinkan manajemen dan kegiatan organisasi.

Jenis Sistem Manajemen Pengetahuan     

Ada tiga kategori utama dari sistem manajemen pengetahuan, dan masing-masing dapat dipecah lebih lanjut menjadi jenis yang lebih khusus dari sistem manajemen pengetahuan.

Jenis Utama Sistem Manajemen Pengetahuan

11.2 SISTEM MANAJEMEN PENGETAHUAN ENTERPRISE-WIDE

Enterprise Content Management Systems

            Bisnis saat ini perlu untuk mengatur dan mengelola kedua aset pengetahuan terstruktur dan semi terstruktur. Pengetahuan terstruktur adalah pengetahuan eksplisit yang ada dalam dokumen resmi, serta dalam aturan formal bahwa organisasi berasal dengan mengamati para ahli dan perilaku pengambilan keputusan mereka. Namun, menurut para ahli, setidaknya 80 persen dari konten bisnis organisasi semi terstruktur atau tidak terstruktur-informasi dalam folder, pesan, memo, proposal, format yang berbeda dan disimpan di banyak lokasi. Sistem manajemen konten perusahaan membantu organisasi mengelola kedua jenis informasi. Mereka memiliki kemampuan untuk menangkap pengetahuan, penyimpanan, pencarian, distribusi, dan pelestarian untuk membantu perusahaan meningkatkan proses bisnis mereka dan keputusan. Sistem tersebut meliputi repositori perusahaan dokumen, laporan, presentasi, dan praktik terbaik, serta kemampuan untuk mengumpulkan dan mengorganisir pengetahuan semiterstruktur seperti e-mail (lihat Gambar 11-3). Sistem manajemen konten perusahaan besar juga memungkinkan pengguna untuk mengakses sumber-sumber eksternal informasi, seperti feed berita dan penelitian, dan untuk berkomunikasi melalui e-mail, chatting / instant messaging, kelompok diskusi, dan konferensi video. Open Text Corporation, EMC (Documentum), IBM, dan Oracle Corporation vendor perangkat lunak manajemen konten perusahaan terkemuka.

Pengetahuan Sistem Jaringan

            Sistem jaringan pengetahuan, juga dikenal sebagai lokasi keahlian dan sistem manajemen, mengatasi masalah yang timbul ketika pengetahuan yang tepat tidak dalam bentuk dokumen digital melainkan berada dalam memori individu ahli di perusahaan. Sistem jaringan pengetahuan menyediakan direktori online ahli perusahaan di terdefinisi dengan baik domain pengetahuan dan menggunakan teknologi komunikasi untuk memudahkan bagi karyawan untuk menemukan ahli yang tepat dalam sebuah perusahaan.

Kolaborasi Alat dan Sistem Manajemen Pembelajaran

            Sistem manajemen konten perusahaan utama termasuk portal dan kolaborasi teknologi yang kuat. Portal pengetahuan perusahaan dapat menyediakan akses ke sumber-sumber eksternal informasi, seperti feed berita dan penelitian, serta sumber daya internal pengetahuan bersama dengan kemampuan untuk e-mail, chatting / instant messaging, kelompok diskusi, dan konferensi video.

11.3 PENGETAHUAN SISTEM KERJA

Pekerja pengetahuan dan pengetahuan Kerja

            Pekerja pengetahuan biasanya memiliki tingkat pendidikan yang tinggi dan keanggotaan dalam organisasi profesional dan sering diminta untuk melakukan penilaian independen sebagai aspek rutinitas pekerjaan mereka. Pengetahuan pekerja melakukan tiga peran kunci yang sangat penting untuk organisasi dan manajer yang bekerja dalam organisasi:

  • Menjaga arus organisasi dalam pengetahuan seperti yang berkembang di dunia-dalam teknologi eksternal, ilmu, pemikiran sosial, dan seni
  • Melayani sebagai konsultan internal yang menyangkut bidang pengetahuan mereka, perubahan yang terjadi, dan peluang
  • Bertindak sebagai agen perubahan, mengevaluasi, memulai, dan mempromosikan proyek perubahan

Persyaratan Pengetahuan Sistem Kerja

            Sebagian besar pekerja pengetahuan bergantung pada sistem kantor, seperti pengolah kata, voice mail, e-mail, konferensi video, dan sistem penjadwalan, yang dirancang untuk meningkatkan produktivitas pekerja di kantor. Namun, pengetahuan pekerja juga memerlukan sistem kerja pengetahuan yang sangat khusus dengan grafis yang kuat, alat-alat analisis, dan komunikasi dan kemampuan manajemen dokumen.

11.4 TEKNIK CERDAS

            Kecerdasan buatan dan teknologi database memberikan sejumlah teknik cerdas yang organisasi dapat digunakan untuk menangkap pengetahuan individu dan kolektif dan untuk memperluas basis pengetahuan mereka. Sistem pakar, penalaran berbasis kasus, dan logika fuzzy digunakan untuk menangkap pengetahuan tacit. Jaringan saraf dan data mining digunakan untuk penemuan pengetahuan. Mereka dapat menemukan pola yang mendasari, kategori, dan perilaku di set data yang besar yang tidak bisa ditemukan oleh manajer sendiri atau hanya melalui pengalaman. Algoritma genetika digunakan untuk menghasilkan solusi untuk masalah yang terlalu besar dan kompleks bagi manusia untuk menganalisa sendiri. Agen cerdas dapat mengotomatisasi tugas-tugas rutin untuk membantu perusahaan mencari dan menyaring informasi untuk digunakan dalam perdagangan elektronik, manajemen rantai pasokan, dan kegiatan lainnya.

Menangkap Pengetahuan: Expert System

            Expert system yaitu  teknik cerdas untuk menangkap pengetahuan diam-diam dalam domain yang sangat spesifik dan terbatas keahlian manusia. Sistem ini menangkap pengetahuan karyawan yang terampil dalam bentuk seperangkat aturan dalam sistem perangkat lunak yang dapat digunakan oleh orang lain dalam organisasi. Seperangkat aturan dalam sistem pakar menambah memori, atau belajar disimpan, perusahaan.

Aturan Dalam Expert System.
Sistem pakar berisi sejumlah aturan yang harus diikuti. Aturan saling berhubungan; jumlah hasil dikenal di muka dan terbatas; ada beberapa jalur untuk hasil yang sama; dan sistem dapat mempertimbangkan beberapa aturan pada satu waktu. Aturan digambarkan adalah untuk sistem pakar kredit pemberian sederhana.

Intelijen organisasi: Penalaran Berbasis Kasus

            Expert system(sistem pakar) terutama menangkap pengetahuan tacit ahli individu, tetapi organisasi juga memiliki pengetahuan kolektif dan keahlian yang mereka telah dibangun selama bertahun-tahun. Pengetahuan organisasi ini dapat ditangkap dan disimpan menggunakan penalaran berbasis kasus. Dalam kasus berbasis penalaran (CBR), deskripsi dari pengalaman masa lalu spesialis manusia, direpresentasikan sebagai kasus, disimpan dalam database untuk nanti ketika pengguna bertemu kasus baru dengan parameter yang sama. Pencarian sistem untuk kasus-kasus yang disimpan dengan karakteristik masalah yang sama dengan yang baru, menemukan fit terdekat, dan menerapkan solusi dari kasus lama ke kasus baru. Solusi sukses ditandai dengan kasus baru dan keduanya disimpan bersama-sama dengan kasus lain dalam basis pengetahuan. Solusi gagal juga ditambahkan ke database kasus bersama dengan penjelasan mengapa solusi tidak bekerja

Sistem Fuzzy Logic

            Logika fuzzy adalah teknologi berbasis aturan yang dapat mewakili ketidaktepatan seperti dengan membuat aturan yang menggunakan nilai-nilai perkiraan atau subjektif. Hal ini dapat menjelaskan fenomena tertentu atau proses bahasa dan kemudian menyatakan bahwa deskripsi dalam sejumlah kecil aturan yang fleksibel. Organisasi dapat menggunakan logika fuzzy untuk membuat sistem perangkat lunak yang menangkap pengetahuan tacit mana ada ambiguitas linguistik.

Neural Networks (Jaringan saraf)

            Jaringan saraf yang digunakan untuk memecahkan kompleks, kurang dipahami masalah yang sejumlah besar data telah dikumpulkan. Mereka menemukan pola dan hubungan dalam jumlah besar data yang akan terlalu rumit dan sulit bagi manusia untuk menganalisis. Jaringan saraf menemukan pengetahuan ini dengan menggunakan hardware dan software yang paralel dengan pola pengolahan otak biologis atau manusia. Jaringan saraf “belajar” pola dari sejumlah besar data dengan memilah-milah data, mencari hubungan, model bangunan, dan mengoreksi lagi dan lagi kesalahan model sendiri.

Algoritma genetic

            Algoritma genetika yang berguna untuk mencari solusi optimal untuk suatu masalah tertentu dengan memeriksa jumlah yang sangat besar kemungkinan solusi untuk masalah itu. Mereka didasarkan pada teknik yang terinspirasi oleh biologi evolusioner, seperti warisan, mutasi, seleksi, dan Crossover (rekombinasi).

Sistem AI Hybrid

            Algoritma genetika, logika fuzzy, jaringan saraf, dan sistem pakar dapat diintegrasikan ke dalam satu aplikasi untuk mengambil keuntungan dari fitur terbaik dari teknologi ini. Sistem seperti ini disebut sistem AI hybrid.

Agen Intelejen (agen cerdas)

            Teknologi agen intelejen membantu bisnis menavigasi melalui sejumlah besar data untuk mencari dan bertindak atas informasi yang dianggap penting. Agen cerdas adalah program perangkat lunak yang bekerja di latar belakang tanpa campur tangan manusia secara langsung untuk melaksanakan tugas-tugas tertentu, berulang-ulang, dan diprediksi untuk pengguna individu, proses bisnis, atau aplikasi perangkat lunak. Agen menggunakan terbatas built-in atau basis pengetahuan belajar untuk menyelesaikan tugas-tugas atau membuat keputusan atas nama pengguna, seperti menghapus e-mail sampah, janji penjadwalan, atau bepergian melalui jaringan yang saling berhubungan untuk menemukan tiket pesawat termurah ke California.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *