Масштабирование ценности знаний на основе методики VoK

Введение. В ситуации непрерывных организационных изменений крайне важно внедрять методы, позволяющие снизить неопределенность и оценить перспективность тиражирования проекта. Проекты по управлению знаниями обладают рядом отличительных черт, затрудняющих анализ результатов их внедрения и их планирование.

Цель. Разработка метода оценки эффективности знаний как для проекта/продукта в целом, так и для отдельных активов; проверка этого метода на имеющихся данных; разработка подхода к принятию управленческих решений о развитии того или иного продукта по управлению знаниями.

Материалы и методы. Исходными материалами для исследования послужили аналитические данные системы распространения знаний. Для решения поставленной задачи применены методы анализа и синтеза. В частности, проведен анализ существующих методов оценки эффективности знаний и барьеров их применения в нефтегазовой отрасли и его синтез с подходами масштабируемости программных решений с учетом особенностей управления знаниями. Исходные материалы применены для моделирования экономических эффектов.

Результаты. Выявлены наиболее перспективные направления развития системы управления знаниями, оценен потенциал масштабирования ценности знаний, определены возможности развития модели и сценарного анализа.

Заключение. В данной статье приведен обзор ключевых подходов, которые могут быть актуальны для широкого круга читателей, вовлеченных в процессы цифровой трансформации бизнеса и интересующихся вариантами оценки тиражируемости ИТ-решений и продуктов управления знаниями.

1. Аренков И.А., Крылова Ю.В., Ценжарик М.К. Клиентоориентированный подход к управлению бизнес-процессами в цифровой экономике // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. — 2017. — Т. 10. — № 6. https://doi.org/10.18721/JE.10602

2. Клачек П.М., Полупан К.Л., Либерман И.В. Цифровизация экономики на основе системно-целевой технологии управления знаниями // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. — 2019. — Т. 12. — № 3. https://doi.org/10.18721/JE.12301

3. Garrick, J., Chan, A. Knowledge management and professional experience: the uneasy dynamics between tacit knowledge and performativity in organizations // Journal of knowledge management, Emerald, UK. — 2017. — № 21. — P. 872–884. https://doi.org/10.1108/JKM-02-2017-0058

4. Edvinsson L. IC 21: reflections from 21 years of IC practice and theory // Journal of intellectual Capital, Emerald, UK. —2013. — № 14. — P. 163–172. https://doi.org/10.1108/14691931311289075

5. Roos J., Edvinsson L., Roos G. Intellectual Capital: Navigating in the New Business Landscape, Springer, Germany. —1998. — 132 p.

6. Brooking A. On the importance of managing intangible assets as part of corporate strategy // The Proceedings of the 2nd European Conference on Intellectual Capital. — 2010. — 137 p.

7. Архипова Л.И. Юнит-экономика как инструмент прогнозной аналитики в маркетинге. Веб-программирование и интернет-технологии WebConf2021. — БГУ, 2021. — С. 180–182. https://elib.bsu.by/handle/123456789/261694

8. Jong-Min K.. Sunghae J. Graphical causal inference and copula regression model for Apple keywords by texting mining. Adv. Eng. Inform. — 2015. — № 29. — С. 918–929.

9. Васильева Е.В., Лосева В.В. Воронка онлайн-продаж как аналитический инструмент управления эффективностью бизнеса // Управление. — 2019. — № 7 (3). — С. 63–74.

10. Barani S., Rashnoadi Y., Khamehchi H., Javashi Jadid S. A meta-analysis of the antecedents and consequences of targeted organizational forgetfulness // Journal of Human Resource Studies. — 2021 — № 11(4). — С. 174–195.