Progetto KOMMA Nous Informatica S.r.l

Presentazione sul tema: "Progetto KOMMA Nous Informatica S.r.l"— Transcript della presentazione:

1 Progetto KOMMA Nous Informatica S.r.l via Ostiense 131/ L Roma - tel fax Filiale di Milano: via Gressoney, Milano – tel sito:

2 Presentazione 1. La conoscenza nelle organizzazioni aziendali
2. Il Knowledge Management 3. Il progetto Komma 4. Gli sviluppi

3 1. Fonti della conoscenza
processes technologies products business processes which enable to add value, generate profit, etc. Knowledge regarding The knowledge regarding markets, products, technologies, markets the organisation

4 In generale si possono distinguere due tipi di conoscenza
1. Cos’è la conoscenza? In generale si possono distinguere due tipi di conoscenza Conoscenza implicita: ciò che si sa ma che in realtà non si sa di sapere; Conoscenza esplicita: ciò che si sa e si sa di sapere.

5 1. Conoscenza Implicita La conoscenza implicita viene appresa nel lungo tempo dall’esperienza acquisita. E’ estremamente difficile tradurla a parole o rappresentarla in database. Esempio: lanciare una palla da baseball.

6 1. Conoscenza Esplicita La conoscenza esplicita è il tipo di conoscenza che meglio si adatta alle basi di conoscenza ed alle iniziative di KM. E’ la conoscenza che può essere rappresentata e resa quindi usufruibile agli altri. Esempio: Regole del Baseball.

7 1. Managing Knowledge In un processo di KM si focalizza l’attenzione sulla conoscenza esplicita. La conoscenza tacita segue in maniera naturale se si è fatto un buon lavoro sulla conoscenza esplicita.

8 1. La conoscenza nelle organizzazioni aziendali
La conoscenza aziendale è un patrimonio e come tale va preservata e diffusa. La conoscenza applicativa Conoscenza procedurale: processi software, procedure organizzative; Conoscenza dichiarativo-fattuale: archivi, basi di dati; Conoscenza documentale: rapporti, verbali di riunione, note etc.

9 1. La conoscenza applicativa
Le ragioni principali della sua dispersione: Mancanza di documentazione consistente Mancata condivisione della documentazione Utilizzo di strumenti non adeguati Mancato aggiornamento della documentazione Indisponibilità di strumenti per indagini avanzate sui metadati Bassa standardizzazione delle fasi di analisi e modellizzazione dei dati

10 2. Il Knowledge Management
Definizione Obiettivi Case Studies Concetti di base Fasi di un processo di KM Un esempio di applicazione

11 2. Il Knowledge Management Una definizione
Il KM è un insieme di metodologie e strumenti che hanno come fine ultimo quello di consentire la condivisione ed il riutilizzo della conoscenza come patrimonio aziendale, sia essa di processo o applicativa.

12 2. Il Knowledge Management Gli obiettivi
Rappresentazione formale della conoscenza aziendale; Creazione di strumenti che garantiscano: Flessibilità nel recupero, nella definizione e nell’elaborazione della conoscenza Integrazione di sorgenti informative eterogenee Agevoli modalità di navigazione ipertestuale tra i concetti Efficaci metodi di ricerca

13 2. Il Knowledge Management Case Studies
Per l’impostazione di un intervento di KM si possono individuare quattro macro categorie di obiettivi che le aziende perseguono, con l’indicazione dei casi di maggior successo in cui ciascuna strategia è stata applicata.

14 2. Il Knowledge Management Case Studies
Documentare la conoscenza posseduta e creare basi di conoscenza al fine di ridurre i tempi e migliorare la qualità di progettazione, sviluppo e produzione. Arthur Andersen US Army

15 2. Il Knowledge Management Case Studies
Facilitare l’accesso alla conoscenza interna e l’uso della conoscenza disponibile per potenziare i processi operativi e i processi decisionali. British Petroleum

16 2. Il Knowledge Management Case Studies
Favorire la circolazione della conoscenza per l’innovazione dell’offerta e il presidio del mercato e dei clienti. British Telecom Volkswagen

17 “ Gestire la conoscenza come asset aziendale Skandia
Buckman Laboratories

18 2. Il Knowledge Management I concetti di base
Il contesto informativo: ambiente in cui si vogliono strutturare i processi di KM. Il dominio della conoscenza: area di interesse specifico all’interno del contesto. L’ontologia: linguaggio, dotato di una sintassi ed una semantica proprie che consente di astrarre e concettualizzare le entità rilevanti in un dominio.

19 2. Il Knowledge Management Fasi di un processo di KM
Acquisizione Rappresentazione e archiviazione Condivisione Diffusione Recupero Evoluzione

20 Knowledge Management is
Knowledge Processes Acquire Knowledge Update Knowledge Knowledge Assets Preserve Knowledge Apply Knowledge is not just about the knowledge assets of an organisation but also about the processes that need to be in place to manage these assets KAM Involves the identification and analysis of available and required knowledge assets and knowledge asset related processes and the subsequent planning and control of actions to develop both the assets and processes so as to fulfil organisational objectives In other words an organisational memory cannot be just put in place but must be processes in place to utilise the it refreshed/maintained and updated, etc Share Knowledge Transfer Knowledge

21 2. Il Knowledge Management Fasi di un processo di KM
Acquisire la conoscenza implica: Puntuale definizione degli scopi progettuali Individuazione delle funzioni dell’applicazione e dei vincoli di integrità Corretta acquisizione ed analisi delle fonti informative Analisi semantica dei termini utilizzati Standardizzazione di termini e sinonimi

22 2. Il Knowledge Management Fasi di un processo di KM
Rappresentare ed archiviare la conoscenza implica: Normalizzare i concetti del dominio Rappresentare i concetti nel formalismo individuato (vocabolario comune=>ontologia) Registrare le informazioni nel repository

23 2. Il Knowledge Management Fasi di un processo di KM
Condividere la conoscenza implica: Ricercare l’accordo fra i componenti del team di lavoro sulle scelte effettuate Individuare una terminologia condivisa da strutture cooperanti Specificare in modo non ambiguo la definizione dei termini

24 2. Il Knowledge Management Fasi di un processo di KM
Diffondere la conoscenza implica: Utilizzare strumenti informatici accessibili a tutte le strutture interessate come Data Architect, Erwin, ecc. da parte degli analisti

25 2. Il Knowledge Management Fasi di un processo di KM
Recuperare la conoscenza implica: Poter effettuare interrogazioni alla base dei dati.

26 2. Il Knowledge Management Fasi di un processo di KM
Far evolvere la conoscenza implica: Applicare una corretta metodologia per assicurare la consistenza nella descrizione del sistema Assicurare il controllo della configurazione della comunicazione e delle sue versioni nel tempo.

27 2. Il Knowledge Management Un esempio di applicazione

28 3. Il sistema KOMMA Obiettivi del progetto Architettura di riferimento
Destinatari Fonti di conoscenza Meta Data Base Infrastruttura tecnologica Il motore di ricerca Oracle Context Funzionalità del sistema

29 3.1 Il sistema KOMMA Obiettivi del progetto
Acquisizione di consapevolezza sul Knowledge Management; Conoscenza metodologie di soluzione; Avviamento del processo di KM nel contesto informatico del cliente; Realizzazione di un sistema software che: Fornisca supporto ai gruppi di sviluppo e di esercizio, consenta la sperimentazione di un’architettura tecnologica e applicativa di riferimento.

30 3.2 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento

31 3.2.1 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
I destinatari (IT) Sviluppo software Esercizio Sistemi Knowledge Manager

32 3.2.2 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
Le fonti di conoscenza Processi aziendali Requisiti utente Specifiche e modelli dati Data Base aziendali Software

33 3.2.3 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
IL Meta Data Base Repository centrale dei metadati I vantaggi dell’MDB centralizzazione delle informazioni di tutti gli oggetti Oracle, definizione di una ontologia, trattamento dei metadati mediante linguaggio SQL.

34 3.2.4 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
L’infrastruttura tecnologica Rete Intranet e/o Extranet Data Base Oracle Motore di ricerca Oracle ConText Cartridge Architettura Microsoft: IIS, MTS HTML e DHTML ASP

35 3.2.5 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
Il motore di ricerca Oracle Context Cartridge Supporta la realizzazione di funzionalità avanzate di ricerca testuale o tematica sui metadati, in modo destrutturato, e consente di implementare algoritmi di restituzione dei risultati (scoring)

36 3.2.6 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
Il motore di ricerca Oracle Context Cartridge Oracle Context è un’opzione di Oracle Server che consente l’esecuzione di query testuali e tematiche su colonne di tabelle Oracle e su documenti di testo indicizzati da colonne di tabelle Oracle.

37 3.2.7 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
I principali concetti ed oggetti su cui si basa l’architettura sono i seguenti: Colonne testo Policy Tile Dizionario dati Operazioni testo Caricamento del testo

38 3.2.8 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
Memorizzazione del testo Filtri sul testo Indici Context Indici tematici Thesauri

39 3.2.9 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
Una query tematica è una parola o una frase che contiene in sé il concetto per il quale si effettua la ricerca. Per selezionare in maniera opportuna la parola o la frase che rapperesenta la nostra idea, occorre avere un’idea di come è organizzato il Knowledge Catalog.

40 3.2.10 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
Il Knowledge Catalog è una collezione di oltre parole e frasi, organizzate in una gerarchia concettuale con oltre categorie. Al primo livello vi sono 6 categorie principali, da queste si diramano poi categorie e concetti più specifici.

41 3.2.10 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
Prima di sottomettere una query tematica l’insieme dei documenti deve essere indicizzato per tema. Durante la fase di indicizzazione, Context estrae fino a 16 concetti o temi principali. Un tema può essere un concetto concreto (insetti) o un concetto astratto (successo).

42 3.2.10 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
Un indice tematico contiene una lista di tutti i temi dei documenti presenti in una colonna e i documenti che si riferiscono a ciascun tema. Il theme lexer analizza il testo a livello di frase, paragrafo e documento per creare il contesto in cui il documento può essere inquadrato. Utilizza un mix di metodi statistici ed euristiche per determinare i temi principali sviluppati nel documento.

43 3.2.10 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
I Servizi Linguistici vengono utilizzati per fornire viste diverse del contenuto dei documenti. L’utente può, quindi, determinare rapidamente la loro rilevanza rispetto alla query effettuata.

44 3.2.10 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
I Servizi Linguistici possono generare i seguenti output linguistici: Temi: concetti principali di un documento. Gist: paragrafo o paragrafi che meglio rappresentano il contenuto di un documento. Theme Summary: paragrafo o paragrafi di un documento che meglio rappresentano un dato tema.

45 3.2.10 Il sistema KOMMA Architettura di riferimento
Sentence-Level Gist: frase o frasi di un documento che meglio rappresentano i temi contenuti nel documento stesso. Sentence-Level Theme Summary: frase o frasi di un documento che meglio rappresentano un dato tema.

46 3.3 Il sistema KOMMA Le funzionalità
Alimentazione dell’MDB Dal dizionario dati di Oracle, integrazione con altre informazioni (note, commenti, …) Interrogazione dell’MDB schemi dati, documentazione: sintesi, dettaglio, testi, ... Stampa template di stampa in formato rpt

47 Ipotesi architetturale:
4. Gli Sviluppi Estensione del sistema ad altri tipi di conoscenza: conoscenza procedurale conoscenza documentale conseguenze Ipotesi architetturale: le nuove strutture i dizionari: definizione i dizionari: un esempio la ricerca tematica: un esempio Riepilogo

48 Estensione del sistema ad altri tipi di conoscenza
4. Gli Sviluppi Estensione del sistema ad altri tipi di conoscenza Gestione della conoscenza procedurale Acquisizione informazioni dal codice PL/Sql,Html, Dhtml, Asp, etc., definizione di standard di sviluppo e commento del codice.

49 Estensione del sistema ad altri tipi di conoscenza
4. Gli Sviluppi Estensione del sistema ad altri tipi di conoscenza Gestione della conoscenza documentale acquisizione documentazione di progetto, Estrazione dizionario terminologico, sul dominio, Estrazione dizionario dei nomi propri e classificazione, Indicizzazione linguistica, Event recognize, per ricerche tematiche,

50 Estensione del sistema ad altri tipi di conoscenza
4. Gli Sviluppi Estensione del sistema ad altri tipi di conoscenza Conseguenze estensione dell’attuale architettura, per la gestione della conoscenza maturata durante le fasi alte del ciclo di vita dei progetti informatici, estensione dell’mdb, per l’archiviazione dei dati relativi ai processi software, e per migliorare l’indicizzazione della documentazione

51 4. Gli Sviluppi: Ipotesi architetturale
Processi aziendali Sistemi informatici I.T. Oggetti Oracle Oracle Data Specifiche Modelli dati Sistema di estrazione Dictionary Data Base aziendali Requisiti utente Meta Data Base Sistema di estrazione Script PL/SQL Event recognize Esercizio Sistemi Front end Microsoft INTRANET - EXTRANET SQL Oracle ConText Sviluppo software Knowledge manager

52 4. Gli Sviluppi: Le nuove strutture
Estrazione dai documenti del dizionario terminologico e del dizionario dei nomi propri Sistema di estrazione dizionario terminologico Integrazione dati strutturati e non strutturati Sistema di estrazione dizionario nomi propri Documenti di progetto Meta Data Base Dizionari Event recognize Motore di ricerca Indicizzazione tematica Indicizzazione linguistica, miglioramento performance di ricerca

53 I dizionari: definizione
4. Gli Sviluppi I dizionari: definizione Ogni realtà è caratterizzata da un suo insieme di termini significativi: indicizzare i documenti ricercando solo questi garantisce un maggior correttezza e rapidità nei risultati della ricerca; Ogni nome proprio, non essendo presente in alcun dizionario tradizionale, rappresenta un buco nero nelle possibilità di ricerca di ogni motore.

54 I dizionari: un esempio
4. Gli Sviluppi I dizionari: un esempio Motore di ricerca Dizionario nomi Ricerca solo i nomi propri Richiesta di ricerca: ‘Nome proprio’ Motore di ricerca Ricerca Full Text Motore di ricerca Dizionario termini Richiesta di ricerca: ‘Apparato Gsm’ Ricerca solo i termini significativi

55 Ricerca tematica: un esempio
4. Gli Sviluppi Ricerca tematica: un esempio Mediterraneo, cerchiamo un mare o una crociera?

56 4. Gli Sviluppi Riepilogo
Estensione alla conoscenza documentale e procedurale Ricerche tematiche Contestualizzazione delle ricerche testuali Integrazione e centralizzazione di fonti di conoscenza eterogenee