Gestión del conocimiento y data warehouse

Resumen

La Gestión o Administración del Conocimiento (en inglés Knowledge Management) es un concepto utilizado en las empresas, que pretenden transferir el conocimiento y experiencia existente en los empleados, de modo de ser utilizado como un recurso disponible para otros en la organización. La mayoría de las Organizaciones que ya han desarrollado sus primeros Sistemas de Gestión del Conocimiento, han tenido en cuenta la necesidad de disponer del soporte informático de un Almacén General de Información que es denominado en términos anglosajones “DATA WAREHOUSE”, o al menos de un Almacén de Información Parcial y Resumida sobre una área de conocimiento crítico para la Organización, como pueden ser: Información Comercial, de Productos, Marketing, etc.

En la actualidad está cada vez siendo codificada más información en formato digital, para que así resulte accesible mediante ordenador. Asimismo, están confeccionándose herramientas que permiten buscar de forma efectiva en bases de datos, ficheros, ‘páginas web, data warehouse, repositorios, etc., y de ese modo extraer información de valor añadido, capturar su significado, organizarlo y hacerlo disponible.

La Gestión del Conocimiento y su vinculación a los Data Warehouses

El hombre y el conocimiento que este posee y aporta a la organización es el valor más importante que tiene la entidad. Este precepto es reconocido y utilizado por el nuevo enfoque gerencial que es la Gestión del Conocimiento, cuya efectiva técnica de gestión implica adquirir, utilizar y mejorar los conocimientos necesarios para la organización, creando un ambiente que permita compartirlos y transferirlos entre todos los trabajadores y cuadros de dirección para que lo utilicen en vez de volver a descubrirlos.

En la actualidad se considera que la gestión del conocimiento ha dejado de ser una suposición para convertirse en una técnica efectiva de gestión.

Definición de conocimiento

El conocimiento es materia de estudio de distintas disciplinas, tales como la filosofía, la psicología, la gestión empresarial y, más recientemente la informática, por ello se encuentran diferentes definiciones según el punto de vista e interés de quienes se pronuncian. Aunque a efectos de este trabajo interesan sobre todo las definiciones más pragmáticas desde la óptica empresarial, conviene conocer, en aras de un mejor entendimiento y colaboración más eficaz con personas interesadas en las otras disciplinas, diversas definiciones así como la terminología que rodea al concepto conocimiento.

El conocimiento es un conjunto de datos sobre hechos, verdades o de información almacenada a través de la experiencia o del aprendizaje (a posteriori), o a través de introspección (a priori). El conocimiento es una apreciación de la posesión de múltiples datos interrelacionados que por sí solos poseen menor valor cualitativo.

El conocimiento comienza por los sentidos, pasa de estos al entendimiento y termina en la razón. Igual que en el caso del entendimiento, hay un uso meramente formal de la misma, es decir un uso lógico ya que la razón hace abstracción de todo un contenido, pero también hay un uso real.

La ciencia obtiene conocimiento siguiendo un método denominado método científico o método experimental, y al conocimiento así obtenido se lo denomina conocimiento científico.

Tipos de conocimiento

De las muchas clasificaciones que se pueden encontrar a efectos de este trabajo interesa la que divide al conocimiento en: tácito y explícito.

Conocimiento tácito. Este tipo de conocimiento es el que no está registrado por ningún medio y que sólo se obtiene por la adquisición de conocimiento de manera práctica y sólo es posible trasmitir y recibir consultando directa y específicamente al poseedor de estos conocimientos.

Conocimiento explícito: Se trata del conocimiento basado en datos concretos con los que sería suficiente su conocimiento para el aprovechamiento de los mismos sin necesidad de interpretación alguna, expresándolo de una manera simple es “ la teoría”.

Nos corresponde ahora plantearnos cuál es la principal dificultad a la hora de abordar la gestión del conocimiento de una empresa. La materia prima de la que partimos es la información, en este caso, nuestra materia prima no escasea, más bien lo contrario, es excesiva. La información proviene de diversos entornos, clientes, personal, instituciones, etc.… Debemos eliminar la información redundante y obtener conclusiones de la información relevante. Estas técnicas de análisis son, entre otras, Data Mining (minería de datos) y Data Warehouse.

  • Data Mining: Conjunto de técnicas empleadas para el proceso de captación y análisis de la información disponible en el repositorio de la organización o, mejor aún, en el repositorio de Data Warehousing. Emplea técnicas de exploración de bases de datos, permite el tratamiento estadístico de los datos e incluye en la mayoría de los casos, diversos formatos para la salida de las conclusiones.
  • Data Warehousing: Almacén organizado de toda la información de la que dispone la compañía. Dicha organización permite el análisis y acceso a la información desde los distintos ámbitos de una actividad de negocio (ventas, producción, finanzas).

Evolución de las Organizaciones hacia la Gestión del Conocimiento

La Gestión del Conocimiento -GC- en un sentido amplio necesita de múltiples actuaciones en las organizaciones que desean llevarla a cabo, y que afectan a la propia organización, las personas que la integran y los medios informáticos utilizados. En relación con los últimos, el Data Warehouse constituye parte esencial de los mismos.

Un proyecto de desarrollo de un Data Warehouse, es sobre todo y ante todo un proyecto – GC – y requerirá que en la empresa u organización que se lleva a cabo:

Evolucione su cultura empresarial para hacerle posible.

Disponga de equipos humanos convenientemente preparados para desarrollarle.

Utilice una metodología de desarrollo que facilite la gestión y control del proyecto.
Disponga o adquiera herramientas informáticas que permitan tanto su análisis y diseño como su posterior desarrollo y puesta en producción.

Para llevar a cabo con éxito un proyecto de GC o un proyecto Data Warehouse es necesario que exista un balance adecuado entre “equipo humano” y “tecnología”. Hoy desgraciadamente no todas la empresas se encuentran en esta situación, como pone de manifiesto un estudio realizado en 1996 por la organización American Productivity and Quality Center en el que se constata que “el 85 % de las empresas tienen limitaciones para Gestionar el Conocimiento”.

Un porcentaje alto de proyectos Data Warehouse no han alcanzado los objetivos previstos y algunos se cancelaron antes de su finalización. En el punto siguiente se describen las barreras mas frecuentes que afectan a los proyectos KM. Estas barreras pueden tomar un peso aun mayor si además el desarrollo del proyecto se lleva a cabo sin utilizar una metodología de desarrollo contrastada con su adecuación a estos proyectos específicos.

El primer punto de partida que debe de contemplarse es la propia Visión del Data Warehouse y las alternativas de desarrollo.

Un Data Warehouse debe de considerarse mucho más que un archivo de datos corporativo que resulta crítico para ejecutar con éxito las iniciativas de la empresa:

  • Es también una enciclopedia especializada en los temas que afectan el quehacer de la empresa.
  • Incorpora herramientas que permiten facilitar a los gestores, de todos los niveles de la organización, la información que precisan. No precisamente “consultas complejas”, sino la información relevante solicitada, poniéndola a su disposición con fiabilidad y rapidez.
  • Tiene grandes analogías con un almacén físico, de aquí su propio nombre: Los sistemas operacionales son los que crean los “elementos de datos” que serán cargados en el Data Warehouse. Algunos de estos elementos de datos se resumen y sumarizan como “componentes de datos”. Los usuarios del Data Warehouse hacen sus peticiones, que les son entregadas como “productos de información”, estos productos son creados a partir de los “elementos” y “componentes” que existen en el Data Warehouse.

El almacén de datos (data warehouse), como soporte para la gestión del conocimiento

La mayoría de las Organizaciones que ya han desarrollado sus primeros Sistemas de Gestión del Conocimiento, como hemos comentado en el informe previo dedicado a estos nuevos sistemas, han tenido en cuenta la necesidad de disponer del soporte informático de un Almacén General de Información que denominábamos en términos anglosajones “data warehouse”, o al menos de una Almacén de Información Parcial y Resumida sobre una área de conocimiento crítico para la Organización, como pueden ser:
Información Comercial,
de Productos,
Marketing, etc.

Que en términos anglosajones denominamos “data mart”.

En la Metodología de desarrollo propuesta, comentamos la conveniencia de “establecer fases en el desarrollo de proyectos Data Warehouse”. El primer proyecto nos debe de permitir crear la estructura general del Data Warehouse de nuestra Organización y el primer Data Mark totalmente operativo a partir del cual podamos extraer conocimientos que puedan aplicarse de forma inmediata al negocio.

Posteriormente el proyecto general, y de largo alcance de nuestro Data Warehouse, se irá desarrollando en fases sucesivas, construyendo progresivamente nuevos Data Marts, cuyos datos resumidos ó sumarizados serán extraídos del Data Warehouse en desarrollo.

De esta forma conseguimos los objetivos fundamentales:

Disponer de una Almacén General de Información para toda la Organización. (el Data Warehouse de la Empresa).

Disponer de Conocimientos críticos para el Negocio, según las propias prioridades de cada organización (utilizando los Data Marts progresivamente creados, y las herramientas de obtención automática de conocimientos más idóneas).

Para acometer con éxito estos proyectos es prácticamente imprescindible utilizar herramientas CASE que nos facilitan el Análisis y Diseño, trabajando con metodologías de sistemas de información de la empresa como las presentadas.

Bibliografía

1. CUESTA, Armando Santos, “Gestión de competencias”, Ed. Academia, 2001.
2. GARCÍA, Gerardo Cabrera, “De la era de la información a la sociedad del conocimiento”, Revista Ciencia, Innovación y Desarrollo, Vol. 6, No.4, 2001, pág. 17-20.
3. Blanco, José M. “Gestión del Conocimiento, ¿ para qué?”. 2001, disponible en www.gestiondelconocimiento.com
4. Editores de la revista virtual Gestión para el éxito, “Guía para la implementación de la Gestión del conocimiento”, 2002, disponible en http:://www.yesmfs.com

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Martínez Orol Jorge Alfredo. (2007, febrero 20). Gestión del conocimiento y data warehouse. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/gestion-del-conocimiento-y-data-warehouse/
Martínez Orol, Jorge Alfredo. "Gestión del conocimiento y data warehouse". GestioPolis. 20 febrero 2007. Web. <https://www.gestiopolis.com/gestion-del-conocimiento-y-data-warehouse/>.
Martínez Orol, Jorge Alfredo. "Gestión del conocimiento y data warehouse". GestioPolis. febrero 20, 2007. Consultado el 24 de Abril de 2018. https://www.gestiopolis.com/gestion-del-conocimiento-y-data-warehouse/.
Martínez Orol, Jorge Alfredo. Gestión del conocimiento y data warehouse [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/gestion-del-conocimiento-y-data-warehouse/> [Citado el 24 de Abril de 2018].
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