Content Is The King

Content ist der King ! Content Automation als Basis für Wissensmanagement

Paul Caspers Vorstand Coextant Systems International AG

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Coextant Systems International AG

Inhalt 1 Management Summary........................................................................................................................ ..............3 2 Knowledge Management und Organizational Intelligence .............................................................................. ...3 3 Content Automation..................................................................................................................................... .......5 4 Content Transformation.............................................................................................................................. ........6 5 Nomenklaturen........................................................................................................................................ ...........8 6 Automatisierte versus chaotische Systeme......................................................................................... ...............9 6.1 Chaotische Systeme.......................................................................................................................... ..........9 6.2 Automatisierte Systeme............................................................................................................... ................9 6.3 Kriterien zur Wahl des richtigen Ansatzes................................................................................................ ....9 7 Kritische Erfolgsfaktoren.............................................................................................................................. .....11 8 Stolperfallen............................................................................................................................... ......................12 9 Einsatzbereiche ......................................................................................................................................... ......12 10 Nutzen................................................................................................................................................... .........13 11 Infos zum Autor ........................................................................................................................................... ...14 12 Business Info............................................................................................................................................ ......14

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1Management Summary Wenn Knowledge Management pragmatisch und in Anlehnung an die Meta Group in dem Sinne definiert wird, dass es sich dabei um Erschließung, Verfügbarmachung und Nutzbarkeit von vorhandenen Informationen zur Bearbeitung komplexer Aufgaben handelt - dann ist "Content der King". Dann nämlich muss die fundamentale Basis eines jeden wie immer ausgestalteten Wissensmanagement Systems die adäquate Bereitstellung von vorhandenen Informationen aus Dokumenten, Datenbanksystemen und Applikationen sein. Und diese Bereitstellung relevanter Informationen muss dann auch als logische Konsequenz angesichts der Menge, der unterschiedlichen Quellen, der Prozesse und Aufwände in einer automatisierten Form erfolgen. Um aber Contents im benötigten Umfange von diversen Orten und in diversen Formaten automatisiert und nutzergerecht bereitstellen zu können - fehlen weithin die notwendigen Methoden, Verfahren und Architekturen. In diesem Artikel wird deswegen die Coextant Content Automation ™ Methode beschrieben. Content Automation hat zum Ziel, den gesamten Prozess von der Entstehung von Information, der weiteren Bearbeitung und Freigabe, über deren Aufbereitung und Verteilung bis hin zur Nutzung der Contents in wissensorientierten Tätigkeiten weitgehend zu standardisieren und automatisieren. Dabei werden Inhalte in beliebigen Standardapplikationen erstellt, am Ort der Entstehung "abgeholt", gesteuert und kontrolliert und in einem Transformationsprozess strukturiert/angereichert und zuletzt mediengerecht aufbereitet und online im Web für die Nutzer verfügbar gemacht. Dabei können optional umfassende Nomenklatursysteme zur Generierung unternehmensspezifischer Knowledge Maps eingebunden werden. Wesentliche Nutzen des Content Automation Ansatzes sind: 1. 2. 3.

Vollständige Automation der Content Management Prozesse Skalierbarkeit des Contentvolumens Aufgrund des hohen Automationsgrades geringe Total Cost of Ownership.

Die Content Automation Methode kann für die Konzeption und Realisierung jeglicher contentorientierter Knowledge Management Anwendung benutzt werden, als da sind vertikale Anwendungen (QM, Pre-/Aftersales, Projektwissen, Helpdesks, Newsletter u.v.m.) und horizontale Lösungen (Internet, Intranet, Portale, Marktplätze u.a.). Um die Methode zu veranschaulichen - stehen Live Präsentationssysteme zur Verfügung.

2Knowledge Management und Organizational Intelligence Wissenschaftlich betrachtet hat Wissen zu tun mit der Fähigkeit - komplexe Probleme und Aufgabenstellungen zu lösen. Komplex bedeutet in diesem Zusammenhang - dass sich die Lösungen nicht in mathematischen Algorithmen formulieren lassen. Der Informationsgehalt von Systemen, die sich algorithmisch formulieren lassen, ist gering. So sind in diesem Sinne etwa ein Schachprogramm, die Ermittlung der optimalen Bestellmenge, die Mandelbrotmenge oder die optimale Allokation von Produktionsressourcen "einfache" Probleme - da algorithmisch formulierbar. Der Informationsgehalt dieses Essays aber etwa kann algorithmisch nicht beschrieben werden (er ist entweder völliger Nonsense oder "komplex"). Aber um es konkreter darzustellen - Fragestellungen wie etwa: •

Wie muss ein Unternehmen reorganisiert werden, um die Effizienz zu verbessern ?

•

Welche Produkte müssen entwickelt werden, um in der Zukunft wettbewerbsfähig zu sein ?

•

Wie sieht eine optimale Marketingstrategie aus ?

•

Welche Aus- und Weiterbildungskonzepte für Mitarbeiter werden benötigt ?

•

Wie ist ein schlagkräftiges KM System zu gestalten ?

können - wie man intuitiv erkennt, nicht algorithmisch gelöst werden. Das beste Computerprogramm der Welt wird darauf heute keine Antworten geben. Da es sich bei den angedeuteten Fragestellungen um typische Aufgaben von "Knowledge Workern" handelt - muss also in der Praxis etwas anderes gemeint sein - wenn man von Wissensmanagement spricht Zur Bearbeitung dieser und ähnlicher Kreativität und Knowhow erfordernder Aufgaben wird es sicher hilfreich sein - wenn Menschen verfügbare Informationen dazu nutzen können, neue Lösungen zu erarbeiten. Und dabei kann Software helfen. Was Organisationen also wirklich meinen - wenn sie von Knowledge Management sprechen - ist die Fähigkeit, auf relevante Informationen individuell, schnell, einfach und kontextsensitiv oder problembezogen zugreifen zu können.

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Knowledge Management und Organizational Intelligence

Wissensmanagement soll allen Mitarbeitern raschen und komfortablen Zugang auf vorhandene sachbezogene Daten ermöglichen, anhand derer die besten Entscheidungen getroffen und adäquate Lösungen erstellt werden können. Dies ist sicher keine vollständige Definition des Begriffes - Aspekte wie Unternehmenskultur, Psychologie und vieles mehr werden hier ausgeklammert. Der adäquate Zugang zu existierenden Informationen ist jedoch eine wesentliche (technisch und organisatorisch realisierbare) Basis für Wissensmanagement. Abbildung 2.1 Definition der Meta Group

Man könnte es auch mit den Worten eines Siemens Vorstandes sagen: Wenn wir nur die Hälfte dessen wüssten, was wir wissen, wären wir unschlagbar. Eine Organisation ist "intelligent", wenn deren Mitarbeiter in der Lage sind, zu den wesentlichen strategischen oder praktischen Fragen des Unternehmens oder alltäglicher Aufgabenstellungen alle zugehörigen benötigten Informationen gut kategorisiert zu erhalten. In der Literatur wird in diesem Zusammenhang auch von Organizational Intelligence oder vom Organizational IQ gesprochen1. Der Organizational IQ ist eine messbare Kenngröße dafür, wie effizient ein Unternehmen mit externen und internen Informationen umgehen kann, um erfolgreich im Markt zu agieren. Unternehmen mit einem hohen IQ sind grundsätzlich schneller, profitabler, performanter als Unternehmen mit geringem IQ. Wesentliches Merkmal von Organizational Intelligence ist zunächst die Identifikation der unternehmensspezifischen "Dimensionen" entlang derer das benötigte Wissen zweckmäßigerweise anzuordnen ist - oder anschaulicher formuliert - die Generierung einer individuellen Wissenslandkarte. Zu welchen wesentlichen Wissenskategorien werden in einem bestimmten Unternehmen Informationen benötigt - um performant agieren zu können ? 1

Kuppinger/Woywode, Vom Intranet zum Knowledge Management, Stuttgart 2000

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Knowledge Management und Organizational Intelligence

1. Benötigt ein Unternehmen mehr Informationen über seine Wettbewerber ? 2. Sind die Informationen über die Kunden eines Unternehmens ausreichend ? 3. Lernt ein Unternehmen aus seinen Projekten und stehen Erfahrungen als nutzbare Information bereit ? 4. Kennen die Mitarbeiter eines Unternehmens angebotene Produkte und deren Vorteile und Merkmale ? 5. Sind die wesentlichen Prozesse und Abläufe eines Unternehmens bekannt und anwendbar ? 6. Wissen die Mitarbeiter wo sie welche Informationen finden können ? 7. Welcher Mitarbeiter kann mir bei welchen Problemen helfen ? Dies sind einige allgemeine Beispiele für solche "Dimensionen". Wenn also Wissensmanagement letztlich damit zu tun hat, vorhandene Informationen so bereitzustellen, dass Menschen diese gezielt für die Lösung komplexer Aufgabenstellungen nutzen können, müssen folgende wesentlichen praktischen Anforderungen an ein Wissensmanagementsystem gestellt werden: 1.

Vorhandene Informationen müssen in eine virtuelle Knowledge Map eines Unternehmens eingeordnet - und miteinander themenspezifisch verknüpft werden können. Manche Organisationen haben hierzu eigene "Nomenklatursysteme" zur Profilierung von Dokumenten entwickelt. 2. Dabei müssen die täglich an einer Vielzahl von Arbeitsplätzen in Form von Dokumenten und Daten entstehenden Informationen vom System "seamless" am Ort der Entstehung "abgeholt" werden. Das bedeutet, dass KM Anwendungen tief in die Abläufe und Prozesse aber auch IT Systeme integriert sein müssen. 3. Informationen müssen dergestalt aufbereitet und angeboten werden, dass unabhängig von technischen Details und Formaten der Erstellersysteme ein einfacher formatunabhängiger Zugriff seitens der Konsumenten/Nutzer über Standardmedien möglich ist. Und last but not least: Wenn die Basis für Wissensmanagement in Dokumenten und Datensätzen gespeicherte Informationen sind - wenn es also um die adäquate Bereitstellung von Contents geht - dann kann und muss die Aufbereitung, Verteilung und Nutzbarmachung dieser "Contents" standardisiert und automatisiert erfolgen. Dann müssen aus weichen Dokumentinhalten strukturierte verarbeitbare Daten maschinell erzeugt werden. Denn niemand hat Zeit und Lust - nach getaner Arbeit (der Erstellung eines Dokumentes etwa ...) dauerhaft nochmals weitere (redundante) Schritte zur Verfügbarmachung des damit verbundenen Wissens zu unternehmen. Und damit sind wir bei einer der grundlegenden Voraussetzungen für alle contentorientierten Wissensmanagementsysteme, der standardisierten und automatisierten Erstellung, Aufbereitung und Verfügbarmachung von Contents unterschiedlicher Herkunft und Art, kurz Content Automation.

3Content Automation Content Automation hat zum Ziel, den gesamten Prozess von der Entstehung von Information1, der weiteren Bearbeitung und Freigabe, über deren Aufbereitung und Verteilung bis hin zur Nutzung der Contents in wissensorientierten Tätigkeiten weitgehend zu standardisieren und automatisieren. Content Automation ist eine Methode, mit welcher der Fluss von Information zwischen Content Autoren und Content Konsumenten, zwischen erstellender Anweung und nutzender Applikation, standardisiert und automatisiert wird. Eine Content Automation Infrastruktur ist eine spezielle Art von Content Management Technologie, mit welcher der Prozess "vom Dokument zum Wissen" auf eine Weise gestaltet wird, dass er maschinell abläuft. Eine Content Automation Lösung kann bildhaft mit einem Fließband verglichen werden, auf dem Dokumente produziert werden. Roboter führen entlang der Produktionslinie die nach bestimmten definierbaren Regeln angelegten Prozesse aus (Vorlagen, Workflows, Versionierung, ...). Menschen gestalten und kreieren die eigentlichen Inhalte. Am Ende des Bandes werden "fertige" wohldefnierte Daten" abgeliefert, für die Nutzung aufbereitet und in entsprechende Knowledge Maps/Portale oder Anwendungen für die künftige Nutzung durch bekannte oder unbekannte Konsumenten "eingeklinkt". Folgendes spielt sich entlang des „Fließbandes” ab: Roboter (hier Programme) kontrollieren den Erstellprozess via elektronischer Workflows und hinterlegter Regeln, sie transformieren Originaldaten in XML-Hypertext, HTML, PDFs oder virtuelle Dokumente, erzeugen Navigationsbäume und Inhaltsverzeichnisse, „mappen” Meta-Informationen für gezieltes Recherchieren und erstellen inhaltliche Verbindungen (Hyperlinks). Während des Aufbereitungsprozesses werden die Originalinformationen zerlegt„ analysiert, angereichert”, re-strukturiert, logisch verknüpft, mit Metainformationen und Zugriffsrechten versehen, mit betrieblichen Wörterbüchern oder Glossaren verbunden und so zu brauchbarem Wissen aufbereitet und solchermassen "neu assembliert" in Standard Datenbanken abgelegt. Die Roboter aktualisieren verteilte Inhalte bei jeder Änderung an der Quelle automatisch und halten sie stets konsistent. Roboter benachrichtigen bestimmte Nutzergruppen über wichtige neue oder geänderte Daten. Kurzum: Roboter übernehmen alle diejenigen Arbeiten, die nichts mit der eigentlichen Erstellung der Inhalte zu tun haben. Damit bleibt den Mitarbeitern wertvolle Zeit für die originäre, kreative Erarbeitung von Informationen. Auf Basis einer solchen Infrastruktur erhalten Unternehmen flexible, dynamische 1

In folgendem sprechen wir primär von "document-related" Informationen - jedoch können strukturierte Daten aus ERPs oder Datenbanken ebenso betrachtet/integriert werden.

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Knowledge Management und Organizational Intelligence

und wettbewerbsfähige Lösungen mit einem maximalen Grad an Benutzerakzeptanz und Qualität verfügbaren Organisationswissens. Abbildung 3.2 Knowledge Automation Infrastruktur

4Content Transformation Wie sieht nun konkret der Content Automation Prozess aus: 1.

Contents werden von Anwendern (Autoren) mit vorhandenen frei wählbaren Werkzeugen wie üblich im Rahmen der täglichen Arbeit erstellt. Dabei kann das Spektrum je nach Umfeld von MS Office bis AutoCAD und beliebigen anderen Anwendungen reichen. Damit ereicht man: o Es müssen keine proprietären speziellen Systeme zur Bereitstellung der Contents genutzt werden. o

Anwender müssen keine neuen Werkzeuge erlernen.

o

Es können prinzipiell alle vorhandenen Contents in einem Knowledge Management System integriert werden .

Inhalte werden nicht eigens von einem Webmaster oder Redakteur erstellt oder nachbearbeitet - Inhalte werden dort wo sie entstehen und immer schon entstanden sind, "abgeholt". o Es werden dadurch zusätzliche Arbeitsprozesse ohne Wertschöpfung vermieden. Jede Art von redundanter Tätigkeit für die Aufbereitung und Verfügbarmachung von Informationen wird eliminiert.1 Contents werden in einem integrierten Dokument Management System kontrolliert und verwaltet. Wenn Content die Basis für Knowledge Management ist, dann ist ein integriertes Dokument Management System zur Kontrolle der Inhalte ein absolutes Muss. Es übernimmt folgende Funktionen: o Versionierung o

2.

o

Profilierung mit Metainformationen

o

Workflow(Review/Freigabe)

1

In der überwiegenden Mehrzahl aller heute implementierten Weblösungen - ob Intranet oder Internet - werden die Inhalte eigens, redundant oder durch manuellen Zusatzaufwand eingestellt.

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Knowledge Management und Organizational Intelligence

o

Historienverwaltung

o

Steuerung der Bearbeitungsrechte (Zugriffsberechtigungen)

o

ggfs. Archivierung oder Schnittstelle zu Archivsystem

3.

Nach Fertigstellung/Freigabe der Dokumente wird vom System der Content Transformationsprozess ausgeführt. Dieser ist als XML Web Service implementiert und läuft als Dienst "unsichtbar" auf einem Server im Hintergrund. Auf Basis der hinterlegten Regeln werden Inhalte vom System analysiert, strukturiert, logisch verknüpft, in mediengerechte Zielformate (Renditions) konvergiert, mit Metainformationen bestückt ... und solchermaßen "angereichert" in Standard Datenbanken geschrieben. Jede Applikation, welche diese Daten benötigt, kann sich diese nun aus der Datenbanken selektieren und sie verarbeiten oder präsentieren. Damit werden zwei wichtige Punkte erreicht: o Unabhängig von der Erstellerapplikation/dem Quellformat wird eine mediengerechte Transformation erzeugt - auf deren Inhalt komfortabel und formatneutral zugegriffen werden kann. Darüber hinaus sind parallel Aufbereitungen für weitere Zielmedien wie Papier, CD ROM, WML, SGML u.a. denkbar. Das heißt aus einer Quelle werden n Zielsysteme befüllt - oder um es mit einem Schlagwort zu sagen, man bekommt eine "!Single Source <==>> Multichannel" Lösung. o Quellinformationen werden weiter strukturiert - etwa in Hypertext 1 Teile zerlegt, mit logischen Verknüpfungen (Hyperlinks) versehen und mit internen oder externen Metainformationen klassifiziert. Dies ermöglicht bei der Verteilung und Bereitstellung der Inforamtion die strukturierte und dynamische Integration der Inhalte in themenoder personenspezifische Knowledge Maps und Portale. 4. Die FrontEnds sind beliebige Applikationen oder "Requester", die aus Dokumenten aufbereitete Daten aus den Publikationsdatenbanken selektieren, und ggfs. zusammen mit andere Daten und Funktionen kombiniert in Portalen oder e-Business Anwendungen anzeigen. Entsprechend der Wissensanforderungen eines Unternehmens oder Unternehmensbereiches können solche FrontEnds mit Funktionalitäten und Recherchemöglichkeiten ausgestattet werden - und jeweils alle notwendigen aktuellen Informationen zu einem definierten Sachverhalt in einfach recherchierbarer Form anbieten. Wenn sich Quelldaten ändern - werden vom "Transformator" automatisch alle publizierten Informationen aktualisiert - sodass eine strenge Datenkonsistenz, Aktualität und Vollständigkeit gewährleistet ist. Abbildung 4.3 Das Content Automation Fliessband

1

Hypertext "zerlegt" eine umfassende Dokumentation (File/Files) in viele kleine miteinander verbundene Teile. Dazu werden zur Orientierung und Navigation Inhaltsverzeichnisse, Register u.a. beigestellt. Hypertext ist ein dem Medium "Web" angepaßtes und adäquates Format. Es werden immer nur kleine (etwa 1 Bildschirmseite) Informationseinheiten geladen, die Performance ist entsprechend gut, es wird ein selektiver Zugriff (etwa bei Volltextsuche) auf einzelne "Seiten" möglich und es müssen weder Datei Downloads gemacht werden noch die Erstellerapplikationen zum "Viewen" gestartet werden.

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5Nomenklaturen Um die Daten in anforderungsgerechte "Navigationssysteme" zu integrieren oder Knowledge Maps aufzubauen, können die Standard MetaInformationen genutzt werden - die ein jedes DMS bietet (Autor, OrgEinheit, Titel, Datum, Kategorie, ...). Zum Teil (MS Office) können qualifizierende Informationen auch aus dem Dokument selber ausgelesen werden. Bei komplexeren Anforderungen können dedizierte Schlüsselsysteme oder sagen wir besser "Nomenklaturen" erforderlich sein. Das sind Systeme - die eine definierbare Systematik zur Profilierung von Dokumenten (Informationsobjektklassen) enthalten - und dabei eine Vielzahl von Relationen (wie "ist Teil von .." , "gehört zu ...", "wird benutzt durch ...", Synonyme, ...) bieten. Wenn man also etwa ein Dokument zu einer Produktgruppe zuordnet - würden eine Reihe weiterer Kriterien als Metainformation automatisch dazugestellt - etwa in welchem Land das Produkt vertrieben wird, für welche Zielgruppe der Dokumentinhalt relevant ist (etwa Sales) etc. Man kann sich das etwa folgendermaßen vorstellen: Das Dokument Management System zur Verwaltung der Dokumente ist eine Art Würfel mit n-Dimensionen. Jedem Dokument in dem Würfel sind Werte für die 1..n Dimensionen (Metainformationen) zugeordnet - je nach dem Platz - den das Dokument im Würfel einnimmt. Die bei der Publikation beigesteuerten MetaInfos können nun zum Aufbau von Recherchefunktionen oder individuellen Sichten auf die Daten genutzt werden. Das ist so als würde man eine "Scheibe" in einer bestimmten Richtung/Ebene aus dem Würfel ausschneiden - und so etwa Inhalte kategorisiert nach bestimmten Dimensionen (Kriterien) betrachten. Man könnte so etwa (vgl. Abb 5.1) für den Vertrieb eine Sicht der Contents nach Land, Kundengruppe und Produkt gewinnen und ebenso einfach für Entwicklung/Service etwa eine Sicht nach Produkt, Kundengruppe, Land. Abbildung 5.4 Nomenklaturen und Knowledge Maps

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6Automatisierte versus chaotische Systeme An dieser Stelle sei ein kleiner Exkurs zu praktischen Ansätzen des contentorientierten Wissensmanagement gemacht. Man kann zwei prinzipielle Architekturen unterscheiden die man bezeichnen könnte als a. b.

chaotische und automatisierte Systeme.

6.1Chaotische Systeme Bei chaotischen Systemen werden Files und Daten, die verstreut in Applikationen, auf Festplatten, in Datenbanken etc. "chaotisch" abgelegt sind, indiziert. In manchen Fällen kann dies sehr intelligent auf Basis von Profilen, Nutzerverhalten, semantischen Bäumen u.a. geschehen. Vorteil dieses Ansatzes ist es - dass sich der Organisationsaufwand in Grenzen hält - man setzt vielmehr sozusagen auf "brachiale Computer Power". Limitiert ist der Ansatz durch den Grad der erzielbaren Struktur und Qualität - es kommt sozusagen "hinten nicht mehr raus - als vorne reingesteckt wird". Intuitiv weiß man, dass aus einem Indexierungssystem - und sei es noch so intelligent - kein QM Handbuch, keine wohlstrukturierte Website, kein Presales Informationssystem entstehen kann. Vertreter dieses Ansatzes sind etwa Lotus Knowledge Discovery Server, der USU Knowledge Miner u.a.m.

6.2Automatisierte Systeme Bei automatisierten Systemen wird durch geeignete organisatorische Maßnahmen vorab Ordnung und Struktur ins System eingebracht. Man nutzt Vorlagen zur Dokumenterstellung, standardisierte Metainformationen zur Profilierung, Kontroll- und Steuermechanismen zur Bearbeitung und Bereitstellung von Inhalten. Vorteil dieses Verfahrens ist, dass daraus unmittelbar Knowledge Management Applikationen mit Contents befüllt werden können. Das gilt für vertikale Anwendungen wie etwa Presales, BörsenInfos, Helpdesks, SeriveInfoSysteme u.v.m. aber auch allgemein für Intra-/Extra- und Internets. Nachteil des Verfahrens ist - dass ein entsprechender konzeptioneller/organisatorischer Aufwand vorab ins System investiert werden muss. Coextant's Hyper.Net ist mit den XML Content Automation Service ein Vertreter dieses Ansatzes.

6.3Kriterien zur Wahl des richtigen Ansatzes Die beide Ansätze sind keine Alternativen - sondern eher komplementär. Automationsansätze eignen sich immer dort - wo sozusagen eine Art Serienfertigung stattfindet. Für Einzelfertigung ist der Aufwand für Automation nicht rentabel. Chaotische Systeme können in bestimmten Grenzen all jene Contents erschließen, bei denen eine Automatisierung aus betriebswirtschaftlichen Gründen nicht rentabel oder aus technischen Gründen nicht möglich ist. In der Praxis kann man je nach Anforderung auch beide Ansätze kombinieren - wie etwa im Falle von BOS - dem größten Automobil Importeur von Norwegen - geschehen. Dort wurde ein Knowledge Automation basierendes System auf Basis von Coextant Hyper.Net und Lotus K-Station zusammen mit IBM realisiert. Bei der Indizierung ermöglicht der Content Automation Ansatz zudem noch eine wesentliche "feinere Auflösung" - da nicht nur ganze Attachments (Files) vom System via Trefferliste gefunden werden - sondern Fundstellen bis auf einzelne Seiten heruntergebrochen werden können. Zudem werden Informationen Userprofilen und Nutzungsgewohnheiten entsprechend personalisiert.

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Abbildung 6.5 BOS Intranet Portal

Nachfolgende Tabelle bietet einen Vergleich der beiden Ansätze: Kriterium

Chaotische Systeme

Automatisierte Systeme

Dateiablage Metainformationen Kontrolle und Steuerung

Chaotisch in diversen Medien keine oder unkontrolliert nicht vorhanden

Organisationsaufwand

gering

Resultate

Beliebige Datenvolumina werden indexiert. Ergebnis sind kategorisierte teils an Nutzerverhalten angepasste Informationsbestände

Geordnet in DMS, DBs oder Filesystem strukturiert und vordefiniert Kontrolle durch DMS bezüglich Inhalt, Konsistenz, Bearbeitungsrechten, Metainformationen, Prozessen ... hoch - da Ordnung vorab ins System eingebracht wird Ergebnis sind vertikale oder horizontale Applikationen - die komplett mit mediengerecht aufbereiteter kontrollierter Information maschinell bestückt werden

Recherche

Kleinste Einheit ist "File". Es werden nur Kleinste Einheit ist "Seite" oder Kapitel. Files als Treffer angezeigt. Als Treffer werden "Seiten" angezeigt. Zudem ist Recherche möglich nach

Ordnungsgrad/Wissensgehalt

niedrig

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•

Volltext

•

Feldbezogene Suche (MetaInfos)

• "Entlang Links" hoch

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Kriterium

Chaotische Systeme

Automatisierte Systeme

Anwendungsbereiche

•

ad hoc ("Individuell")

•

Repetitive Inhalte ("Serie")

•

kurzlebig

•

Langlebige Inhalte

•

geringe Zahl sporadischer Nutzer

•

Wichtige zu kontrollierende Inhalte

•

keine Kontroll/Steuerungsvorgaben •

Komplexe Inhalte

•

hohes Volumen

•

Grosse Anzahl von Nutzern

•

Regelmäßige Nutzung

•

Strenge Prozessvorgaben

7Kritische Erfolgsfaktoren Bei der Konzeption und Implementation von contentorientierten Knowledge Management Systemen sind folgende kritischen Erfolgsfaktoren wesentlich: 1.

Wenn Content die Basis für Knowledge Management ist, muss das System bezüglich des Contentvolumens skalierbar sein. Das bedeutet, dass wachsende Contentvolumina keine zunehmenden manuellen Aufwände zur Aufbereitung und Verteilung verursachen dürfen. Dies ist in der folgenden Grafik veranschaulicht: Abbildung 7.6 Contentvolumen skalierbar machen

2. 3.

Damit muss die Aufbereitung und Verteilung von Information vollkommen automatisiert von statten gehen. Weiters bedeutet dies - dass ein Knowledge Management System "DMS enabled" sein muss - ansonsten kann man größere Contentvolumina nicht verwalten und kontrollieren oder verstrickt sich in prorietären Lösungen.

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4.

5.

6.

Anwender müssen von der Technik "abgekoppelt" werden - d.h. Autoren erstellen ihre Informationen mit den vorhandenen Werkzeugen und Konsumenten können auf aufbereitete Daten kontext sensitiv via e-Business Applikationen/Portale zugreifen Man darf nicht im Autorenformat verteilen oder im Verteilerformat editieren.1 Vielmehr müssen Autoren "ihre" für den jeweiligen Zweck optimierten Anwendungen nutzen können - und Konsumenten in der Lage sein - auf medien- und zweckgerecht transformierte Inhalte alleine mittels etwa Browser zuzugreifen. Jede andere Lösung führt zu Effizienzproblemen entweder auf Ersteller - oder Nutzerseite. Im Sinne der Systemflexibilität sollten neben Content von Design auch Produktion von Nutzung, Ersteller von Verteilerformaten getrennt werden.

8Stolperfallen Folgende Fallen und Fehler können bei der Konzeption und Implementation von contentorientierten Knowledge Management Systemen auftreten und sind tunlichst zu vermeiden: 1.

2.

3.

4.

Einsatz sog. "Redaktionssysteme" oder klassiche Content Management Systeme: Diese Systeme erfordern einen speziellen Prozess zur Erstellung der Inhalte und sind damit vom Grundsatz her nicht geeignet - Contents im größerem Umfang zu bewältigen. Contents werden in speziellen Applikationen / Verteilersystemen gepflegt. Beispiel: QM Handbuch in einer Notes Applikation. Autoren arbeiten ineffizient - da wesentliche Funktionen fehlen. Inhalte sind in der Applikation "gefangen" und können nicht oder nur schlecht exportiert werden. Anwender müssen verschiedene Werkzeuge für einen Zweck erlernen: Inhalte/Dokumente zu erstellen. Verteilen in Autorenformaten: Die Verteilung von Quellen in Sourceformat oder in Form von PDFs ist wie ein Schaufenster - in dem Kartons stehen - welche wiederum die eigentlichen Produkte enthalten. Der Konsument muss sozusagen erst den Karton öffnen um das Produkt zu sehen. Im Web kann man das mit File Attachments vergleichen die man vor Zugriff erst downloaden und sodann in einer zugehörigen Applikation launchen muss. Für ernsthafte Knowledge Management Applikationen ist dies ein Akzeptanzkiller. Mangel an Automation: Jede Art von manueller Tätigkeit (Webmaster, Agenturen, Programmierer, Autoren ..) - die bei der Aufbereitung und Verteilung von dokumentbezogenen Daten erforderlich ist - wird im Zeitlauf entsprechende Kosten - bei zunehmenden Informationsvolumen sogar mit ansteigender Tendenz - verursachen und deswegen die Lösung ineffizient machen oder mit einiger Wahrscheinlichkeit zum Misserfolg führen.

9Einsatzbereiche Bei genauer Betrachtung gibt es nicht das Wissensmanagement oder die allumfassende Knowledge Management Lösung. Auf Basis der modernen Web Technologien werden eine Vielzahl von Systemen für unterschiedliche Zwecke entstehen. Und richtig konzipiert wird man eine Menge gut kategorisierter und umfassender Informationen und Funktionen zur Lösung betrieblicher Aufgaben mit diesen Systemen gewinnen. Auf Basis des geschilderten Content Automation Ansatzes kann man Knowledge Management Anwendungen, Portale, Intranets, Extranets und Websites maschinell mit adäquat aufbereiteten Informationen aus beliebigen Quellen und in beliebiger Menge befüllen. Der XML Content Automation Web Service Hyper.Net ist eine Art unternehmensweiter "Daten Abfüllstation" für e-Business und Web Anwendungen aller Art. Und wenn Wissen wie eingangs argumentiert mit der Qualität und Verfügbarkeit einer entsprechenden Datenbasis zu tun hat, dann muss Content Automation ein zentraler Bestandteil oder gar das Fundament solcher Systeme sein. Mögliche Einsatzbereiche2 der Content Automation Methode sind u.a.: 1. 2. 3. 4. 5.

Projekte - Wissen und Expertise Produktinformationssysteme Pre- und Aftersales Systeme (national und international) Qualitätsmanagement, Orgahandbücher, Arbeitsanweisungen Helpdesks

1

Beides ist falsch wird aber in der Praxis häufig gemacht. Im Autorenformat verteilen heisst etwa, Fileattachments (im Originalformat oder konvertiert in PDF) zu distribuieren - das führt zu erheblicher Ineffizienz auf seiten der Nutzer (Downloads, Ladezeiten, eingeschränkte Suchmöglichkeiten, Applikationen zum "Viewen" nötig, Netzlast ...). Im Verteilerformat editieren - d.h .heisst Inhalte unmittelbar in Systemen erstellen, die primär für die Informationsverteilung gedacht sind (Qualitätshandbücher, Dokumentationen, ... in Notes) - führt zu erheblicher Ineffizienz auf Autorenseite (unzureichende Editorfunktionalität, Probleme in Druckqualität, Daten in proprietären Systemformaten "gefangen"). 2 Für diemeisten der genannten Einsatzfelder wurden in verschiedenen Unternehmen Lösungen implementiert und in Betrieb genommen.

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6. Börseninformationssysteme 7. Hilfesysteme 8. ServiceInformationen 9. Rundschreiben/Newsletter Service 10. Arzneimittelzulassung 11. R&D Bibliotheken 12. Schulungs- und Ausbildungsunterlagen 13. Zeitschriften, Magazine 14. u.a.m. Darüber hinaus lassen sich auf Basis der Content Automation Methode auch "horizontale" Anwendungen gestalten und realisieren, wie etwa •

Intranets, Extranets und Internetauftritte,

•

Portale oder

•

virtuelle Marktplätze.

Kurzum - immer wenn es um "Content" geht - bietet die Content Automation Methode einen guten Ansatz für die Konzeption effizienter Lösungen.

10Nutzen Die Content Automation Methode und darauf basierende Systeme bieten im Kontext vom Wissensmanagement Vorhaben eine Reihe von Nutzen: 1.

Die Lösung ist im Kern eine Organisationslösung und Infrastruktur (technisch: ein Dienst) - keine proprietäre Anwendung. Es lassen sich beliebige Files, Dokumente und Daten auf Basis der einmal implementierten Plattform erstellen, bearbeiten, verteilen und nutzen. 2. Nicht nur die Hardware ist skalierbar, sondern der Content selber, d.h. bei steigendem Contentvolumen bleiben die Kosten für die Aufbereitung und Verteilung von Inhalten konstant. Es muss lediglich einmal in die Infrastruktur investiert werden. Bei Erweiterungen sind jeweils nur die Prozesse, Dokumenttypen und Verteilregeln zu definieren und per Parametrisierung ins System einzubringen. 3. Content Automation Lösungen sind äußerst flexibel, da nicht nur „Content von Design”, sondern auch strikt Autorenvon Verteilerformaten, Erstell- von Nutzungsprozessen, Autoren von Konsumenten getrennt werden. Damit können Teilbereiche sehr einfach ohne Auswirkungen aufs Gesamtsystem an neue Anforderungen angepasst werden. 4. Eine Content Automation Lösung macht aus Dokumenten echte strukturierte und standardisiert verwendbare Daten. Damit können Informationsflüsse im Unternehmen optimiert und unterschiedlichste Anwendungen im Sinne von Enterprise Applcation Integration verbunden werden. 5. Da es sich um eine Infrastrukturlösung handelt sind die Kosten der Lösung - im Vergleich zu anderen Lösungen - v.a. über einen größeren Zeitraum betrachtet - enorm günstig (TCO Total Cost of Ownership). 6. Anwender sind komplett von der Technik abgeschirmt: Autoren arbeiten mit ihren gewohnten Systemen (MS Office etc.) - Konsumenten nutzen Standardbrowser. Eine spezielle Schulung ist deswegen bezüglich der eingesetzten Technik nicht erforderlich. 7. Da Inhalte in Autorenformaten (MS Office etc.) - und nicht in einem Verteilersystem („Web-Redaktionssystem”, „Notes QM Handbuch”, ...) - erstellt werden, können Autoren mit den bestehenden Werkzeugen sehr effizient arbeiten, weil diese speziell auf die Erstellung von Dokumenten ausgerichtet sind. Anders als mit Verteilersystemen können so auch hoch-qualitative Ausdrucke gefertigt werden. 8. Konsumenten arbeiten ebenfalls sehr effizient. Sie sehen die Daten in einer Form, die ihren Ansprüchen (nicht denen der Autoren) gerecht wird (Views, Metainfos ...). Im Falle einer Aufbereitung als XML Hypertext oder HTML sind weder Tools zum Lesen (PlugIns, MS Word etc.) notwendig, noch müssen komplette langwierige Downloads von Files gemacht werden. Über geeignete Navigatoren werden immer nur bildschirm-große Teile einer gesamten Dokumentation angeboten. 9. Die oft extrem aufwendige Erstellung und Verwaltung von Links entfällt. Links (Querverweise, Navigation, Fußnoten, URLs, ...) werden über eine geeignete Transformationssoftware weitgehend maschinell generiert und aktualisiert. 10. Eine Content Automation Lösungen ist plattform-unabhängig. Informationen werden in beliebigen Applikationen erstellt, zu genormten Daten transformiert (XML basierend) und in relationalen Standard Datenbanken zur Nutzung bereitgestellt. 11. Ein Content Automation System ist zukunftssicher, weil das wichtigste Asset eines Unternehmens - das in zahllosen Dokumentationen steckende Wissen - in Quellfiles/formaten verbleibt, und die zugehörigen Autorensysteme leistungsstarke Austauschfilter bieten (etwa im Hinblick auf künftige Systemwechsel). Damit tritt keine fatale

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Abhängigkeit vom Hersteller eines CM/KM Produktes ein, wie das oft bei der Pflege von Dokumentationen in speziellen Systemen (Redaktionssysteme, ISO 9000 Anwendungen, QMS Anwendungen, Rundschreibenanwendungen u.a.) der Fall ist. 12. Ein Content Automation System bietet durch die Trennung von Produktions- und Nutzerprozessen optimale Voraussetzungen für die Implementierung auch komplexer Sicherheitsvorschriften mit unterschiedlichen Regeln auf Ersteller- und Nutzerseite. 13. Ein Content Automation System gestattet die vielfältige (1:n) Verteilung von umfassenden Informationen - etwa via Internet, Intranet, offline Laptop, CD ROM, HelpSysteme, WAP oder Papier.

11Infos zum Autor

Der Autor Paul Caspers (49) ist Eigentümer und Vorstand der Coextant Systems International AG. Nach dem Abschluss des Studiums der Wirtschaftswissenschaften an der Universität Regensburg arbeitete er seit 1980 als Berater in unterschiedlichen Bereichen der Informationstechnologie bei Herstellern und Anwendern. Als Chef des von ihm gegründeten Unternehmens widmet er sich seit 1994 der Entwicklung standardisierter Content Automation Lösungen. Das resultierende Produkt Hyper.Net ist bei Fortune 1000 Unternehmen weltweit im Einsatz. eMail: [email protected] Homepage: www.coextant.de

12Business Info Coextant ist der führende Anbieter von medien-übergreifenden Content Automation Lösungen. Hyper.Net ist ein XML Web Service und gestattet die automatische Transformation aller wichtigen Dokumentationen und Dateien Ihres Unternehmens in eine nutzerorientierte Darstellung, die für Web, Print und andere Medien optimiert ist. Hyper.Net lässt sich nahtlos in bestehende IT Systeme, Anwendungen und vorhandene Geschäftsprozesse integrieren. Durch die Umgehung der mit Konvertierung, Formatanpassung, Abbildung inhaltlicher Beziehungen und Verteilung von Information einhergehenden Aufwände eliminiert Hyper.Net mit wachsendem Contentvolumen zunehmende Engpässe. So versetzt Hyper.Net Ihre Organisation in die Lage, den Fokus auf inhaltliche Qualität und Konsistenz zu legen und den Return on Invest binnen weniger Monate zu erreichen. Coextant Systems International AG Schönbergstr. 45 D-73760 Ostfildern Deutschland Tel +49 711 45 1000 0 Fax +49 711 45 1000 20 eMail [email protected]

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