WYBÓR NARZĘDZIA WSPOMAGAJĄCEGO ZARZĄDZANIE WIEDZĄ W PROJEKTACH INFORMATYCZNYCH PRZY UŻYCIU METODY FAHP

Podobne dokumenty
MODEL ZARZĄDZANIA WIEDZĄ UKRYTĄ W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKCYJNYM NA PODSTAWIE WYNIKÓW BADAŃ Z POLSKICH I NIEMIECKICH PRZEDSIĘBIORSTW

OCENA EFEKTYWNOŚCI WDROŻENIA SYSTEMU INFORMATYCZNEGO KLASY ERP W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKCYJNYM STUDIUM PRZYPADKU

ANALIZA WYKORZYSTANIA SYSTEMU CRM W ASPEKCIE PODNIESIENIA POZIOMU INNOWACYJNOŚCI POLSKICH PRZEDSIĘBIORSTW PRODUKCYJNYCH

MODEL KOMPETENCYJNY DYREKTORA

RAPORT Z POLSKIEGO BADANIA PROJEKTÓW IT 2010

6 Metody badania i modele rozwoju organizacji

Geneza Projektu Leśne Centrum Informacji Ryszard Szczygieł Pełnomocnik Dyrektora IBL ds. projektu LCI Instytut Badawczy Leśnictwa

Budowa systemu monitoringu i podstaw ewaluacji wdrażania Regionalnej Strategii Innowacji dla Mazowsza

Wewnątrzinstytucjonalne formy wsparcia badań i komercjalizacji wiedzy w jednostkach naukowych - wyniki badań

Strona internetowa projektu: Osoba odpowiedzialna: lub

STUDIA I MONOGRAFIE NR

EUROPEAN REGIONAL DEVELOPMENT FUND. Międzyregionalny Program INTERREG EUROPA

NARZĘDZIA INTERNETOWE W BUDOWANIU PRZEWAGI STRATEGICZNEJ SPÓŁEK spin-off

Spis treści. Analiza i modelowanie_nowicki, Chomiak_Księga1.indb :03:08

Szkolenie współfinansowane przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Nowa specjalność Zarządzanie badaniami i projektami Research and Projects Management

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

kierunkową rozwoju informatyzacji Polski do roku 2013 oraz perspektywiczną prognozą transformacji społeczeństwa informacyjnego do roku 2020.

Doświadczenia z realizacji projektu InTraMed-C2C Seminarium w ramach Małopolskiego Festiwalu Innowacji

Projekt Badawczy Analiza wskaźnikowa przedsiębiorstwa współfinansowany ze środków Unii Europejskiej

Czym jest SIR? Cele szczegółowe SIR:

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Komputerowe systemy wspomagania decyzji Computerized systems for the decision making aiding. Poziom przedmiotu: II stopnia

Program Operacyjny Innowacyjna Gospodarka (IG)

Przedmowa System zarządzania jakością w przygotowaniu projektów informatycznych...11

WIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW

Studia magisterskie uzupełniające Kierunek: Ekonomia. Specjalność: Ekonomia Menedżerska

SPIN MODEL TRANSFERU INNOWACJI W MAŁOPOLSCE

Klastry wyzwania i możliwości

ROZWÓJ SYSTEMÓW SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W PERSPEKTYWIE "PRZEMYSŁ 4.0"

Biuro projektu: ul. Kościuszki 4/6a, Rzeszów, tel.: ,

Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

ZAPROSZENIE DO SKŁADANIA WNIOSKÓW EAC/S20/2019. Sport jako narzędzie integracji i włączenia społecznego uchodźców

Plany rozwoju Mazowieckiego Klastra Chemicznego

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. niestacjonarne. I stopnia. Dariusz Dudek. ogólnoakademicki. pozostałe WYKŁAD ĆWICZENIA LABORATORIUM PROJEKT SEMINARIUM

MODEL I FUNKCJE WOJEWÓDZKICH OŚRODKÓW BADAŃ REGIONALNYCH

Nazwa przedmiotu: MODELOWANIE I ANALIZA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH. Modeling and analysis of computer systems Forma studiów: Stacjonarne

5.0. BUDOWA POTENCJAŁU SPOŁECZNEGO

Spis treści. Wstęp... 9

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Logistyka inżynierska. niestacjonarne. I stopnia. ogólnoakademicki. specjalnościowy

Załącznik 2. Macierz pokrycia kierunkowych efektów kształcenia przez efekty przedmiotowe Strona 1

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Monitorowanie wdrażania ZSK prace prowadzone w ramach projektu. dr Agnieszka Chłoń-Domińczak

Regionalny Ośrodek Rozwoju Innowacyjności i Społeczeństwa Informacyjnego

MATRYCA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA

NARZĘDZIE INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE ZARZĄDZANIE WIEDZĄ W DZIALE SERWISOWYM PRZEDSIĘBIORSTWA PRODUKCYJNEGO CASE STUDY

System Informatyczny dla Administracji Samorządowej SIDAS - narzędzie zarządzania dokumentacją, procesami i budżetem w jst Kuba Lewicki

Zarządzanie wiedzą jako element systemu zarządzania zasobami ludzkimi

Six Sigma Black Belt. Program szkoleniowy

Plan Komunikacji Projektu Usprawnienia Procedur Konsultacji Społecznych

Kwestionariusz. dla potrzeb realizacji benchmarkingu klastrów w Polsce edycja Nazwa klastra...

Jolanta Przyłuska Zarządzanie wiedzą w instytucjach naukowych. Łódź IMP, 4 VI 2014 r. Forum Bibliotek Medycznych 7/2 (14),

ZARZĄDZANIE MARKĄ. Doradztwo i outsourcing

REGULAMIN CENTRUM PRZEDSIĘBIORCZOŚCI I TRANSFERU TECHNOLOGII UNIWERSYTETU ZIELONOGÓRSKIEGO

Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości S.A.

INFORMATYCZNE WSPOMAGANIE PROCESÓW W PRZEDSIĘBIORSTWACH PRODUKCYJNYCH I USŁUGOWYCH SEKTORA MSP

NOWE STUDIA PODYPLOMOWE REALIZOWANE WSPÓLNIE PRZEZ WARSZAWSKĄ SZKOŁĘ ZARZĄDZANIA SZKOŁĘ WYŻSZĄ WSPOŁNIE Z FIRMĄ GOWORK.PL

Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Załącznik 2. Macierz pokrycia kierunkowych efektów kształcenia przez efekty przedmiotowe Strona 1

Efektywność wykorzystania środków UE w Strategii na rzecz Odpowiedzialnego Rozwoju - rola organizacji pozarządowych

Do realizacja tego zadania zalicza się weryfikację poprawności rozwiązań zaproponowanych przez realizatora (wykonawcę), czyli:

Wykład 4. Decyzje menedżerskie

MIĘDZYNARODOWE STOSUNKI GOSPODARCZE

Strategia e-rozwoju województwa mazowieckiego, zasady współdziałania Samorządów Gminnych z Samorządem Województwa Mazowieckiego przy jej realizacji.

OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA (SYLABUS) dla przedmiotu Zarządzanie wiedzą na kierunku Zarządzanie i prawo w biznesie

INTERREG IVC CELE I PRIORYTETY

Załącznik nr 2. Przewodnik instalacyjny systemu e-broker Technologiczny v.1.0. Część 4 - Narzędzia informatyczne przeznaczone dla ośrodków innowacji

Wykaz prac złożonych do druku, przyjętych do druku lub opublikowanych w wyniku realizacji projektu

Zarządzanie dostawcami

ANALIZA HIERARCHICZNA PROBLEMU W SZACOWANIU RYZYKA PROJEKTU INFORMATYCZNEGO METODĄ PUNKTOWĄ. Joanna Bryndza

Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

prospektywna analiza technologii

projekt z dnia 26 lutego 2018 r. z dnia 2018 r.

Transformacja wiedzy wewnątrz przedsiębiorstwa. Czyli jak zwiększać efektywność szkoleń

Akademia Wspierania Innowacji Województwa Lubuskiego Bądź Spin Off em lub Spin Out em Fundacja Rozwoju Inicjatyw Gospodarczych

Program doradczo szkoleniowy dla MŚP Projekt ogólnopolski

Metody wyboru i oceny dostawców

Dofinansowanie na rozwój działalności i wdrożenie innowacji

INTERMENTORING W MAŁEJ FIRMIE ZARZĄDZANIE KOMPETENCJAMI. Nr umowy: UDA-POKL /10-03 Działanie 8.3 Projekty innowacyjne

Ocena zajęć przez studentów co powinien dawać nam system zapewniania jakości na uczelni Tytuł prezentacji Podtytuł

Wykaz prac złożonych do druku, przyjętych do druku lub opublikowanych w wyniku realizacji projektu

Controlling projektów w organizacjach realizujących projekty w Polsce - wyniki badań

OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA (SYLABUS) dla przedmiotu Zarządzanie wiedzą na kierunku Zarządzanie

Nowe narzędzia zarządzania jakością

Dopasowanie IT/biznes

SPECJALNOŚĆ Zarządzanie Procesami Przedsiębiorstwa

DESIGN THINKING. Peter Drucker. Nie ma nic bardziej nieefektywnego niż robienie efektywnie czegoś, co nie powinno być robione wcale.

Źródła finansowania Celów strategicznych Regionalnej Strategii Innowacji Województwa Opolskiego do roku 2020.

ZARZĄDZANIE KAPITAŁEM OBROTOWYM FIRMY

3. Krótki opis nowatorskich rozwiązań organizacyjnych oraz metodycznych:

Trochę się zmieniło, Model biznesowy Architektura Społeczna w EA Inteligentne aplikacje System EVERPROGRESS Główne funkcje systemu Osobisty asystent

Seminarium doktoranckie. Koncepcja autorskiej metodyki zarządzania komunikacją i wiedzą w organizacji. Mgr Radosław Zając

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Spis treści. 00 Red. Spis tresci. Wstep..indd :52:08

EFEKTY KSZTAŁCENIA ORAZ MACIERZE POKRYCIA KIERUNKU LOGISTYKA obowiązuje od roku akad. 2017/18

Nowe, super ciekawe specjalizacje dla studentów PJWSTK

Oferta programu COSME

Projekty proinnowacyjne inicjatywy instytucji otoczenia biznesu wspierające innowacyjność firm

1/ Nazwa zadania: Dostawa, wdrożenie i serwis informatycznego systemu zarządzania projektami dla Urzędu Miejskiego Wrocławia wraz ze szkoleniem.

Transkrypt:

WYBÓR NARZĘDZIA WSPOMAGAJĄCEGO ZARZĄDZANIE WIEDZĄ W PROJEKTACH INFORMATYCZNYCH PRZY UŻYCIU METODY FAHP Justyna PATALAS-MALISZEWSKA, Sławomir KŁOS Streszczenie: W artykule zaproponowano model decyzyjny wyboru narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą, którego implementacja w przedsiębiorstwie branży informatycznej pozwoli na poprawę efektywności realizowanych projektów informatycznych. Na podstawie analizy literatury przedmiotu oraz badań empirycznych zdefiniowano stopień ważności wiedzy przy realizacji projektów informatycznych oraz scharakteryzowano narzędzia wspomagające zarządzanie wiedzą ukrytą użyteczną przy realizacji projektów informatycznych. Dzięki zastosowaniu metody FAHP uzyskano wartości współczynników wagowych określających ważność kryteriów wyboru narzędzia. Słowa kluczowe: wiedza ukryta, narzędzia wspomagające zarządzanie wiedzą ukrytą, przedsiębiorstwo branży informatycznej, metoda Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) 1. Wprowadzenie Firmy, w tym również sektora małych i średnich przedsiębiorstw, funkcjonujące w gospodarce opartej na wiedzy dążą do podniesienia swojego poziomu innowacyjności. Poziom innowacyjności zawsze związany jest z tworzeniem nowym produktów/usług [9]. Wiedza w przedsiębiorstwie jest jednym z czynników determinujących tworzenie produktów/usług innowacyjnych. Zgodnie ze stanowiskiem Fabrizio [2] pozyskiwanie i wymiana wiedzy wewnątrz przedsiębiorstwa ma kluczowe znaczenie dla rozwoju innowacji. Przedsiębiorstwa informatyczne sektora MSP odgrywają w Polsce szczególną rolę w budowaniu innowacyjnych przedsiębiorstw. W Polsce, wg danych Głównego Urzędu Statystycznego, w roku 2014 średni udział przedsiębiorstw innowacyjnych w ogólnej liczbie przedsiębiorstw wynosił 14,5%, przy czym przedsiębiorstwa innowacyjne z sektora produkcji ICT wprowadzały innowacje prawie trzykrotnie częściej niż przedsiębiorstwa innowacyjne z sektora produkcji i usług ogółem [10]. W przedsiębiorstwach branży informatycznej zauważa się potrzebę implementacji narzędzi wspomagających zarządzanie wiedzą, która jest użyteczna dla realizowania projektów informatycznych. Narzędzia zarządzania wiedzą, zgodnie ze stanowiskiem Ruggles a definiuje się jako technologie, które wspierają pozyskiwanie, przetwarzanie oraz wymianę wiedzy w przedsiębiorstwie. Wiedza w firmie jest zarówno wiedza jawną (tj. zapisaną w postaci polityki firmy, regulaminów, procedur, zasad postępowania, etc.) oraz wiedzą ukrytą (tj., wiedzą posiadaną przez pracowników firmy). Wśród narzędzi wspomagających zarzadzanie wiedzą jawną można wyróżnić m. in.: internet, intranet, bazy danych, hurtownie danych, systemy informatyczne (np. klasy ERP, BI, CRM), Case-based Reasoning (CBR), tablice informacyjne bazy danych o ekspertach. Do narzędzi wspomagających zarządzanie wiedzą ukrytą w przedsiębiorstwie zaliczono m. in.: mapy 120

wiedzy, e-learning, webblogi, media społecznościowe, wewnętrzne sieci praktyków (blogi branżowe), wewnętrzne kompendia wiedzy, videokonferencje, newsletter, portale korporacyjne. Obok narzędzi wspieranych technologiami informatycznymi wyróżnia się narzędzia wspierające zarzadzanie wiedzą jawną i ukrytą: coaching, mentoring, biuletyn, wizyty studyjne, codzienne formalne spotkania bezpośrednie, codzienne nieformalne spotkania bezpośrednie, spotkania bezpośrednie z przekazującym wiedzę o podobnych projektach, przerwy kawowe, targi, wystawy, seminaria, konferencje, spotkania integracyjne. W artykule podjęto próbę zdefiniowania modelu decyzyjnego wyboru narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą, którego implementacja w przedsiębiorstwie branży informatycznej pozwoli na poprawę efektywności realizowanych projektów informatycznych. Pokazano, na podstawie wyników pilotażowych badań przeprowadzonych wśród 30 właścicieli/managerów polskich przedsiębiorstwach branży informatycznej sektora MSP w województwie lubuskim w Polsce, stopień ważności wiedzy przy realizacji projektów informatycznych. Wyniki badań pozwoliły na sformułowanie modelu badawczego umożliwiającego formułowanie kryteriów/ocen w procesie podejmowania decyzji o zakupie narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą w firmie. Dzięki zastosowaniu metody FAHP można uzyskać wartości współczynników wagowych określających ważność kryteriów przy wyborze narzędzia oraz jednocześnie można dokonać eliminacji kryteriów o najmniejszym znaczeniu [1]. W rozdziale drugim zaprezentowano rodzaje wiedzy użytecznej przy realizacji projektów informatycznych na podstawie wyników pilotażowych badań empirycznych oraz dokonano charakterystyki narzędzi wspomagających zarządzanie wiedzą ukrytą w przedsiębiorstwie w aspekcie realizowania projektów informatycznych. W rozdziale trzecim dokonano identyfikacji kryteriów wyboru narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą, którego implementacja w przedsiębiorstwie branży informatycznej pozwoli na poprawę efektywności realizowanych projektów informatycznych oraz sformułowano model badawczy. W rozdziale czwartym pokazano przykład zastosowania rozmytego analitycznego procesu hierarchicznego (Fuzzy Analytic Hierarchy Process FAHP) w celu wyboru narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą dla przedsiębiorstwa branży informatycznej. W podsumowaniu pokazano kierunki dalszych prac. 2. Wiedza przy realizacji projektów informatycznych wyniki badań Projekt informatyczny jest przedsięwzięciem, w którym stosowane są technologie informatyczne w celu zbudowania, dostarczenia i implementacji produktu informatycznego wraz z usługami do klienta [11]. Każdy projekt informatyczny ma określony czas trwania, zakres oraz budżet. Projekt informatyczny może być realizowany jako przedsięwzięcie indywidualne pod potrzeby danego klienta lub jako powtarzalne działanie. Na podstawie wyników przeprowadzonych badań pilotażowych wśród 30 właścicieli/managerów polskich przedsiębiorstwach branży informatycznej sektora MSP w województwie lubuskim w okresie maj-październik 2015 wyróżniono następujące rodzaje wiedzy, która jest użyteczna i konieczna przy realizacji projektów informatycznych w przedsiębiorstwie informatycznym. Badania przeprowadzono za pomocą wywiadów pogłębionych, bezpośrednio z grupą respondentów (badania współfinansowane z projektu Nr WND- POKL.08.02.01-08-013/12 w ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki; Priorytet 8 Regionalne Kadry Gospodarki; Działanie 8.2 Transfer wiedzy; Poddziałanie 8.2.1 Wsparcie współpracy nauki i przedsiębiorstw). 121

Wyróżniono następujące rodzaje wiedzy użytecznej przy realizacji projektów informatycznych: wiedza o zrealizowanych podobnych projektach, wiedza o trudnościach/problemach w zrealizowanych podobnych projektach. wiedza o nowych technologiach, wiedza o posiadanych umiejętnościach przez współpracowników, wiedza na temat wymagań klienta odnośnie realizowanego projektu, wiedza o budżecie dla projektu, wiedza na temat czasu realizacji projektu, wiedza o możliwych trudnościach w realizacji projektu. Respondenci uznali, iż najbardziej istotną wiedzą przy realizacji projektów informatycznych jest wiedza na temat wymagań klienta odnośnie realizowanego projektu, wiedza na temat czasu realizacji projektu oraz wiedza o możliwych trudnościach w realizacji projektu (pp. rys. 1). Pozyskanie takiej wiedzy od współpracowników oraz dzielenie się nią w trakcie realizacji projektu informatycznego umożliwiłoby poprawę efektywności realizowanych projektów informatycznych. Rozwiązaniem dla firm informatycznych sektora MSP jest podjęcie decyzji o implementacji narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą w firmie. Wdrożenie takiego narzędzia powinno być częścią wielopłaszczyznowej kultury organizacyjnej firmy. Zdefiniowaną wiedzę, która jest wykorzystywana przy realizacji projektów informatycznych, posiadają pracownicy firmy informatycznej, a zatem jest wiedza ukrytą. Wiedza zarówno ogólna, jak i specjalistyczna, doświadczenie, wykształcenie oraz umiejętności i osobowość [7], to cechy pracowników firmy informatycznej, które są trudne do zapisana i sformalizowania. Poniżej wyróżniono narzędzia wspomagające zarządzanie wiedzą ukrytą przy realizacji projektów informatycznych [3, 5]: mapy wiedzy: narzędzia, które identyfikują źródła wiedzy ukrytej w postaci graficznego ujęcia zależności pomiędzy wiedzą pracownika a jej przydatnością dla organizacji. Dzięki temu w efektywny sposób można odnaleźć osobę, która jest uważana za specjalistę w danej dziedzinie, e-learning: aplikacja, która pozwala na samodzielne wirtualne kształcenie pracowników danego przedsiębiorstwa, web-blogi: aplikacje internetowe, w których umieszczane są wpisy dotyczące określonego tematu, media społecznościowe: aplikacje (wirtualne sieci) wewnętrzne dla nieformalnych grup pracowników, dzięki którym pracownicy dzielą się swoją wiedzą na zadany temat, wewnętrzne sieci praktyków (blogi branżowe): aplikacje internetowe, w których umieszczane są opisy dotyczące określonego tematu, wewnętrzne kompendia wiedzy: zbiór praktycznych wskazówek skierowanych do osoby mającej wykonywać konkretne zadanie, videokonferencje: narzędzia wymagające zastosowania technologii przekazu dźwięku lub dźwięku i obrazu, służy do sprawnego komunikowania się z pracownikami lub klientami na odległość, newsletter: narzędzie, dzięki któremu przekazywane są aktualne informację dotyczące przedsiębiorstwa wewnątrz firmy, portale korporacyjne: platforma informatyczna która pozwala na integrowanie systemów informatycznych, danych, informacji oraz wiedzy które istnieją w 122

organizacji oraz w środowisku które je otacza. Może służyć również jako miejsce wymiany opinii oraz informacji pomiędzy pracownikami posiada również funkcje pozwalające na wspieranie pracy grupowej. Wiedza użyteczna przy realizacji projektów informatycznych 4,70 4,60 4,50 4,40 4,30 4,20 4,10 4,00 3,90 3,80 3,70 3,60 Rys. 1. Wiedza użyteczna przy realizacji projektów informatycznych w przedsiębiorstwach sektora MSP branży informatycznej wyniki badań empirycznych Źródło: opracowanie własne Poszukuje się zatem rozwiązania, które umożliwi pozyskiwanie i dzielenie się wiedzą wśród pracowników firmy informatycznej, którego implementacja w przedsiębiorstwie branży informatycznej pozwoli na poprawę efektywności realizowanych projektów informatycznych. 3. Model badawczy Wiedząc, że pozyskanie wiedzy od współpracowników oraz dzielenie się nią w trakcie realizacji projektu informatycznego umożliwiłoby poprawę efektywności realizowanych projektów informatycznych, podstawowym problemem związanym z realizacją przedsięwzięć informatycznych w przedsiębiorstwach branży informatycznej sektora MSP jest wybór odpowiedniego narzędzia wspierającego zarządzanie wiedzą ukrytą. Implementacja takiego narzędzia jest przedsięwzięciem zgodnym z potrzebami danej firmy. Narzędzia zarządzania wiedzą powinno sie postrzegać w perspektywie roli, którą odgrywają w procesach organizacyjnych, kiedy wchodzi w interakcje z człowiekiem. Zgodnie ze stanowiskiem Zygała [12] wybór narzędzia informatycznego dla firmy powinien zostać podjęty na podstawie kryteriów: kryterium produktu: technologia, funkcjonalność rozwiązania, kryterium ceny systemu, kryterium dostawcy rozwiązania, 123

kryterium warunków umowy oraz kryterium kultury przedsiębiorstwa. Z uwagi, iż implementacja narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą w projektach informatycznych będzie zawsze przedsięwzięciem ukierunkowanym na realizację potrzeb wyłącznie danego przedsiębiorstwa [4], przyjęto, że model decyzyjny wyboru narzędzia będzie opierał się na kryterium produktu. Aby system informatyczny efektywnie służył organizacji w procesie zarządzania wiedzą musi spełnić minimum poniższe wymagania: zapewniać dostęp do aktualnych i kompleksowych informacji i wiedzy, być łatwy w użytkowaniu, zapewniać wybiórcze i sprawne wykorzystanie informacji i wiedzy oraz ich przepływ pomiędzy jednostkami, zapewnić możliwość natychmiastowego dostępu do posiadanych informacji i wiedzy. Zdefiniowano zatem następujące kryteria wyboru narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą projektach informatycznych w aspekcie kryterium produktu: dostęp do użytecznej wiedzy o zrealizowanych projektach informatycznych (DW). możliwość uzupełniania bazy wiedzy (BW), możliwość podziału uprawnień dostępu (UW), możliwość monitorowania aktywności pracowników w pozyskiwaniu wiedzy (MDW), możliwość monitorowania aktywności pracowników w uzupełniniu bazy wiedzy (MBW). Model badawczy został przedstawiony na rysunku nr 2. Dobór narzędzia według zaprezentowanych kryteriów i następnie implementacja tego rozwiązania w firmie informatycznej sektora MSP pozwoli na pozyskiwanie i wymianę wiedzy wśród pracowników, a zatem na pozwoli na poprawę efektywności realizowanych projektów informatycznych. 4. Model decyzyjny wyboru narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą w projektach informatycznych za pomocą FAHP FAHP (Fuzzy Analytic Hierarchy Process) jest rozmytym analitycznym procesem hierarchicznym stosowanym w budowie modeli decyzyjnych w celu określenia wartości współczynników wagowych określających ważność poszczególnych kryteriów. Przy wyborze narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą, dzięki zastosowaniu FAHP, można jednocześnie dokonać eliminacji kryteriów o najmniejszym znaczeniu [1]. W rozpatrywanym przypadku, właściciel firmy informatycznej sektora MSP, aby dokonać wyboru narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą w firmie, powinien określić relatywną dominację określonego czynnika i nad czynnikiem j przy wyborze danego narzędzia. Określenie ważności zdefiniowanych kryteriów wyboru rozwiązania (pp. rysunek nr 2) umożliwi dokonanie oceny obiektywnej elementów niemierzalnych. Przy określaniu relacji relatywnej dominacji należy zdefiniować skalę preferencji. Zmiennej lingwistycznej opisującej relacje, zgodnie ze stanowiskiem Nydick i Hill [6], może być przypisana liczba rozmyta a ( l, m, u ) o trójkątnej funkcji przynależności. Trójkątna liczba rozmyta a ( l, m, u ) jest zdefiniowana w przedziale [ l, u], a jej funkcja przynależności przyjmuje wartość równą 1 w punkcie m. Skalę preferencji zaprezentowano w tabeli nr 1. 124

Przedsiębiorstwo branży informatyczne sektora MSP Projekt informatyczny pi1 Projekt informatyczny pi ( ) Projekt informatyczny pin, nϵn Pracownik 1 realizujący pi1 posiadający wiedzę ukrytą: pw11 Pracownik ( ) realizujący pi1 posiadający wiedzę ukrytą: pw1 Pracownik m realizujący pi1 posiadający wiedzę ukrytą: pw1m, mϵn Pracownik 1 realizujący pi( ) posiadający wiedzę ukrytą: W 1 Pracownik ( ) realizujący pi( ) posiadający wiedzę ukrytą: pw Pracownik m realizujący pi( ) posiadający wiedzę ukrytą: pw m, mϵn Pracownik 1 realizujący pin posiadający wiedzę ukrytą: pwn1 Pracownik ( ) realizujący pin posiadający wiedzę ukrytą: pwn Pracownik m realizujący pi1 posiadający wiedzę ukrytą: pwnm, n,mϵn W1 = Wiedza o zrealizowanyc h podobnych projektach W2 = Wiedza o trudnościach/ problemach w zrealizowanyc h podobnych projektach W3 = Wiedza o technologiach nowych W4 = Wiedza o posiadanych umiejętnościa ch przez współpracow ników W5 = Wiedza na temat wymagań klienta odnośnie realizowaneg W6 = Wiedza o budżecie dla projektu W7 = Wiedza na temat czasu realizacji W8 = Wiedza o możliwych trudnościach w realizacji projektu Potrzeba implementacji narzędzia wspierającego zarządzanie wiedzą ukrytą przy realizacji projektów informatyczych Model decyzyjny wyboru narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą w projektach informatycznych za pomocą FAHP WDW = stopień ważności kryterium doboru rozwiązania: Dostęp do użytecznej wiedzy o zrealizowanych projektach informatycznych WBW = stopień ważności kryterium doboru rozwiązania: Możliwość uzupełniania bazy wiedzy (BW) WMBW = stopień ważności kryterium doboru rozwiązania: Możliwość monitorowania aktywności pracowników w uzupełnianiu bazy wiedzy (MBW) WMDW = stopień ważności kryterium doboru rozwiązania (wg cech produktu): Możliwość monitorowania aktywności pracowników w pozyskiwaniu WUW = stopień ważności kryterium doboru rozwiązania (wg cech produktu): Możliwość podziału uprawnień dostępu (UW) Rys. 2. Model badawczy Źródło: opracowanie własne Tab. 1. Skala preferencji wykorzystywana w metodzie rozmytej FAHP, źródło: [6] Relatywna dominacja Liczba rozmyta Jednakowa istotność (1, 1, 3) Umiarkowana przewaga (1, 3, 5) Silna przewaga (3, 5, 7) Bardzo silna przewaga (5, 7, 9) Absolutna przewaga (7, 9, 9) 125

W analizowanym przypadku będzie rozpatrywany problem wyboru narzędzia wspierającego zarządzanie wiedzą ukrytą przy realizacji projektów informatycznych według kryterium produktu, za pomocą metody FAHP, na podstawie następujących założeń: w wyniku porównań przyjęto, że BW ma silną przewagę UW, MDW oraz MBW oraz jednakową istotność z BW, BW ma również silną przewagę UW, MDW oraz MBW, MDW oraz MBW ma umiarkowaną przewagę nad UW. Na podstawie skali preferencji (pp. tab. 1.) przyjęto następujące wartości elementów macierzy porównań: Tab. 2. Elementy macierzy porównań kryteriów wyboru narzędzia wspierającego zarządzanie wiedzą ukrytą przy realizacji projektów informatycznych Źródło: opracowanie własne Kryteria DW BW UW MDW MBW DW (1,1,1) (1/3,1,1) (3,5,7) (3,5,7) (3,5,7) BW (1,1,3) (1,1,1) (3,5,7) (3,5,7) (3,5,7) UM (1/7,1/5,1/3) (1/7,1/5,1/3) (1,1,1) (1/5,1/3,1) (1/5,1/3,1) MDW (1/7,1/5,1/3) (1/7,1/5,1/3) (1,3,5) (1,1,1) (1/3,1,1) MBW (1/7,1/5,1/3) (1/7,1/5,1/3) (1,3,5) (1,1,3) (1,1,1) Średnia geometryczna ocen dla kryterium DW, zgodnie z zależnościami w FAHP przyjmuje następującą wartość: ( a 11 a a 13 a 1 1 1 1 5 5 a15) ((1 1/ 3 3 3 3),(1 1 5 5 5),(1 1 7 7 7) ) 5 1 5 12 14 DW r DW r 1 (1,5518;2,6265;3,2141) W sposób analogiczny otrzymano wartości dla kolejnych kryteriów: BW r 2 (1,9332;2,6265;4,0039) UM r 3 (0,2412;0,3385;0,6444) MDW r 4 (0,3686;0,6544;0,8891) MBW r 5 (0,4592;0,6544;1,1071) Stąd otrzymano: r r 2 r 3 r 4 r 5 1 (4,5540;6,9003;9,8590) (1) (2) (3) (4) (5) (6) 126

Wagę kryterium DW obliczono w sposób następujący: ( 1 w1 r 1 r 1 r 2 r 3 r 4 r 5) A następnie w analogiczny sposób dla pozostałych kryteriów: ( 1 w2 r 2 r 1 r 2 r 3 r 4 r 5) ( 1 w3 r 3 r 1 r 2 r 3 r 4 r 5) ( 1 w4 r 4 r 1 r 2 r 3 r 4 r 5) ( 1 w5 r 5 r 1 r 2 r 3 r 4 r 5) (0,1574;0,3806;0,7058) (0,1961;0,3806;0,8792) (0,0245;0,00491;0,1415) (0,0374;0,0948;0,1952) (0,0466;0,0948;0,2432) (7) (8) (9) (10) (11) Wartości wyostrzone wag wynoszą: w1 1 (0,1574 0,3806 0,7058) 0,4146 3 w2 0,4853 w3 0,0717 w4 0,1092 w5 0,1282 Po standaryzacji wagi przyjmują następujące wartości: w1 3429; w2 4014; w3 0,0593; w4 0,0903; w5 0,1060 (12) (13) (14) (15) (16) (17) Przy zastosowaniu metody FAHP uzyskano stopień ważności kryteriów przy wyborze narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą w projektach informatycznych dla firmy informatycznej odpowiednio: ważność kryterium: Możliwość uzupełniania bazy wiedzy (BW) wartość: 0,4014, ważność kryterium: Dostęp do użytecznej wiedzy o zrealizowanych projektach informatycznych (DW) wartość: 0,3429, ważność kryterium: Możliwość monitorowania aktywności pracowników w uzupełnianiu bazy wiedzy (MBW) wartość: 0,1060, ważność kryterium: Możliwość monitorowania aktywności pracowników w pozyskiwaniu wiedzy (MDW) wartość: 0,0903, ważność kryterium: Możliwość podziału uprawnień dostępu (UW) wartość: 0,0593. 127

Zaproponowane podejście zastosowania metody FAHP pozwala na dokonanie obiektywnego wyboru narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą według kryteriów trudnych do zmierzenia. Wyrażenie preferencji w postaci liczb rozmytych odwzorowuje niepewność w formułowaniu ocen w procesie podejmowania decyzji. Przy dokonywaniu wyboru narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą w przedsiębiorstwie sektora MSP branży informatycznej pod kątem kryterium produktu powinno się zatem wziąć pod uwagę zdefiniowany szereg preferencyjny ważności kryteriów. Wiedząc, że pozyskiwanie i wymiana wiedzy wśród pracowników realizujących projekty informatyczne jest konieczna w celu uzyskania poprawy efektywności realizowanych przedsięwzięć, wydaje się, że podjęcie decyzji o implementacji narzędzia według zaprezentowanych kryteriów i ich ważności będzie dobrym rozwiązaniem dla właścicieli firm sektora MSP branży informatycznej. 5. Podsumowanie i wnioski Posiadana wiedza o realizowanych projektach informatycznych przez pracowników firmy sektora MSP branży informatycznej powinna być odpowiednio magazynowana oraz upowszechniana w danej firmie. Odpowiednim rozwiązaniem, które usprawniani przepływ wiedzy w przedsiębiorstwie są narzędzia wspomagające zarządzanie wiedzą ukrytą, które stanowią efektywne narzędzia informatyczne do dysponowania wiedzą firmy. Na podstawie przeprowadzonych pilotażowych badań empirycznych (pp. rozdział 2) wyraźnie zauważono, że pozyskiwanie użytecznej wiedzy przy realizacji projektów informatycznych wpływa znacząco na poprawę ich efektywności. Wydaje się, że przedsiębiorstwa branży informatycznej powinny dążyć do wdrażania takich narzędzi, które umożliwią pozyskiwanie i dzielenie się użyteczną wiedzą wśród pracowników. Przedstawione podejście zastosowania metody FAHP (rozmytego analitycznego procesu hierarchicznego) w budowie modelu decyzyjnego wyboru narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą według kryteriów trudnych do zmierzenia może być użyteczne w aspekcie poprawy efektywności realizowanych projektów informatycznych w przedsiębiorstwach sektora MSP branży informatycznej. Prowadzone badania koncentrują się na strukturze bazy wiedzy w projektach informatycznych realizowanych w przedsiębiorstwach sektora MSP branży informatycznej (obiektach). Definiuje się również narzędzia wspomagające zarządzanie wiedzą ukrytą pod kątem podobieństwa wspomaganych procesów uzupełniania, pozyskiwania oraz dzielenia się wiedzą. Proponowany model decyzyjny, pokazujący preferencyjny ciąg ważności wybranych niemierzalnych kryteriów oceny rozwiązania, daje możliwość oceny danego narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą. Zaproponowane podejście pozwala, w konsekwencji, na szacowanie efektów wdrożenia rozważanego narzędzia w analizowanym przedsiębiorstwie. Dalsze prace będą dotyczyły praktycznej implementacji proponowanego podejścia przy wyborze narzędzia wspomagającego zarządzanie wiedzą ukrytą dla firmy sektora MSP branży informatycznej. Literatura 1. Chang D.-Y., Application of the Extent Analysis Method on fuzzy AHP, European Journal of Operational Research, Vol. 95, No. 2, 1996, pp. 649-655. 128

2. Fabrizio K.R., Absorptive capacity and the search for innovation. Research Policy, Vol. 38, No. 2, 2009, pp. 255-267 3. Gierszewska G.: Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2011. 4. Kłos S., Implementation of the AHP method in ERP-based decision support systems for a new product development. Information and software technologies: 21st International Conference, ICIST 2015. Eds. G. Dregvaite, R. Damasevicius. Cham Heidelberg: Springer International Publishing Switzerland, 2015 (Communications in Computer and Information Science, 538), s.199-207. 5. Kowalczyk A., Nogalski B.: Zarządzanie wiedzą: koncepcja i narzędzia. Wydawnictwo DIFIN, Warszawa, 2007. 6. Nydick R.L., Hill R.P., Using the Analytic Hierarchy Process to Structure the Supplier Selection Procedure. International Journal of Purchasing and Materials Management 1992, Vol. 28, No. 2, 1992. 7. Patalas-Maliszewska J: Knowledge Worker Management: Value Assessment, Methods, and Application Tools. Heidelberg Germany: Springer, 2013. 8. Ruggles R.: Knowledge Management Tools. Butterworth-Heinemann, 1997. 9. Shane S., Cultural influences on national rates of innovation. Journal of Business Venturing, Vol. 8, No. 1, 1993, pp. 59 73I. 10. Społeczeństwo informacyjne w Polsce w 2014 r., GUS, 2014. 11. Szyjewski Z.: Metodyki zarządzania projektami informatycznymi. Wydawnictwo PLACET, Warszawa, 2004. 12. Zygała R., Organizacja zastosowań technologii informacyjnych. Technologie informacyjne dla ekonomistów. Narzędzia. Zastosowanie, pod red. Nowicki A. Wydawnictwo UE we Wrocławiu, Wrocław, 2008. Dr hab. inż. Justyna PATALAS-MALISZEWSKA, prof. UZ Dr hab. inż. Sławomir KŁOS, prof. UZ Instytut Informatyki i Zarządzania Produkcją Wydział Mechaniczny/Uniwersytet Zielonogórski 65-516 Zielona Góra, ul. Prof. Z.Szafrana 4 tel./fax: (68) 328 2514 e-mail: J.Patalas@iizp.uz.zgora.pl S.Klos@iizp.uz.zgora.pl 129