CC BY
116
географическую удаленность студента, но и реализовывать профессиональную деятельность студентов одновременно с обучением. Особенно важно это условие, учитывая высокую степень законодательного регламентирования организации и методики ведения бухгалтерского учета а РФ, которое постоянно и быстро меняется. 6 таких условиях актуализируется такая форма работы, как онлайн-кон-сультирование преподавателя в процессе обучения и профессиональной деятельности студента как во время обучения, так и после него.
Литература:
Индекс развития информационно коммуника ционных технологий / Гуманитарный портал: Исследования [Электронный ресурс] // Центр гуманитарных технологий. - 2006-2021 (последняя редакция: 10.03.2021}. - Режим доступа: http»// g tm a rket. г u/ra t i n g s/ i ct-de ve I op me n t- i n dex 2. Ступин A.A. Электронное обучение (E-Learning) -Проблемы и перспективы исследований / A.A. Сту-пин, Е.Е. Ступин // Дистанционное и виртуальное обучение. - 2012. - № 1. - С. 38-49.
3. Свешников Н.А. От заочного к дистанцион ному [Электронный ресурс] / Н.А. Свешников, М.А. Кока рее. - Режим доступа: http://ms.znate.ru/ docs/1625Zindex-3274.htm I.
4. Романова О.В. Функции преподавателя и студент;) в информационной образовательной среде вуза / О.В. Романова // Известия Пензенского государственного педагогического университета им. В.Г. Белинского. - 2012. - № 28. - С. 1006-1011.
5. ПодузовС. Обзор мирового и российского рынков электронного обучения. 2012 [Электронный ресурс] / С. Подузов. - Режим доступа: http:// seemed ia.pro/biog/1232.
6. Можаева Г.8. Электронное обучение в вузе: современные тенденции развития / Г.В. Можаева // Гуманитарной информатика. - 2013. - № 7. - С, 126-138.
7. Blockchain Technology Market Analysis By Type (Public, Private, And Hybrid), By Application (Financial Services, Consumer/Industrial Products, Technology, Media & Telecom, Healthcare, Transportation, And Public Sector}, By Region, 8 Segment Forecasts, 2015-2024 [Electronic resource]//Grand View Research.-2016- 80 P.- UfiL: https://www.grandviewresearch. com/industry anaiysis/blockchain technology market
OVERVIEW OF KNOWLEDGE MANAGEMENT MODELS ft in Igor VasHlevich, Professor
levin a An astasia Ivanovna, PhD of Economics, Associate Professor Axheganova Ekaterina Nikolaevna, student
St. Petersburg Polytechnic University after named Peter the Great, Higher School of Set vice and Trade, St. Petersburg
The purpose of the Study is to review knowledge management models in an organization in a context of digital transformation, as. The scientific novelty of this a/tide is the comparison of knowledge management models, as in the age of digitization the issue of creating a common knowledge base becomes relevant and the choice of a model depends on its key characteristics. As a result, it is established that for knowledge management initiatives to succeed, digital enterprises should start by examining existing models and approaches and then apply them effectively, IT, is an important intermediary for increasing the company's dynamism and decision-making efficiency.
Keywords: Knowledge Management; Information Technology; Model SECI; Model Choo; Model Wiig; Digitization; Knowledge Base.
DOI 10.24923/2222-243X.2021-40.4
ОБЗОР МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
Цель исследования - обзор моделей управления знаниями в организации в условиях цифровой трансформации. Научная новизна исследования заключается в сравнении моделей управления знаний, гак как в эпоху цифровиза-ции становится актуальным вопрос создания единой базы знаний, а выбор модели завис и тот ее ключевых характерис тик. В резуль та те устанавливае тся, что для успешного проведения инициатив по управлению знаниями цифровым предприятиям следует начать с изучения существующих моделей и подходов, а затем эффективно применять их, т.к. ИТ является важным посредником для повышения динамики компании и эффективности принятия решений.
Ключевые слова; управление знаниями; информационные технологии; модель SECI; модель Choo; модель Wiig; цифровизация; база знаний.
ВАК РФ 03,00,05
Ф Ильин И.В., 2021 0Левина AM, 2021 ФАжеганова E.H., 2021
Введение
Управление знаниями помогает компании принимать быстрые и эффективные решения, 8 эпоху цифровизации и жесткой конкуренции прогрессивные организации стремятся иметь единую базу знаний, которая складывается из предыдущего опыта и текущих наработок сотрудников. Обеспечение доступа к единой базе знаний дает компании неоспоримое преимущество - более компетентных и квалифицированных работников, которые на основе доступной им информации способны действовать быстро и эффективно, принося организации существенную пользу.
Помимо знания основных подходов и структуры управления для достижения эффективных результатов организации необходима прочная теоретическая основа. В этой связи актуальность данного исследования заключается в описании теоретической части сферы управления знаниями, на которой может строиться стратегия менеджмента знаний. В случае игнорирования этих основ процессы управления знаниями в организации не будут должным образом скоординированы, и она не получит ожидаемую выгоду.
Также управление знаниями делает организацию более гибкой и позволяет быстрее реагировать на изменения и инновации, возникающие в цифровом мире. Накопленная база знаний облегчает процесс внедрения новых технологий, помогает выявлять потенциальные проблемы и извлекать максимальную выгоду из новой информации.
Цель исследования структурировала следующие задачи. 1) изучить и описать структуру управления знаниями, 2) рассмотреть основные модели управления знаниями, 3} дать сравнительную характеристику изученным моделям управления знаниями.
Теоретической базой исследования послужили публикации об основах управления знаниями таких авторов, как Дж. Атвуд, М Эван-са, К. Далкир и других.
Практическая значимость заключается в изучении и сравнении основных моделей управления знания для составления более корректного плана управления.
Основная часть
Традиционно выделяют следующие причины интереса компаний к систематизации процессов управления знаниями [1]:
- удержание и сохранение знаний внутри компании после ухода сотрудников-звезд;
- более быстрое и эффективное обучение сотрудников;
- ускорение введения и адаптации новых стандартов компании;
- устранение дублирования усилий и оптимизация текущих процессов;
- принятие более эффективных управленческих решений на основе накопленного опыта;
- сокращение времени создания продукта за счет применения уже ранее использованных технологий;
- обеспечение непрерывной и эффективной коммуникации участников международных проектов;
- сохранение существующих знаний и поощрение команд к обмену опытом в рамках поглощения/слияния компаний.
Основные компоненты структуры управления знаниями. Эффективные процессы управления знаниями в организации невозможно построить без учета трех основных компонентов:
1. Стратегия. Стратегия задает направление движения и обеспечивает соответствие потребностям бизнеса, а также согласованность
О] О
си
м 0-ш
се; ¡-*—
X ш О
о
со 2:
Ё
21
ИЛЬИН Игорь Васильевич, профессор
ЛЕВИНА Анастасия Ивановна, кандидат экономических наук, доцент
АЖЕГАНОВА Екатерина Николаевна, студентка
Свнкт-Пе тербургский политехнический университет Петра Великого, Высшая школа сервиса и торговли, Санкт-Петербург
процессов управления с другими организационными изменениями. 8 рамках стратегии менеджмента знаний необходимо четко сформулировать цель, выявить организационные проблемы на основе знаний, проанализировать ситуацию и определить дальнейшие действия организации по управлению [2],
2. Люди. Независимо от того, насколько хорошо продумана их стратегия, эффективных результатов добиваются только те организации, где сотрудники готовы делиться своими знаниями и не боятся передавать личный опыт [3].
Для облегчения передачи знаний были разработаны различные методы. Одним из них является концепция сообществ практиков. Данные сообщества объединяют людей с общей целью, которые обмениваются между собой знаниями и опытом на постоянной основе.
3. Технологии. Технологии позволяют более быстро и эффективно сохранять и накапливать знания, особенно это касается международных организаций, филиалы которых расположены в разных странах.
На сегодняшний день информационные технологии практически полностью контролируют управление формализованными знаниями и играют важную роль в развитии компании. Наиболее распространенные ИТ-решения по управлению знаниями в организациях включают [4, 5, б]г
- специализированные базы данных ("базы знаний"), в которых хранятся накопленные знания и уникальный опыт сотрудников. Такие базы данных могут содержать описание и решения различных профессиональных кейсов, а также информацию о проблемах, с которыми ранее сталкивалась организация, и способах их решения;
- системы документооборота, которые обеспечивают хранение, индексирование и публикацию документов, а также быстрый поиск и доступ к электронным документам;
- системы информационного поиска по запросу. Данные системы позволяют сотруднику создавать запрос на удобном для него языке, а поиск при этом ведется по всем базам данных и знаний организации;
- средствз оперативного представления данных {OLAP - online analytical processing) и системыдобычи данных и текстов (data mining и text mining), которые позволяют находить новые закономерности;
- системы поддержки принятия решений (DSS) и другие системы на основе искусственного интеллекта (экспертные системы, системы описания типовых ситуаций и др.}.
Все вышеперечисленные ИТ-решения могут рассматриваться и как самостоятельные инструменты управления знаниями, и как составные части комплексной структуры управления. Для максимально эффективной работы технологии должны быть органично встроены в текущие бизнес-процессы организации.
Модели управления знаниями. Далеебудут рассмотрены три теоретические модели управления знаниями, которые стали общепринятыми и широко применяются на практике. Данные модели отражают разные точки зрения на взаимодействие основных компонентов, образовывающих структуру управления знаниями, и помогают понять, каким образом знания формируются в той или иной организации. [11, 12]
1 Модель 5ЕО - спиральная модель, изначально была создана И. Нонакой в 1990 году, а позднее ее доработал X. Такеучи. Профессора создавали эту модель на основе опыта японских компаний, которые они долгое время изучали на предмет возникновения инноваций и креативных идей. 8 своих наблюдениях Нона-ка и Такеучи пришли к выводу, что японская корпоративная культура, а также внутренние убеждения самих японцев поощряют обмен неявными знаниями внутри компаний. В японской компании знание является общим, легко преобразуется, передается и распределяется [13,14].
Модель 5ЕС1 нацелена на создание и распространение знаний и описывает то, как именно явные и неявные знания могут быть трансформированы внутри компании. 5ЕС1 отражает динамическое взаимодействие двух измерений: онтологического и эпистемологического. Эпистемологическое измерение содержит четыре основных процесса преобразования знаний. Онтологическое описывает уровни, на которых знание находится, в контексте взаимодействия сотрудников компании. Когда знания проходят все четыре формы обмена, они расширяются и продвигаются на более высокие онтологические уровни по спирали. Т.е. изначально идея может возникнуть у одного сотрудника, потом ее раскручивает команда, затем она доходит до различных отделов и подразделений, а может даже выйти за пределы и быть передана другой компании |11,12,14]. Четыре основных эпистемологических способа преобразования знаний следующие [14]г
- Социализация (неявное-к-неявному) - обмен неявными знаниями и опытом путем наблюдений, имитации и пробы на практике.
- Экстернализация {неявное к явному) -публикация и документирование передачи неявных знаний. Например, различные графики, печатные документы и изображения поддерживают неявные знания. Экстернализация самое важное преобразование, т.к. только она дает возможность дальше раскручивать знание и делает его доступным для всей компании.
- Комбинирование (явное к явному) - объединение явных знаний между собой для создания новых. Компания может собирать свои внутренние явные знания, а также внешние, за ее пределами. Затем эти знания объединяются, корректируются или обрабатываются, и из них формируются новые, которые распространяются по компании.
- Интернализация (явное к неявному) -процесс обучения сотрудника на практике, в результате которого он формирует свое собственное знание. 8 этом случае явное знание сотрудника, которое он получил и будет применять в дальнейшем, становится активом компании.
Для того, чтобы обеспечить непрерывный поток создания знаний в организации, процесс преобразования знаний должен идти постоянно. Неявные знания, накопленные сотрудником по спирали, должны передаваться другим членам компании, начиная заново цикл преобразования.
Модель SECI хорошо зарекомендовала себя в области управления знаниями благодаря своей простоте и надежности. Однако несмотря на это данная модель не покрывает все этапы управления знаниями и имеет белые пятна. Она сосредотачивается на преобразовании типов знаний, но не затрагивает более широкую тему, а именно, то, как с помощью этих типов знаний принимаются решения.
2. Choo Sense-making model - была создана в 1998 году. За основу были взяты некоторые уже на тот момент известные модели, в том числе и модель SECI. Модель Choo отлично подходит для процесса принятия решений и включает три составляющие: создание смысла, создание знаний и принятие решений. Данная модель делает акцент на том, как компания отбирает знания и интегрирует их в свои процессы^].
На стадии создания смысла сотрудники пытаются осмыслить и интерпретировать информацию, поступающую извне. Эта стадия включает в себя 4 основных процесса:
- Изменение внешней среды - во внешней среде происходят преобразования, и в компа-
нию начинает поступать большое количество новой неструктурированной информации.
- Реконструкция - сотрудники пытаются структурировать полученные данные, отсеять ненужное и выделить ту информацию, которая будет использоваться в дальнейшем.
- Отбор - рациональный выбор для интерпретации изменений.
- Удержание - компания запоминает полученный опыт, чтобы повторно обратиться к нему в будущем.
На стадии создания знания происходит трансформация - сотрудники общаются и обмениваются знаниями между собой. Сотрудники получают новые знания и компетенции, что расширяет их возможности и позволяет компании в целом принимать более рациональные и обоснованные решения, создавать новые и улучшать существующие продукты и услуги.
На стадии принятия решений компания проводит рациональную оценку альтернативных вариантов и выбирает лучший, соответствующий ее стратегии.
3. Модель Wiig - разработана в 1993 году для построения знаний. Создатель модели руководствовался принципом: чтобы знания были полезными, они должны быть структурированы. Структура знаний в модели Wiig разная, в зависимости от того, как эти знания компания планирует использовать.
Модель содержит четыре основных измерения [11]:
- Полнота - отвечает на вопрос, сколько релевантных знаний может предоставить тот или иной источник. Источником может быть как база знаний, так и сам сотрудник компании.
- Связность - четко определенная семантическая связь между разными элементами знания. Чем более связной является база знаний компании, тем больше ее ценность.
- Согласованность - когда все концепции и ассоциативные и реляционные связи между объектами знаний согласованы. 8 идеале база знаний не должна содержать логических противоречий или внутренних конфликтов.
- Перспектива и цель - когда компания узнает что-либо для себя с определенной целью.
Сравнительный анализ моделей управления. Структура модуля создания знаний модели Choo схожа с SECI, т. к. эта модель базируется на модели Нонако и Такеучи и также отражает процесс трансформации знаний внутри компании. Однако в отличие от SEC!, которая получиласьдостаточно узкопрофиль-
ной в силу того, что строилась по восточной корпоративной культуре, модель С1тоо наиболее близка к универсальной, т.к. так или иначе затрагивает все процессы цикла управления знаниями независимо от специфики культуры компании.
Что касается потенциала применения на цифровом предприятии, то здесь модели СНоо и\Л/ид не имеют никаких весомых ограничений, могут быть свободно адаптированы и использованы для различных сценариев. Возможно, для адаптации УМд компании потребуется не-
В целом можно сказать, что все три модели достаточно хорошо себя зарекомендовали и могут в той или иной степени быть применены на цифровом предприятии в разпичных областях управления знаниями. Именно эти модели были выбраны для сравнения по ряду причин:
- Они представляют целостный подход к управлению знаниями и учитывают все его элементы.
- Данные модели появились одними из первых, были много раз рассмотрены, раскритикованы и широко обсуждались учеными и специалистами в сфере управления знаниями,
- Рассмотренные модели также были внедрены на практике, прошли испытания и являются надежными.
Заключение
Таким образом, по результатам исследования сформулированы следующие выводы.
много больше времени, т. к. данная модель в большей степени теоретическая и не так часто применялась на практике. Модель 5ЕС1 в отношении цифрового потенциала имеет некоторые пробелы, в частности, в процессе передачи знаний между организациями, в вопросах дистанционной коммуникации и онлайн обучения сотрудников, В связи с этим для успешной адаптации данной модели цифровому предприятию придется самостоятельно модифицировать 5ЕС1 под свои потребности.
1. Несмотря на то, что некоторые подходы и модели были разработаны еще в начале 90-х годов, они до сих пор не теряют свою актуальность и либо в неизменном виде, либо с небольшими модификациями могут быть применены и в современных организациях.
2. В цифровую эпоху многие компании практикуют управление знаниями с помощью ИТ, пробуют и комбинируют различные варианты, так как универсального метода не существует, и для каждой организации он свой,
3. Для успешного проведения инициатив по управлению знаниями цифровым предприятиям следует начать с изучения существующих моделей и подходов, а затем эффективно применять их целиком или их отдельные элементы для достижения собственных целей. При этом не стоит слишком сильно сосредотачиваться на технологиях, но и полностью забывать о них тоже не следует, т.к. ИТ является важ-
Таблица - Сравнение моделей управления
Модель Назначение Преимущества Недостатки Ограничения применения а цифровой среде
ЗЕС1 Создание знаний ■ Отражает динамику формирования и самой природы знания Обеспечивает структуру управления значимыми процессами - Модель не является универсальной. Линейная концепция. - Модель не дает ответа на вопрос, может ли спираль раскручиваться против часовой сгролки и можно ли пропустить какие-либо этапы спирали в зависимости ог специфики компании. - Модель не показывает, как новые знания и идеи создаются на практике ^ Ограничения в области виртуальных передачи знаний между организациями. — При интернализации не учитывается виртуальное взаимодействие.
СЬоо Принята решений - В модели отражены ключевые процессы цикла управления знаниями с акантом на принятие решений. - Одна из наиболее реалистичных и выполнимых на практике моделей, г.к. очень точно описывает действия компании. - Модель можно использовать для проверки гипотез и различных сценариев - В модели отражены ключевые процессы цикла управления знаниями с акцентом на принятие решений. - Одна из наиболее реалистичных и выполнимых на практике моделей, т.к. очень точно описывает действия компании. - Модель можно использовать для проверки гипотез и различных сценариев.
УИд Конструирование знаний -Может быть ле(ко интегрирована в любой другой ПОД-ход. — Позволяет практикам разработать более детальный подход к управлению знаниями - Недостаточное количество исследований и практического опыта внедрения данной модели
ным посредником для повышения динамики компании и эффективности принятия решений.
Источники:
1. Atwood,CG. (2009). Knowledge management basics. American Society for Training and Development.
2. Evans, M., Dalkir, K., & Bidian, С (2015). A holistic view of the knowledge life cycle: the knowledge management cycle (KMC) model. The Electronic journal of Knowledge Management, 12(1), 47.
3. Try on Jr, C. A. (2017). Managing organizational knowledge: 3rd generation knowledge management and beyond. CRC press.
4. Rumizen, M. K. (2004). Upravlenieznanijami. [The knowledge management], Izdatel'stvo Astre!', Moscow, Russia.
5. North, K.j&Kumta, G. (2018). Knowledge management Value creation through organizational learning. Springer.
6. Storey, J., & Bamett, E. (2000). Knowledge management initiatives: learning from failure, journal of knowledge management.
7. Leidner, D., Alavi, M„ & Kayworth,T. (20061The role of culture in knowledge management: a case study of two global firms. International Journal of e-Collaboration (UeC),2(1), 1 7-40.
8. Tuzovsky, A. F., Chirikov, S. V., & Yampolsky, V. Z. (2005). Knowledge management systems (methods and technologies). Tomsk: NIL Publishing House, 260,2005-260.
9. Vayrynen, H., Heiander, N., & Kukko, M. (2014). Knowledge management practices in large companies. The Macrotheme Review: a Multidisciplinary Journal of Global Macro Trends, 3(9), 56-72.
10. Hulsebosch, J.,Turpin, M„ & Wagenaar, S. (2009). Monitoring and evaluating knowledge management strategies. fKM Background Paper.
11. Dalkir, K. (2017). Knowledge management in theory and practice. MIT press.
12.Wilde,S.(2011).CustomerKn owled geManagement: improving customer relationship through knowledge application. Springer Science & Business Media.
13. Nonaka, I. (1994). A dynamic theotyof organizational knowledge creation. Organization science, 5(1), 14-37.
14. Nonaka, I.,ÄTakeuchi, H. (1995).The knowledge creating company: How Japanese companies create the dynamics of innovation. Oxford university press.
15. Choo, C. W. (2001). The knowing organization as learning organization Education !-Training.
П] О OJ
-Û Û-LQ
TX. ¡-*—
X ш О
Ô
m
CA 2
THE ROLE OF THE DIGITAL ECONOMY IN THE DEVELOPMENT OF FOREIGN TRADE Kaznacheeva Olga Khar/amptevna, PhD of Pedagogical, Associate Professor S/nftsyna Irina Viktorovna, PhD of Economics, Associate Professor Kaznacheeva Marina Gennadievna, Associate Professor
Department of Economics and Management, Nevinnomyssk State Humanitarian and Technical Institute, Nevinnomyssk
The purpose of the study is to analyze the main directions of the digital transformation of the Russian economy; to suggest ways to solve the problems caused by the radical change in the digital space. The article considers the main directions of digital transformation of the Russian economy, proves the need to change the approach to the digital economy, analyzes the directions that allow improving the main macroeconomic indicators. The scientific novelty lies in the analysis of the directions of digital transformation of the Russian economy, the development of applied management tools and the determination of the starting points of their research. As a result, specific priority areas of digitalization of the country's economy were identified. The directions of solving the problems caused by the radical change in the digital space are proposed. The following positions are highlighted: the development of the payment and settlement space, IT services, transport services and logistics, the need to change which is relevant.
Keywords: digital space; digital economy; IT services; information technology; balance of payments; current account; export; import; balance; digital money.
DOI 10.24923/2222-243X.2021 -40.5
РОЛЬ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ В РАЗВИТИИ ВНЕШНЕЙ ТОРГОВЛИ
Цель исследования - проанализировать основные направления цифровой трансформации российской экономики; предложить направления решения проблем, обусловленных радикальным изменением цифрового прос транства. В статье рассматриваются основные направления цифровой трансформации российской экономики, доказана необходимость изменения подхода к цифровой экономике, проанализированы направления, позволяющие улучшить основные макроэкономические показатели. Научная новизна заключается В анализе направлений цифровой трансформации российской экономики, разработке прикладного инструментария управления и определения отправных точек их исследования. В результате выявлены конкретные первоочередные направления цифровизации экономики страны. Предложены направления решения проблем, обусловленных радикальным изменением цифрового про-
УДК 334.758.6 ВАК РФ 08.00.05
& Казначеева О.Х., 2021 £> Синицына И.В., 2021 & Казначеева М.Г., 2021
