Apresentacao_CDPE_2007-2

Propaganda
Pontifícia Universidade Católica
do Rio Grande do Sul
Faculdade de Informática
Programa de Pós-Graduação em
Ciência da Computação
Aquisição de Conhecimento no Contexto
de Desenvolvimento de Software
Anderson Yanzer
Orientador: Marcelo Blois
Agenda


Introdução e Conceitos Gerais
Aquisição do conhecimento





Análise comparativa entre tipos de conhecimento, técnicas e
ferramentas
Gestão do conhecimento no contexto de desenvolvimento de
software







Tipos de conhecimento
Técnicas de aquisição
Ferramentas para aquisição
DaimlerChrysler
Infosys
Nasa
DoD - EUA
Nokia
Considerações finais
Referências Bibliográficas
[2]
Introdução



Gestão do Conhecimento (GC) é um diferencial
competitivo
80% das empresas Fortune 1000 possuem projetos
de GC, sendo que destas 40% possuem um
Engenheiro de Conhecimento (Chief Knowledge
Office) (Rus & Lindvall, 2005)
Dimensões: tecnológica, organizacional e individual
[3]
Conceitos



Conhecimento
Gestão do Conhecimento
Metodologias para Gestão do Conhecimento
[4]
Dado ≠ Informação ≠ Conhecimento
Audy et al., 2005
[5]
Conhecimento



Conhecimento  combinação de: instinto, idéias, crenças,
intuição, informações, regras, procedimentos, valores,
etc.
É difícil de estruturar e capturar em computadores e sua
transferência é complexa
Dado ≠Informação ≠ Conhecimento
[6]
Gestão do Conhecimento


Significa organizar as principais políticas, processos e
ferramentas gerenciais e tecnológicas à luz de uma
melhor compreensão dos processos de GERAÇÃO,
IDENTIFICAÇÃO, VALIDAÇÃO, DISSEMINAÇÃO,
COMPARTILHAMENTO e (RE)USO dos conhecimentos
estratégicos para gerar resultados (econômicos) para a
empresa e benefícios para os colaboradores (Terra,
2006).
Existem várias metodologias para GC, mas que não
fogem de uma espinha dorsal comum.
[7]
Metodologia para Gestão do Conhecimento

Metodologia proposta por Turban et al. (2004)






Criar: pessoas descobrem novas formas de fazer as coisas,
desenvolvem know-how, ...
Adquirir/Capturar: reconhecer o valor do conhecimento e
representá-lo de forma razoável
Depurar: colocar o conhecimento em um contexto correto,
verificar a utilidade do mesmo
Armazenar: utilizar repositórios e mecanismo que facilitem
a indexação
Administrar: atualizar, inserir e remover conhecimentos
Difundir: disponibilizar em formato útil para ser usado
[8]
Gestão do Conhecimento

Desafios:



Tecnológicos: integrar sistemas e subsistemas, escolher
ferramentas, questões de segurança (um dos principais
ativos da empresa), etc.
Organizacionais: cultura organizacional, processos
administrativos e organizacionais, incentivo ao trabalho
cooperativo e participativo. Competição interna
Individuais: muitas vezes funcionários não tem tempo para
compartilhar e pesquisar por conhecimento. Não querem
repassar seu conhecimento nem reusar de outros
[9]
Aquisição do conhecimento




É uma das fases mais complexas e pode ser considerada
um “gargalo” dentro de um ciclo de GC (Rubin & Dai,
2004)
Complexa porque envolve pessoas, questões individuais
(crenças, instintos, valores, ...)
Deve ser implantada com um impacto mínimo na
organização (Komi-Sirvio et al., 2002)
A abordagem para AC depende do tipo de conhecimento a
ser considerado, recursos tecnológicos e humanos
disponíveis
[10]
Tipos de Conhecimento




Tácito: conhecimento pessoal incorporado à experiência
individual e envolve fatores intangíveis (crenças,
perspectivas, sistemas de valor, etc.). Ex Matsushita
Explícito: pode ser articulado em linguagem formal,
expressões matemáticas, especificações, manuais,
diagramas, modelos, etc.
Individual: representado pela educação, experiência,
habilidades e atitudes das pessoas
Coletivo: é o conjunto formado por parcelas de
conhecimento individual moldado a uma filosofia
empresarial
[11]
Técnicas de Aquisição

Aquisição Manual:






Fontes difíceis de serem acessadas
Formato complexo
Conhecimento tácito
Usa-se por exemplo muito entrevistas estruturadas
Mapas conceituais é um exemplo de técnica
Aquisição Automática e Semi-automática



Associado ao uso de conhecimento explícito e estruturado
Automática: nenhuma intervenção humana
Data warehouse, CBR, FAQs, ontologias, modelos de
predição, etc.
[12]
Criação do Conhecimento (Nonaka e Takeuchi, 1997)



“O conhecimento é
criado e expandido
através da interação
social entre o
conhecimento tácito
e o conhecimento
explícito”
Tácito  Explícito
Individual  Coletivo
[13]
Ferramentas para aquisição





CMapTools: mapas conceituais; conhecimento tácito,
Nasa e possuem grandes projetos com mapas. US-Navy
(30 bilhões de dólares)
Protégé: ontologias; técnica manual para aquisição e
depois pode ser utilizada em técnicas automáticas
PCPACK: solução integrada da empresa Epistemics; suite
de ferramentas para todas as fases de um ciclo de GC
Fábrica de Experiência: projetos de DS podem melhorar
sua performance baseado em projetos anteriores
Devem estar vinculadas a uma política organizacional
[14]
Aspectos do conhecimento em DS
Tipo de
Conhecimento
Tipo de
Técnica de
Aquisição
Ferramentas/
Técnicas para
Aquisição
Aspectos no
Desenvolv.
de SW
Tácito
1
5
9
Explícito
2
6
10
Individual
3
7
11
Coletivo
4
8
12
[15]
Aspectos do conhecimento em DS

9) Tácito:






Existem muitas situações no DS onde o conhecimento
compartilhado é tácito. Exemplo...
Pode-se fazer a aquisição por técnicas manuais (reuniões,
entrevistas, acompanhamentos, conversas informais, etc)
Se for compartilhado na forma tácita: SOCIALIZAÇÃO
Se for transformado em explícito: EXTERIORIZAÇÃO
Se for externalizado melhora o conhecimento coletivo e irá
favorecer a COMBINAÇÃO
Poder-se-ia simplesmente ter uma política de localização do
expert que detém este conhecimento
[16]
Aspectos do conhecimento em DS

10) Explícito:



Se estiver neste formato facilita que seja indexado,
localizado, compartilhado e reusado
Em DS quando segue-se uma metodologia normalmente
gera-se uma série de artefatos que acabam muitas vezes
refletindo o conhecimento explícito e estruturado
Trabalhar com conhecimento explícito facilita uma série de
operações que se pode realizar com o conhecimento
[17]
Aspectos do conhecimento em DS

11) Individual:



O conhecimento individual deveria estar relacionado a
experiência dos especialistas
Por exemplo, se existe um processo de DS bem definido,
não seria necessário utilizar as pessoas para obter
informações sobre como realizar as tarefas
Se existe uma metodologia e processos bem definidos e
estas informações são explícitas em nível coletivo, não
existe o desgaste e perda de tempo consultando pessoas
[18]
Aspectos do conhecimento em DS

12) Coletivo:




Se diferencia pela geração de artefatos produzidos durante
o processo de desenvolvimento
Pode ser tácito ou explícito
Um artefato pode conter parte do conhecimento explícito,
mas uma parte pode ficar de forma tácita individual nos
analistas, mantendo a dependência
O ideal é gerar os artefatos de forma a tentar explicitar ao
máximo o conhecimento, diminuindo a dependência do
conhecimento individual
[19]
Aspectos do conhecimento em DS

Considerações




É importante que todas as tarefas, atividades, artefatos e
papéis sejam “pensados” do ponto de vista da gestão do
conhecimento
O ideal é que todas as atividades associadas à GC
interferissem o mínimo possível nas atividades dos
processos de negócio e organizacionais da empresa (Fischer
& Ostwald, 2001)
As soluções passam pelos aspectos idiossincráticos de cada
organização, portanto não existem soluções prontas e
completas
A solução passa pela sincronia de iniciativas tecnológicas,
organizacionais e individuais
[20]
Experiências de GC em empresas de DS

DaimlerChrysler:


Uso de uma Fábrica de Experiência (Schneider e Basili,
2002)
Objetivos:



Melhorar processos de aquisição e DS de SW, incrementando
qualidade e reuso
Tentar explicitamente reusar projetos anteriores para melhorar
projetos futuros
Os maiores desafios foram:



Aprender implica em profundas mudanças
Apostar em aprendizado envolve riscos
Empacotar a experiência
[21]
Experiências de GC em empresas de DS

Infosys: empresa Indiana com 10.200 funcionários e uma
média de 1.000 projetos de software em execução







Knowledge Shop (K-Shop): repositório de artigos escritos pelos
funcionários
Process Asset Database: captura as entregas dos projetos,
contendo artefatos, planos documentos, testes, etc.
People Knowledge Map (K-Map): é um diretório de experts de
diversas áreas
Uso de KCU (knowledge Currency Units)
No primeiro ano do K-Shop mais de 7600 artigos submetidos
Reduziu em mais de 40% níveis de defeitos e aumentou em mais
de 3% o reuso
Aspecto a melhorar: o formato do conhecimento
[22]
Experiências de GC em empresas de DS

NASA – Goddard Space Flight Center


Metade da força de trabalho irá se aposentar nos próximos
anos
Iniciativas de aquisição de conhecimento tácito através de
técnicas manuais:





Vídeos de entrevistas com especialistas em DS
Narrações de missões problemáticas e de sucesso
Fóruns e grupos de aprendizagem criativa
Vídeos com lições aprendidas e melhores práticas
Processos de GC devem ser embutidos nas atividades
diárias dos empregados
[23]
Experiências de GC em empresas de DS

Empresa Global de SW para produtos eletrônicos (Nokia)


Objetivo: melhorar a captura e reuso do conhecimento de
DS
Duas tentativas:






Lessons to Learn: repositório de boas práticas
Data Transfer Day: reuniões dos grupos para relatar histórias
de fracassos e sucessos
As duas falharam inicialmente devido ao pouco engajamento
das pessoas
Melhorou com o uso de especialista em DS para auxiliar na
captura do conhecimento
O Data Transfer Day apresentou melhores resultados, com
entrevistas semi-estruturadas
Metade do tempo de todo o processo foi gasto no
empacotamento das experiências adquiridas
[24]
Experiências de GC em empresas de DS

Departamento de Defesa dos EUA (DoD). Gasta 20
bilhões de dólares por ano em Software


Protótipo desenvolvido para uso das Melhores Práticas (Best
Practices) no DoD
Prática:



É uma atividade repetível, onde alguém além do próprio
definidor possa implementar de forma repetível e demonstrável
Informações sobre práticas são melhoradas com narrativas
O objetivo maior é ajudar o usuário a selecionar a prática
certa de acordo com a sua necessidade particular
[25]
Experiências de GC em empresas de DS
[26]
Experiências de GC em empresas de DS

Problemas que se repetem indiferente das soluções
adotadas:





Influência da cultura organizacional
Empacotamento do conhecimento
Mobilização das pessoas envolvidas
Mudança necessárias nas estruturas organizacionais
Dificuldade em trabalhar com conhecimento tácito
[27]
Questões em aberto



Mapear um processo de DS com as etapas de uma
metodologia para Gestão do Conhecimento
Como empacotar o conhecimento
Retorno de Investimento nas empresas que adotam uma
metodologia para gestão do conhecimento
[28]
Considerações finais

Desafio:





Tácito  Explícito
Individual  Coletivo
Casos de empresas que implementaram alguma solução:
problemas comuns
Trabalho objetiva focar algum ponto específico para
definição da tese
Procura por uma parceria para realizar um estudo de caso
[29]
“O maior problema do capital intelectual é que ele tem
pernas e vai para casa todos os dias”
(Rus & Lindvall, 2002)
Obrigado!
[email protected]
[email protected]
[30]
Referências Bibliográficas







Audy, Jorge L. N.; Cidral, Alexandre; Andrade, Gilberto K. (2005)
“Fundamentos de Sistemas de Informação”. Editora Bookman: Porto Alegre,
2005.
Rus, Ioana; Lindvall, Mikael (2002). “Guest Editors’ Introduction: Knowledge
Management in Software Engineering” In:IEEE Software, vol. 19, no. 3, pp. 2638, May/Jun, 2002.
Terra, José C. C.; Gordon, Cindy. (2002) “Portais Corporativos: A revolução na
gestão do conhecimento”. São Paulo: Negócio Editora, 2002.
Turban, Efraim; McLEAN, Ephraim; WETHERBE, James. (2004) “Tecnologia da
Informação para Gestão”. Porto Alegre : Bookman, 2004.
Ruby, Stuart; Dai, Wei (2004) “Knowledge Management: Overcoming the
Knowledge Acquisition Bottleneck”. In: Proceedings of the 2004 IEEE
International Conference on Information Reuse and Integration, IRI - 2004, Las
Vegas: November, 2004.
Komi-Sirvio, Seija; Mantyniemi, Annukka; Seppanen, Veikko (2002) “Toward a
Practical Solution for Capturing Knowledge for Software Projects” In: IEEE
Software, vol. 19, no. 3, pp. 60-62, May/Jun, 2002.
Nonaka, Ikujiro; Takeuchi, Hirotaka (1997) “Criação do Conhecimento na
Empresa”. Editora Campus: Rio de Janeiro, 1997.
[31]
Download