Metodologia On-To-Knowledge Rafael de Moura Speroni Apresentação baseada no documento On-To-Knowledge Methodology —Final Version

Apresentação em tema: "Metodologia On-To-Knowledge Rafael de Moura Speroni Apresentação baseada no documento On-To-Knowledge Methodology —Final Version"— Transcrição da apresentação:

1 Metodologia On-To-Knowledge Rafael de Moura Speroni speroni@inf.ufsc.br Apresentação baseada no documento On-To-Knowledge Methodology —Final Version http://www.ontoknowledge.org/downl/del18.pdf

2 Apresentação Visão geral do On-To-Knowledge;  Metodologia para introdução e manutenção de soluções de KM baseadas em ontologias para empresas, com foco em: “Meta Processo do Conhecimento”; “Processo do Conhecimento”;  Tool suite (ferramentas desenvolvidas);  Estudo de Caso;

3 Gestão do Conhecimento (Knowledge Management - KM) Soluções de KM baseadas em TI - construídas sobre algum tipo de memória organizacional (conhecimentos informais, semi-formais, e formais) - facilitar o acesso, compartilhamento e reuso no desempenho das tarefas. Ontologias - conceitualização formal de um domínio em particular que é compartilhado por um grupo de pessoas em uma organização. (O’Leary, 1998; Gruber, 1995). Metodologias de introdução de soluções de KM em organizações tratam de dois processos (Staab et al., 2001):  Meta Processo do Conhecimento - introdução e manutenção de novas soluções de KM em uma organização.(Probst et al., 2001) – identificação do conhecimento.  Processo do Conhecimento - manipulação de soluções de KM já definidas (Probst et al., 2001) – criação do conhecimento.

4 Meta Processo do Conhecimento Discute os processos relevantes na definição e configuração das aplicações de KM. São ilustrados os passos do Meta Processo do Conhecimento.  “Estudo de Viabilidade” (Feasibility study);  “Kickoff”;  “Refinamento” (Refinement);  “Avaliação” (Evaluation);  “Aplicação & Evolução” (Application & Evolution).

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6 Estudo de Viabilidade Identificação de problemas/oportunidades, soluções em potencial, colocando-as em uma perspectiva organizacional mais ampla. Suporte a decisão (econômica, técnica, viabilidade de projeto) na escolha de área foco e solução-alvo. Deve identificar:  Partes interessadas no projeto, “usuários do sistema”e “suporte ao sistema”.  Casos de uso que descrevam cenários voltados aos usuários.  Casos de uso que dêem suporte aos casos de uso voltados a usuários, chamados de casos de uso de suporte. Estudo de impactos e melhorias da solução-alvo;

7 KickOff Especificação de requisitos:  Início do desenvolvimento da ontologia (OSRD);  Verificação da possibilidade de reutilização de ontologias já desenvolvidas; Objetivo, Domínio e Escopo:  Definição do domínio pode auxiliar a encontrar ontologias já existentes (maior rapidez e qualidade no desenvolvimento);  A quais áreas o projeto deve dar suporte;  Análise de tarefas para traçar objetivos; Guidelines  A especialização ou generalização dos conceitos da ontologia, bem como suas relações devem limitar-se ao que for necessário para a aplicação;  Convenções para nomenclaturas;

8 KickOff Fontes de Conhecimento  Especialistas de domínio (entrevistas, questionários);  Ontologias (reutilizáveis);  Dicionários, Thesauri;  Fontes internas Bases de Dados, Listas de índices, Regulamentações, Padronizações, Descrição de produtos e projeto, Listas telefônicas, Páginas Web/ Estatísticas do site, Organogramas, Descrição de papéis de empregados, Planos de negócios;  Documentos externos ; Usuários e Cenários de Utilização (Potenciais)  usuários, ou grupos de usuários, e uma descrição de cada cenário de utilização. Em que situação ocorreu a necessidade por um sistema como este (melhor busca por informação, distribuição de informação)? Como procedeu sem o sistema? Como gostaria de que o sistema auxiliasse?

9 Refinamento – Extração do Conhecimento Até agora - abordagem top-down:  começando pelos conceitos e relações em um nível muito genérico. Posteriormente, os itens são refinados (tipicamente em um processo manual).  Traz uma descrição mais detalhada do problema, o que possibilita uma afinação com a ontologia.  A obtenção de diferentes pontos de vista pode tornar-se um processo quase interminável, e que pode não estar focado nos documentos disponíveis. Análise automática de documentos - abordagem bottom-up.  Conceitos relevantes são extraídos semi-automáticamente de documentos; A extração semi-automática normalmente não produz conceitualização de alto-nível, mas traz uma lista mais completa de conceitos relevantes. Uma abordagem promissora deveria combinar ambas as abordagens.

10 Refinamento - Formalização Para formalizar a descrição da ontologia:  Formação de uma taxionomia das descrições da ontologia e relações (especialistas de domínio).  O engenheiro de ontologia adiciona diferentes tipos de relações. Este passo é cíclico. Entrevistas utilizando a ontologia já formalizada como base para discussões.  Escolha da linguagem de representação da ontologia.

11 Avaliação “Fazer um julgamento técnico das ontologias, do ambiente de software associado, e da documentação de acordo com a referência... referências podem ser as especificações de requisitos, questões de competência, e/ou o mundo real.” (Gomez-Perez, 1996); Desenvolvimento e análise de ontologias não é uma tarefa simples:  Tamanho;  Complexidade;  Formalismo;  Conhecimento compartilhado por um grupo de pessoas; Avaliação com foco em:  Tecnologia (sintaxe, consistência, performance);  Usuário (responde às expectativas dos usuários, versões beta, avaliação por parte de usuários-teste);  Ontologia (rigidez, identidade, unidade e dependência);

12 Aplicação e Evolução Aplicação – Processo do Conhecimento Evolução  Ontologia como um processo organizacional;  Devem haver regras estritas para processos de update/insert/delete de ontologias;  Controle de versões;  Quem é responsável pela manutenção, como é feita, e em que intervalos de tempo;

13 Processo do Conhecimento Aspectos da utilização da aplicação de KM (baseada em ontologia);

14 Processo do Conhecimento Criação do conhecimento  Se dá entre Conhecimentos Formais e Conhecimentos Informais; Importação do conhecimento  Conhecimentos que não são gerados na própria organização, e cuja exatidão no acesso deve ser maior; Captura do Conhecimento  Uma vez que tenham sido criados os itens de conhecimento, deve-se capturá-los (bases de dados, documentos);  Processo de anotação – metadados com base na ontologia; Recuperação e Acesso  Grande parte da recuperação por meio de interfaces convencionais de usuários;  Navegação gráfica na ontologia;  Exploração da memória organizacional sem a realização de pesquisas específicas;  Ontologias provêm links que não estavam explícitos; Utilização do Conhecimento  Acesso pró-ativo;  Personalização;  Integração com aplicações

15 Arquitetura Técnica OTK Ferrametas O principal objetivo do projeto On-To-Knowledge é criar softwares inteligentes para dar suporte aos usuários tanto no acesso às informações quanto na manutenção, conversão e aquisição de fontes de informações. Um dos produtos do projeto OTK é o conjunto de ferramentas de software resultante. As ferramentas são integradas em uma arquitetura de três camadas:  Camada de “front end” para usuários no topo;  Camada intermediária de “middleware”;  Camada de extração, na base;

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17 Ferramentas OTK QuizRDF – Busca em texto + Pesquisas RDF. OntoShare – Suporte a comunidades, armazenamento e compartilhamento de melhores práticas; Spectacle – Plataforma de apresentação, composta de bibliotecas de programação para geração de apresentações customizadas; OntoEdit – Ambiente de desenvolvimento de ontologias, em nível conceitual; Ontology Middleware Module (OMM) – infra-estrutura de softwares administrativos – gerenciamento de ontologias, versões, controle de acesso; BOR – Reasoner; Sesame – Repositório para ontologias e dados. Persistência de dados RDF em sistemas de Bancos de Dados CORPORUM – formado por OntoWrapper e OntoExtract – Interpretação de textos em linguagem natural e extração de informações específicas de textos.

18 Estudo de caso – Memória Organizacional – Swiss Life Swiss Life – companhia suiça de seguros, com clientes em todo o mundo. Construção de uma memória organizacional com um portal na intranet como único ponto de entrada ao espaço de conhecimento da companhia.  Gestão de Competências – Explicitar as competências dos empregados; Integração e expansão das bases de dados de competências e demais documentos (ex. páginas pessoais);  Acesso sofisticado ao IAS - O documento “International Accounting Standards (IAS)” é parte da intranet global da Swiss Life. O conteúdo do documento é altamente especializado, e mesmo pessoas treinadas têm dificuldades para encontrar o que precisam. Dois aspectos:  Competências explícitas permitem a um especialista buscar na intranet;  Empregados podem explorar suas futuras carreiras por meio do cruzamento de informações de suas competências com perfis de empregos; Ontologias são usadas como meio de intercâmbio para garantir que as fontes de dados integradas sejam usadas da mesma maneira;  Sendo uma companhia internacional localizada na Suiça, tem internamente quatro idiomas oficiais;  Existem várias grafias diferentes para os mesmos conceitos (WinWord, MS-Word, etc.)

19 Estudo de Caso – Swiss Life Estudo de Viabilidade  Identificação de fatores-chave para o sucesso ou falha do desenvolvimento e utilização da ontologia;  Análise de requisitos dos ambientes de gestão de habilidades existentes;  Avaliação das necessidades para um novo sistema de gestão de habilidades;  Como atores e colaboradores para a gestão de habilidades foram identificados principalmente o departamento de RH, bem como o nível de gestão de todos os outros departamentos;  Nomeados os especialistas de cada departamento, para o desenvolvimento da ontologia;

20 Estudo de Caso – Swiss Life KickOff  Departamentos de seguro privado, recursos humanos, e TI foram escolhidos como ponto inicial do protótipo;  Identificada a necessidade de duas ontologias: Fuções – descrições de empregos disponíveis na empresa, com as habilidades necessárias; Educação – Certificações, diplomas, etc;  Realização de workshops com especialistas do domínio; Apresentação das idéias sobre ontologias aos especialistas de domínio;  Tentativa de extração semi-automática de ontologia com ferramentas de extração de informações não satisfizeram expectativas (desconforto aos especialistas). Opção por construção “manual”;  Primeiras versões da ontologia – ferramenta de mapeamento mental “MindManager”. Tipicamente utilizada em sessões de brainstorming para modelagem de hierarquias de forma rápida;  Surgimento de “Ilhas de Conceitos” – porções isoladas de termos relacionados;  Para cada departamento, foi construída uma árvore de habilidades.  Um problema que surgiu muito cedo foi a questão de onde se traçar a “linha divisória” entre conceitos e instâncias;  Resultado desta fase – descrições semi-formais das ontologias;

21 Documento de Especificação de Requisitos de Ontologia (OSRD)

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24 Estudo de Caso – Swiss Life Refinamento  Formalização e integração das descrições semi-formais em uma única e coerente ontologia de habilidades;  Aspectos importantes: Dar às habilidades nomes apropriados que identifiquem unicamente cada habilidade; Decidir a estrutura hierárquica das tarefas;  Identificou-se que a categorização de habilidades não está baseada em uma taxionomia do tipo “é-um”, mas sim no tipo “TEM-SUB-TÓPICO”, que tem implicações de herança de relações e atributos;  Em um segundo passo de refinamento, foi adicionado mais um tipo de relação, uma “relação associativa” entre conceitos, que expressa as relações fora da hierarquia de habilidades;  Integração das ontologias de árvores de habilidades em uma ontologia de habilidades, eliminando inconsistências;  No fim desta fase, a ontologia de habilidades consistia de cerca de 700 conceitos, que poderiam ser usados pelos empregados para expressar seu perfil de habilidades;

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26 Estudo de Caso – Swiss Life Avaliação  A fase de avaliação não pode ser realizada devido a reestruturações internas na empresa, ocasionando no encerramento do estudo; Aplicação e Evolução  As competências necessárias para os empregados são um alvo móvel;  Assim, as ontologias devem ser constantemente avaliadas e mantidas por especialistas do departamento de RH.  Novas habilidades podem ser sugeridas;  Tais sugestões incluem não só a habilidade, mas a sua posição na árvore de habilidades;  Para cada ontologia (e domínio), deve haver um gestor designado, que irá decidir se e como as habilidades serão integradas;  Ferramentas de gestão de ontologias devem ser utilizadas para prover as funcionalidades de controle de versões, controle de acesso.

27 Estudo de Caso – Swiss Life