Metodologia
On-To-Knowledge
Rafael de Moura Speroni
[email protected]
Apresentação baseada no documento
On-To-Knowledge Methodology —Final Version
http://www.ontoknowledge.org/downl/del18.pdf
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;
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.
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).
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;
KickOff

Especificação de requisitos:



Objetivo, Domínio e Escopo:




Início do desenvolvimento da ontologia (OSRD);
Verificação da possibilidade de reutilização de ontologias já
desenvolvidas;
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;
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?
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.
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.
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);
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;
Processo do Conhecimento

Aspectos da utilização da aplicação de KM
(baseada em ontologia);
Processo do Conhecimento

Criação do conhecimento


Importação do conhecimento


Se dá entre Conhecimentos Formais e Conhecimentos Informais;
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
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;

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.
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.



Dois aspectos:



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.
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.)
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;
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:



Realização de workshops com especialistas do domínio;







Fuções – descrições de empregos disponíveis na empresa, com as habilidades
necessárias;
Educação – Certificações, diplomas, etc;
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;
Documento de
Especificação de
Requisitos de
Ontologia (OSRD)
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;
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.
Estudo de Caso – Swiss Life