Knowledge Management

Wissensmanagement [-ˌmænɪdʒmənt] (englisch knowledge management) ist ein zusammenfassender Begriff für alle operativen Tätigkeiten und Managementaufgaben, die auf den bestmöglichen Umgang mit Wissen abzielen. Beiträge zum Wissensmanagement – theoretischer wie praktisch-anwendungsorientierter Art – werden in vielen Disziplinen entwickelt, insbesondere in der Betriebswirtschaftslehre, der Informatik, der Informationswissenschaft, der Sozialwissenschaft, der Pädagogik oder der Wirtschaftsinformatik.

Individuelles versus strukturelles Wissen

Definitionen

Wissensmanagement ist die methodische Einflussnahme auf die Wissensbasis eines Unternehmens (organisationales Wissensmanagement) bzw. der eigenen Person (Persönliches Wissensmanagement). Unter der Wissensbasis werden alle Daten und Informationen, alles Wissen und alle Fähigkeiten verstanden, die diese Organisation bzw. Person zur Lösung ihrer vielfältigen Aufgaben hat oder haben sollte.

Bei organisationalem Wissensmanagement sollen individuelles Wissen und Fähigkeiten (Humankapital) systematisch auf unterschiedlichen Ebenen der Organisationsstruktur verankert werden. Organisationales Wissensmanagement kann daher als intervenierendes Handeln verstanden werden, das auf den Theorien der Organisationslehre und des organisationalen Lernens beruht und diese systematisch in die Praxis überführen will.

Das Wissen innerhalb eines Unternehmens wird dabei als Produktionsfaktor verstanden, der neben Kapital, Arbeit und Boden tritt. Die strategische Grundlage für das Wissensmanagement bietet vor allem der Knowledge-based View of the Firm. Dieser stellt eine Erweiterung der Auffassung dar, Information (z. B. im Rahmen der Marktgestaltung und -beeinflussung) als betriebliche Ressource bzw. als Produktionsfaktor zu sehen.

Einen Beitrag dazu können Informationssysteme leisten, indem sie die Mitarbeiter kommunikativ vernetzen und Informationen bereitstellen und bewahren.

Kritisiert wird am Ansatz des Wissensmanagements von wissenschaftlicher Seite vor allem ein undifferenzierter Wissensbegriff, der oft nicht hinreichend von den Begriffen „Daten“ und „Informationen“ abgegrenzt wird.^[1] Ferner wird ein sachlich unangemessenes oder gar paradoxes Verständnis des Produktionsfaktorenkonzepts beanstandet, wie es sich v.a. in der Rede von der „immateriellen Ressource Wissen“ niederschlägt, sowie eine einseitige Orientierung an bestimmten älteren, von der modernen Managementlehre teilweise bereits revidierten mechanistischen Steuerungs- und Machbarkeitsvorstellungen. Ungeklärt ist zudem die rechtliche Frage, inwieweit und unter welchen Bedingungen Organisationen (einschließlich Wirtschaftsunternehmen) überhaupt einen Verwertungsanspruch auf die individuellen Wissensbestände ihrer Mitglieder (Mitarbeiter) geltend machen können. Solche Wissensbestände sind zunächst einmal als (oft kostspielig erworbenes) geistiges Privateigentum ihrer Träger zu betrachten. Diesem Sachverhalt wird in freiheitlich-demokratischen Gesellschaften in der Regel dadurch Rechnung getragen, dass zwischen Arbeitgebern und Arbeitnehmern Arbeitsverträge geschlossen werden, die den Arbeitgebern gegen Entgeltzahlung zwar das Recht auf Verwertung der Arbeitskraft, nicht aber zugleich des Wissens ihrer Mitarbeiter zumessen. An solchen Problemen tritt nach Ansicht mancher Autoren eine ideologische Voreingenommenheit (bias) des Wissensmanagement-Ansatzes zutage, der immer wieder dazu tendiert, eine theoretische Betrachtungsperspektive mit einer praktischen Handlungs- bzw. Gestaltungsperspektive zu vermischen - ein Vorwurf, der neuerdings gegen zahlreiche „Moden und Mythen des Managements“ (Alfred Kieser) erhoben worden ist.

Ungeachtet aller Einwände wurden in den letzten Jahren die Vorstände vieler Unternehmen um die Position des Chief Information Officers (CIO) mit dem Arbeitsschwerpunkt Informationsmanagement erweitert, dem die Aufgabe obliegt, die Informationsverarbeitung eines Unternehmens auf dessen Gesamtstrategie abzustimmen. Die Zielsetzungen praktischen Wissensmanagements gehen dabei deutlich über die reine Versorgung der Mitarbeiter mit Informationen hinaus:

• Mitarbeiter sollen lernend Qualifikationen und Fähigkeiten entwickeln und wertschöpfend einsetzen können.
• Bei der Klassifizierung von Wissen gibt es grundsätzlich zwei Ausprägungspole: einerseits sog. kodifizierbares Wissen (Explizites Wissen), das beschrieben werden kann und folglich geeignet ist, in Dokumenten vorgehalten zu werden und andererseits sog. Implizites Wissen, das nicht in expliziter = kodifizierbarer Form als Information kommuniziert werden kann.

Diesen beiden Extremausprägungen entsprechen den beiden fundamentalen Strategien des Wissensmanagements, die im Englischen bezeichnet werden mit „People-to-Document“ (Kodifizierung) bzw. „People-to-People“ (Implizites oder Stilles Wissen, engl. tacit knowledge). Zur Weitergabe von implizitem Wissen sind also andere Ansätze und Methoden erforderlich als im Bereich „(bring) people-to-document(s)“, wo vor allem Datenbank- und Dokumentenmanagement-technische Lösungsszenarien zur Verfügung stehen.

Die Unterscheidung in explizites vs. implizites Wissen – und die daraus abzuleitenden grundsätzlichen Schwerpunkte der Wissensmanagement-Strategie – haben vor allem in betriebswirtschaftlichen Anwendungsbereichen (Unternehmen) eine große Bedeutung, da gerade hier die betriebswirtschaftlichen Einschränkungen voll zum Tragen kommen: echtes Expertenwissen z. B. tendiert sehr stark dazu, äußerste Komplexität mit eher geringer Gültigkeitsdauer zu kombinieren – und: je mehr etwas Expertenwissen ist, desto stärker sind diese beiden Kombinationsfaktoren (hohe Komplexität und geringe Dauer) ausgeprägt. Es ist dann aber im betriebswirtschaftlichen Kontext weder sinnvoll noch möglich, dieses implizite Wissen einer Kodifizierung (Dokumentation) zuzuführen, zumal auch auf der Rezipientenseite kaum jemand die Zeit hätte, diese sicherlich sehr umfangreiche Dokumentation zu lesen.

D.h. im Umkehrschluss aber nichts anderes als: für eine People-to-Document-Strategie (Datenbank, Dokumentenmanagement usw.) eignen sich eher Standard-Inhalte: wenig komplex und mit einer langen Gültigkeitsdauer.

Wissenserfassung

Eine wesentliche Bedeutung im Rahmen des Wissensmanagements kommt der Wissenserfassung und -verarbeitung zu, siehe auch Wissensbilanz. Hier sind drei Komponenten von Bedeutung:

Wissenserfassung

• Organisationsgedächtnis (engl. Organizational Memory): Das organisationale Gedächtnis ist die Gesamtheit der Komponenten zur Wissenserfassung (Akquisition), Wissensaufbereitung (Maintenance) und Wissensnutzung (Search and Retrieval, siehe auch Recherche).^[2]
• Organizational Knowledge: Dieses umfasst das gegenwartsbezogene Wissen einer Organisation und findet häufig in Knowledge-Datenbanken seinen Niederschlag.
• Organizational Learning: Dieses befasst sich mit der Reproduktion des Organisationalen Wissens, z. B. durch Wikis.

Vor der Implementierung von Wissensmanagement in einer Organisation ist eine Informationsbedarfsanalyse zweckmäßig (Mujan 2006). Da in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) nicht die volle Palette an Werkzeugen des Wissensmanagement (vor allem aus Kostengründen) realisiert werden kann, sind bei KMU Informationsbedarfsanalysen zwingend erforderlich (Gust von Loh 2008^[3]).

Kontrolle versus Kreativität

Instruktionen bedeuten für Menschen etwas anderes als für Computer. Viele Autoren meinen, dass Wissen gar nicht verwaltet werden kann, da Management Kontrolle beinhaltet, Wissen aber auch auf dem kreativen Umgang mit Kontext und Assoziationen aufbaut, der durch Kontrolle behindert wird (Georg von Krogh, 2000).

Modelle

Wissensmanagement nach Nonaka und Takeuchi

SECI-Modell nach Nonaka und Takeuchi

Als Mitbegründer des Wissensmanagements können die Japaner Ikujiro Nonaka und Hirotaka Takeuchi mit ihrem 1995 veröffentlichtem Buch „The Knowledge Creating Company“ (deutsch 1997 als „Die Organisation des Wissens“) angesehen werden. Aufbauend auf dem 1966 von Michael Polanyi vorgestellten Begriff des impliziten Wissens entwerfen sie ein Modell, bei dem Wissen in einer kontinuierlichen Transformation zwischen implizitem und explizitem Wissen erzeugt wird. Durch aufeinander folgende Prozesse der „Externalisierung“ (implizit zu explizit), „Kombination“ (explizit zu explizit), „Internalisierung“ (explizit zu implizit) und „Sozialisation“ (implizit zu implizit) wird Wissen innerhalb einer Organisation spiralförmig von individuellem Wissen auf höhere Organisationsstufen wie Personengruppen und ganze Firmen gehoben. Dieses als SECI-Modell bekannte Modell übte großen Einfluss auf die folgende Literatur und Forschung zum Thema Wissensmanagement aus. 2004 haben Nonaka und Takeuchi Wissensmanagement so definiert: "knowledge management is defined as the process of continously creating new knowledge, disseminating it widely through the organization, and embodying it quickly in new products/services, technologies and systems"^[4]. (Deutsch: Wissensmanagement ist der Prozess der kontinuierlichen Erzeugung von Wissen, seiner weiten organisationalen Verbreitung, und dessen rascher Verkörperung in neuen Produkten, Dienstleistungen und Systemen)

Wissensmanagement nach Probst/Raub/Romhardt

Ein frühes, aber immer noch weit verbreitetes, von Gilbert Probst an der Universität Genf und der Geneva Knowledge Group entwickeltes Modell entwirft einen Wissenskreislauf aus operativen, strategischen und normativen Bausteinen. Die operativen Bausteine bilden den „inneren“ Kreislauf, die strategischen den „äußeren“ Kreislauf. Ersterer stellt den traditionellen Managementprozess dar.

• Wissensziele (geben dem Wissensmanagement eine Richtung)
• Wissensidentifikation (Informationen über bereits vorhandenes Wissen einholen)
• Wissenserwerb (externe Wissensträger, Wissensprodukte)
• Wissensentwicklung (individuelle Wissensentwicklung, kollektive Wissensentwicklung)
• Wissensverteilung (durch eine technische Infrastruktur)
• Wissensnutzung (Nutzung ist der produktive Einsatz organisationalen Wissens)
• Wissensbewahrung (durch Selektieren, Speichern, Aktualisieren) und
• Wissensbewertung / -messung

Diese Bausteine stellen Interventionsebenen für Maßnahmen des Wissensmanagements dar.

Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement

Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement setzt sich zum Ziel, Wissen und Aktivitäten des Wissensmanagements auf die Geschäftsprozesse eines Unternehmens zu fokussieren. Damit wird zugleich eine Einbindung in die alltägliche Arbeit von Mitarbeitern erreicht. Der Ansatz wird unter anderem von Norbert Gronau (Universität Potsdam), Holger Nohr (Hochschule der Medien Stuttgart), Andreas Abecker (Forschungszentrum Informatik) oder Peter Heisig und dem Fraunhofer IPK vertreten.

Wissensmanagement kann in mehrfacher Hinsicht prozessorientiert betrachtet werden (Holger Nohr, 2004 ^[5]):

1. Das Wissensmanagement im engeren Sinne kann als klassischer (Wissens-)Management-Prozess angesehen werden, der den Rahmen setzt für einzelne oder kombinierte Wissensprozesse (z. B. Identifikation, Suche, Verteilung oder Nutzung von Wissen).
2. Eine zweite Sicht betrachtet den wissensbasierten Gestaltungsprozess von Geschäftsprozessen, wobei Prozesswissen generiert und angewendet wird.
3. Die dritte Perspektive eines geschäftsprozessorientierten Wissensmanagements beschäftigt sich mit der Integration von Funktionswissen in die Durchführung von Geschäftsprozessen und die Anbindung von Wissensprozessen an Geschäftsprozesse.

Grundlage dieses Ansatzes sind die wissensorientierte Modellierung von Geschäftsprozessen (z. B. mit der KMDL oder mit Hilfe von erweiterten XML-Netzen) sowie der Einsatz von Anwendungssystemen (z. B. Workflow-Managementsysteme).

Die Methode des geschäftsprozessorientierten Wissensmanagements (GPO-WM), entwickelt von Peter Heisig (1999 ^[6]), zielt auf die Verbesserung des methodischen Umgangs mit Wissen in den Geschäftsprozessen ab. Grundlage dieser Methodik ist ein Verständnis vom systematischen Umgang mit Wissen entsprechend der Kernaufgaben Wissen erzeugen, speichern, verteilen und anwenden. Diese Kernaufgaben wurden in empirischen Untersuchungen als Minimalanforderung identifiziert und in Anwendungsprojekten in kleinen Firmen und Großunternehmen aus der Industrie, Dienstleistung, öffentlicher Verwaltung und Forschungsorganisationen praktisch erprobt. Als Methoden zur Verbesserung des Umgangs mit Wissen werden nicht nur softwaregestützte Anwendungen verstanden, sondern ebenso bestehende Methoden und Instrumente aus den Kerngeschäftsprozessen sowie typische WM-Methoden, wie beispielsweise Communites of Practice, Lessons Learned, etc. Zentral ist ihre Förderung einer oder mehrerer der genannten vier Kernaufgaben.

Knowledge Engineering

Knowledge Engineering hat zur Aufgabe, die Komplexität des Welt- und Expertenwissens auf eine regelhafte Struktur abzubilden und in computergestützten Anwendungen dem Nutzer in einem intelligenten Informationssystem zu präsentieren. Dieser Bereich des Wissensmanagements umfasst vier zentrale Kategorien im Umgang mit menschlicher Information:

• Erfassung des Wissens: Strukturierung und formelhafte Repräsentation
• Abbildung von Wissen im Computer: Design und Architektur des Systems
• Computerbasierte Verarbeitung von Wissen: Kombination von explizitem Wissen, Problemlösung und Generierung von Ergebnissen
• Darstellung von Wissen: Präsentation in Hinblick auf interaktive Anwendungen durch den Benutzer, z. B. das Erzeugen von Ansichten („Views“) auf Inhalte („Content“)

Wissensmarkt

Das Konzept des Wissensmarkts (engl. Knowledge Market) basiert auf der Annahme, dass für ein Unternehmen interessantes Wissen (z. B. Kompetenzen der Mitarbeiter oder Informationen über Kunden) eine knappe Ressource ist und damit einen Marktwert hat. Daher kann Wissen sowohl innerhalb eines Unternehmens als auch unternehmensübergreifend wettbewerbswirksam entwickelt und genutzt werden.

Bei einem Wissensmarkt sind die angebotenen Informationen nur schwer miteinander vergleichbar. Die Beziehungen zwischen Wissensanbieter und Wissensnachfrager sind oft persönlicher Natur (Anreger, Coaches, Sponsoren oder Wissensmanager) und beruhen auf langfristig aufgebautem Vertrauen. Für den Wissenskäufer, der Wissen von außen zukauft, ist dieses Vertrauen von zentraler Bedeutung, da er nicht immer die Möglichkeit besitzt, die Qualität der angebotenen Leistungen einzuschätzen.

Nach K. North^[7] geht das Konzept des Wissensmanagement von der Gestaltung notwendiger organisatorischer Rahmenbedingungen aus und sieht das Ziel im Aufbau von Marktmechanismen, die zu einem Ausgleich zwischen Wissensangebot und Wissensnachfrage führen sollen.

In der Praxis bedeutet das, dass ein geeigneter Mix aus Personalisierung und Kodifizierung (wo das Wissen nachgelesen werden kann, z. B. Datenbank, Qualitätshandbuch, Checklisten, Prozessablauf etc.) gefunden werden muss. Drei Bedingungen sind für den Wissensaufbau und Wissenstransfer von bzw. in Unternehmen im Sinne eines guten Knowledge Market unverzichtbar:

1. Anforderungen an das Unternehmensumfeld

   Mit der positiven Entwicklung des Unternehmens bzw. Geschäftseinheiten müssen ein festes Unternehmensleitbild, Führungsgrundsätze (Management by Methoden) und eine attraktives Anreizsystem etabliert und gekoppelt werden.

2. Regeln des Zusammenspiels

   Der Wissensmarkt funktioniert genauso wie alle anderen Märkte, nämlich durch Anbieter und Nachfrager. Diese definieren Art und Weise (Festlegung der Spielregeln) für den Wissensmarkt. Daher ist es notwendig, dass Spielregeln festgelegt und allgemein artikuliert werden.

3. Organisationsstruktur für Wissensgenerierung

   Die Umsetzung von Wissensaufbau und Wissenstransfer bedürfen eines Mediums (z. B. durch Wissenslandkarte, Mitarbeiterworkshops, Experten Communities, Online Assessment oder klassisch nach der Interview-Methode). Durch internes Benchmarking können die unterschiedlichen Best Practices verglichen und die vorhandenen Kompetenzen in Wissensmärkte eingeführt werden.

Ansätze zur Reifegradbewertung

Reifegradmodelle für Wissensmanagement verfolgen das Ziel einer ganzheitlichen qualitativen oder quantitativen Beurteilung von Wissensmanagement-Aktivitäten und -Prozessen einer Organisation. Auf dieser Basis können dann Handlungsempfehlungen zur Erreichung eines höheren Reifegrades abgeleitet werden. Existierender Reifegradmodelle für Wissensmanagement basieren in der Regel auf dem Capability Maturity Model for Software (CMMI), einem fünfstufigen Prozessmodell zur quantitativen Beurteilung und Verbesserung des Reifegrades von Softwareentwicklungsprozessen in Organisationen beschreibt, bzw. auf dessen europäischem Pendant SPICE. Derzeit existieren einige theoretische, zum Teil aber auch durch entsprechende Werkzeuge unterstützte Reifegradmodelle zur Beurteilung des WM-Reifegrades wie das Berztiss’ Capability Maturity for KM^[8], Kochikar’s Knowledge Management Maturity Model^[9] oder das Knowledge Process Quality Model (KPQM).

Knowledge Process Quality Model

Das Knowledge Process Quality Model (KPQM) wurde für die Reifegradbewertung von Wissensprozessen entwickelt und dient als Unterstützung für Wissensmanager. KPQM beschreibt die Entwicklung der Prozessreife auf sechs Stufen, die anhand von vier Entwicklungspfaden untersucht werden. Mit Hilfe der detaillierten Vorgabe von notwendigen Aktivitäten und Ergebnissen ist aus den Bewertungsergebnissen eine direkte Ableitung von priorisierten Maßnahmen für das Wissensmanagement möglich.

Reifegradstufen:

• 0 Initial
• 1 Bewusst
• 2 Gesteuert
• 3 Standardisiert
• 4 Quantitativ gesteuert
• 5 Kontinuierliche Verbesserung

Auf jedem Reifegrad werden zur Untersuchung der Wissensprozesse folgende Entwicklungspfade betrachtet:

• Ablauforganisation
• Mitarbeitereinsatz und Wissensnetzwerke
• Akzeptanz und Motivation
• Rechnerbasierte Unterstützung

Prozessattribute (z. B. Ausbildung der Mitarbeiter und Führungskräfte), die jeder Reifegradstufe und jedem Entwicklungspfad zugeordnet sind, dienen der detaillierten Bewertung der Prozesse.

Die Grundidee des Modells basiert auf dem SPICE-Modell (Software Process Improvement and Capability Determination) aus der Softwareentwicklung und berücksichtigt die Besonderheiten des Wissensmanagements durch die Einbeziehung spezifischer Wissensmanagements-Modelle.

Methoden

Methoden und Instrumente des Wissensmanagements unterstützen die konkrete Umsetzung von Wissenszielen im Unternehmen. Eine umfassende Übersicht bzw. Klassifikation von Wissensmanagement-Instrumenten nach zum Teil überlappenden Funktionsgruppen ist beispielsweise durch ^[10] erfolgt. Hier werden personenbezogenene, problemlösungsbezogenene, kommunikationsbezogenene, arbeitsbezogenene und die technische Infrastruktur betreffenden Instrumente differenziert. Nachfolgend werden nun ausgewählte Instrumente und Methoden vorgestellt:

• Planungsmethoden
  • Wissensaudit
  • Knowledge Intensity Portfolio
  • Knowledge Management Profile
  • Knowledge Asset Road Map
    
    

• Repräsentationsmethoden
  • Knowledge Maps
  • Ontologien
  • Geschäftsprozessmodellierung, siehe auch Geschäftsprozess
  • Knowledge Modeling and Description Language
    
    

• Kreativitätsmethoden, siehe auch Ideenfindung
  • Intuitive Methoden
  • Diskursive Methoden
    
    

• Methoden der Wissensförderung
  • Lessons Learned
  • Best Practice Sharing
    
    

• Dialogische Verfahren
  • Story Telling
  • Barcamp
  • Knowledge-Café
  • Wissenszirkel
  • Triadengespräch
  • Wissenswerkstatt
    
    

• Methoden der Organisation
  • Communities of Practice (einrichten und managen)
    
    

• Bewertungsmethoden
  • Deduktiv-summarische Ansätze
  • Induktiv-analytische Ansätze
  • Reifegradmodelle für Wissensmanagement
  • Knowledge Process Quality Model
  • Benchmarking
    
    

• Speicherungsmethoden
  • Mikroartikel

Techniken

Dieser Artikel oder Abschnitt besteht hauptsächlich aus Listen, an deren Stelle besser Fließtext stehen sollte.

• Groupwaresysteme
  • Kommunikationssysteme
  • Kollaborationssysteme
  • Koordinationssysteme
• Social Software
  • Wikis
  • Weblogs
  • Social Bookmarking
• Inhaltsorientierte Systeme
  • Dokumentenmanagementsysteme
  • Vertragsmanagementsysteme
  • Contentmanagementsysteme
  • Learningcontentmanagementsysteme
  • Portalsysteme
  • Lernmanagementsysteme
• Systeme der künstlichen Intelligenz
  • Expertensysteme
  • Agentensysteme
  • Text-Mining-Systeme
• Führungsinformationssysteme
  • Data-Warehouse-Systeme
  • OLAP-Systeme
  • Datenschürfungssysteme (data mining systems)
• Sonstige Systeme
  • Suchdienste
  • Suchmaschinen
  • Visualisierungssysteme
  • Produktkonfiguratoren

Aktuelle Themen im Wissensmanagement

• Wissen messen und managen, z. B. durch die Wissensbilanz, Wissensaudit, Balanced Scorecard, oder den Skandia Navigator.
• Soziale Netzwerke, Kompetenznetzwerke und Communities of Practice
• Wissensmanagement und Web 2.0 - Einsatz von Social Software wie Wikis und Weblogs im Wissensmanagement
• Standardisierung des Wissensmanagements (DIN)
• Wissenstransfer (z.B. Schutz vor Wissensverlust durch ausscheidende Mitarbeiter (Alexander Katzung et al., 2006) ^[11], siehe auch demographischer Wandel) ^[12].
• Wissensextraktion, -strukturierung und -speicherung auf der Basis von Ansätzen des Semantic Web
• Best Practices für Wissensmanagement
• Erfolgsfaktoren, Nutzen und Nachhaltigkeit von Wissensmanagement-Ansätzen
• Wissensmanagement und die "human factors"

Wissensmanagement-Organisationen im deutschsprachigen Raum

Folgende Organisationen im deutschsprachigen Raum beschäftigen sich mit dem Thema Wissensmanagement:

• Arbeitskreis Wissensbilanz
• Arbeitskreis Wissensmanagement Karlsruhe e.V.
• BITKOM Arbeitskreis Knowledge Engineering & Management
• Community of Knowledge
• Gesellschaft für Wissensmanagement e.V.
• Industriearbeitskreis Wissensmanagement in der Praxis (WIMIP)
• Knowledgeboard (deutschsprachige Zone Wissensmanagement & Networking)
• Münchner Knowledge Management Kreis
• New Club of Paris (Chapter Deutschland)
• Plattform Wissensmanagement
• Swiss Knowledge Management Forum
• Wissensmanagement Forum Graz
• Xing Gruppe Knowledge Management

Siehe auch

• Data-Mining
• Dokumentation
• Enterprise Content Management
• Fachinformation
• Informationsmanagement
• Knowledge-based View of the Firm
• Kollaboratives Schreiben
• Kollektive Wissenskonstruktion
• Learning Content Management
• lernende Organisation
• Link Management
• Organisationsintelligenz
• Persönliches Wissensmanagement
• Produktkonfigurator
• Skillmanagement
• Strategisches Management
• Talentmanagement
• Transferwissenschaft
• Wettbewerbsvorteil

Quellen

1. ↑ Meyer, B., & Sugiyama, K. (2007). The concept of knowledge in KM: a dimensional model. Journal of Knowledge Management, 11(1), 17–35
2. ↑ J.P. Walsh and G.R. Ungson (1991) Organisational Memory, Academy of Management Review, Vol. 16, pp. 57–91; zitiert in Kevin Daniels (2002) Putting Process into Strategy, The Open University, Milton Keynes ISBN 0-749-29273-3
3. ↑ Sonja Gust von Loh: Wissensmanagement und Informationsbedarfsanalyse in kleinen und mittleren Unternehmen. In: Information - Wissenschaft und Praxis, 59(2), 2008, 118-126 [1] (Teil 1) und 127-136 [2] (Teil 2).
4. ↑ Takeuchi, H., Nonaka, I., & Hitotsubashi-Daigaku. (2004). Hitotsubashi on knowledge management. Singapore: Wiley, S. IX
5. ↑ Nohr, Holger: Wissensmanagement. In: R. Kuhlen, T. Seeger, D. Strauch (Hrsg.): Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. Band 1: Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis. 5. Auflage. München: Saur, 2004. S. 257–270
6. ↑ Peter Heisig: Geschäftsprozeßorientiertes Wissensmanagement. In: Jürgen P. Bläsing (Hrsg.): Total Business Knowledge Management –Wissensmanagement verändert Unternehmen, Tagungsband 6.-7. Dezember 1999, Ulm, Germany, Seite 27-42
7. ↑ North, K., Wissensorientierte Unternehmensführung, ISBN 3-8349-0082-6, S. 259 ff.
8. ↑ Berztiss, A.T.: Capability Maturity for Knowledge Management, 13th International Workshop on Database and Expert Systems Applications (DEXA'02), Aix-en-Provence, France, 2002.
9. ↑ Kochikar, V.P.: The Knowledge Management Maturity Model: A Staged Framework for Leveraging Knowledge, KMWorld 2000, Santa Clara, CA, 2000.
10. ↑ Roehl, Heiko: Instrumente der Wissensorganisation. Perspektiven für eine differenzierende Interventionspraxis. Deutscher Universitäts-Verlag 2000.
11. ↑ Katzung, A. E.; Fuschini, R.; Wunram, M.: ExTra (Expertise Transfer) - Wissenssicherung bei AIRBUS. VDI-Berichte 1964, S. 243-266, Düsseldorf: VDI Verlag GmbH 2006. ISSN 0083-5560, ISBN 3-18-091964-7
12. ↑ Unternehmen droht Wissensverlust, FAZ 19. Oktober 2006, [3]

Literatur

• Abecker, A., Hinkelmann, K., Maus, H., Müller, H.J. (Hrsg.): Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 2002. ISBN 3540429700.
• Bäppler, E.: Nutzung des Wissensmanagements im Strategischen Management. Zur interdisziplinären Verknüpfung durch den Einsatz von IKT. Gabler, Wiesbaden 2008. ISBN 9783834914385.
• Davenport: Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Mcgraw-Hill Professional. 2000. ISBN 1578513014.
• Nonaka, I., Takeuchi, H.: The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford University Press, 1995. ISBN 0195092694.
• North: Wissensorientierte Unternehmensführung: Wertschöpfung durch Wissen. Gabler. 2005. ISBN 3834900826.
• Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen. Gabler. 2006. ISBN 3834901172.
• Willke, H.: Systemisches Wissensmanagement. Stuttgart 1998 (UTB). ISBN 3825220478.

Weblinks

• Interview mit Prof. Nonaka: Knowledge Has to Do with Truth, Goodness, and Beauty
• Karl M. Wiig: Knowledge Management: An Emerging Discipline Rooted in a Long History
• Konrad Paul Liessmann: Warum man Wissen nicht managen kann
• Rafael Capurro: Läßt sich Wissen managen? Eine informationswissenschaftliche Perspektive
• T.D. Wilson: The nonsense of "knowledge management"
• Christian Schilcher: Implizite Dimensionen des Wissens und ihre Bedeutung für betriebliches Wissensmanagement
• Sibylle Schneider: Wissensmanagement und die "human factors"