Background photo was designed by rawpixel.com / Freepik
การจัดการความรู้ (Knowledge management - KM) คือ การรวบรวม สร้าง จัดระเบียบ แลกเปลี่ยน และประยุกต์ใช้ความรู้ในองค์กร โดยพัฒนาระบบจาก ข้อมูล ไปสู่ สารสนเทศ เพื่อให้เกิด ความรู้ และ ปัญญา ในที่สุด การจัดการความรู้ประกอบด้วยชุดของการปฏิบัติงานที่ถูกใช้โดยองค์กรต่างๆ เพื่อที่จะระบุ สร้าง แสดง และกระจายความรู้ เพื่อประโยชน์ในการนำไปใช้และการเรียนรู้ภายในองค์กร อันนำไปสู่การจัดการสารสนเทศที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการดำเนินการธุรกิจที่ดี องค์กรขนาดใหญ่โดยส่วนมากจะมีการจัดสรรทรัพยากรสำหรับการจัดการองค์ความรู้ โดยมักจะเป็นส่วนหนึ่งของแผนกเทคโนโลยีสารสนเทศหรือแผนกการจัดการทรัพยากรมนุษย์
รูปแบบการจัดการองค์ความรู้โดยปกติจะถูกจัดให้เป็นไปตามวัตถุประสงค์ขององค์กรและประสงค์ที่จะได้ผลลัพธ์เฉพาะด้าน เช่น เพื่อแบ่งปันภูมิปัญญา,เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน, เพื่อความได้เปรียบทางการแข่งขัน, หรือเพื่อเพิ่มระดับนวัตกรรมให้สูงขึ้น
ข้อมูล (data) คือ สื่งที่ใช้อธิบายคุณลักษณะของวัตถุ เหตุการณ์ กิจกรรม โดยบันทึกจาการสังเกต การทดลอง หรือการสำรวจด้วยการแทนรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง เช่น บันทึกไว้เป็นตัวเลข ข้อความ รูปภาพ และสัญลักษณ์
สารสนเทศ (information) คือ ผลลัพธ์ที่ได้จากการนำข้อมูลมาประมวลผล เพื่อให้ได้สิ่งที่เป็นประโยชน์ในการนำไปใช้งานมากขึ้น เช่น ส่วนสูงนักเรียนหญิงนักเรียนชายแต่ละคนในชั้นเรียนเป็นข้อมูล จะสามารถสร้างสารสนเทศจากข้อมูลเหล่านี้ได้หลายแบบ ตามจุดประสงค์การใช้งาน อาทิ การนำข้อมูลเหล่านี้เรียงตามลำดับจากมากไปน้อย หรือการหาค่าเฉลี่ยของส่วนสูงของนักเรียน
ความรู้ (knowledge) คือสิ่งที่ประกอบด้วยข้อมูลและสารสนเทศที่ถูกจัดรูปแบบและประมวลผลเพื่อนำไป ประยุกต์ใช้ในปัญหาที่ต้องการนำข้อมูลและสารสนเทศเหล่านี้ไปแก้ไข นอกจากนี้ความรู้ยังอาจหมายถึง ความรู้ที่แฝงอยู่ในข้อมูล เป็นสื่งที่สามารถสกัดจากสารสนเทศที่มีรูปแบบน่าสนใจ เป็นจริงสำหรับข้อมูลใหม่หรือข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เป็นรูปแบบใหม่ที่มนุษย์ไม่เคยเห็นกันมาก่อน ซึ่งผลลัพธ์สุดท้ายจาการวิเคราะห์สารสนเทศจะได้เป็นความรู้ที่เป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้ได้
ความรู้สามารถแบ่งออกเป็นประเภทใหญ่ๆ ได้สองประเภท คือ ความรู้ชัดแจ้ง (Explicit Knowledge) และความรู้แฝงเร้น หรือความรู้แบบฝังลึก (Tacit Knowledge) ความรู้ชัดแจ้งคือความรู้ที่เขียนอธิบายออกมาเป็นตัวอักษร เช่น คู่มือปฏิบัติงาน หนังสือ ตำรา เว็บไซต์ Blog ฯลฯ ส่วนความรู้แฝงเร้นคือความรู้ที่ฝังอยู่ในตัวคน ไม่ได้ถอดออกมาเป็นลายลักษณ์อักษร หรือบางครั้งก็ไม่สามารถถอดเป็นลายลักษณ์อักษรได้ ความรู้ที่สำคัญส่วนใหญ่ มีลักษณะเป็นความรู้แฝงเร้น อยู่ในคนทำงาน และผู้เชี่ยวชาญในแต่ละเรื่อง จึงต้องอาศัยกลไกแลกเปลี่ยนเรียนรู้ให้คนได้พบกัน สร้างความไว้วางใจกัน และถ่ายทอดความรู้ระหว่างกันและกัน
ความรู้ยิ่งมีลักษณะไม่ชัดแจ้งมากเท่าไร การถ่ายโอนความรู้ยิ่งกระทำได้ยากเท่านั้น ดังนั้นบางคนจึงเรียกความรู้ประเภทนี้ว่าเป็นความรู้แบบเหนียว (Sticky Knowledge) หรือความรู้แบบฝังอยู่ภายใน (Embedded Knowledge) ส่วนความรู้แบบชัดแจ้งมีการถ่ายโอนและแบ่งปันง่าย จึงมีชื่ออีกชื่อหนึ่งว่า ความรู้แบบรั่วไหลได้ง่าย (Leaky Knowledge) ความสัมพันธ์ของความรู้ทั้งสองประเภทเป็นสิ่งที่แยกจากกันไม่ได้ ต้องอาศัยซึ่งกันและกัน (Mutually Constituted) (Tsoukas, 1996) เนื่องจากความรู้แบบฝังลึกเป็นส่วนประกอบของความรู้ทั้งหมด (Grant, 1996) และสามารถแปลงให้เป็นความรู้แบบชัดแจ้งโดยการสื่อสารด้วยคำพูด
การจัดการความรู้นั้นมีหลายรูปแบบ มีหลากหลายโมเดล แต่ที่น่าสนใจ คือ การจัดการความรู้ ที่ทำให้คนเคารพศักดิ์ศรีของคนอื่น เป็นรูปแบบการจัดการความรู้ที่เชื่อว่า ทุกคนมีความรู้ปฏิบัติในระดับความชำนาญที่ต่างกัน เคารพความรู้ที่อยู่ในคน เพราะหากถ้าเคารพความรู้ในตำราวิชาการอย่างเดียวนั้น ก็เท่ากับว่าเป็นการมองว่า คนที่ไม่ได้เรียนหนังสือ เป็นคนที่ไม่มีความรู้
ความรู้ยิ่งมีลักษณะไม่ชัดแจ้งมากเท่าไร การถ่ายโอนความรู้ยิ่งกระทำได้ยากเท่านั้น ดังนั้นบางคนจึงเรียกความรู้ประเภทนี้ว่าเป็นความรู้แบบเหนียว (Sticky Knowledge) หรือความรู้แบบฝังอยู่ภายใน (Embedded Knowledge) ส่วนความรู้แบบชัดแจ้งมีการถ่ายโอนและแบ่งปันง่าย จึงมีชื่ออีกชื่อหนึ่งว่า ความรู้แบบรั่วไหลได้ง่าย (Leaky Knowledge) ความสัมพันธ์ของความรู้ทั้งสองประเภทเป็นสิ่งที่แยกจากกันไม่ได้ ต้องอาศัยซึ่งกันและกัน (Mutually Constituted) (Tsoukas, 1996) เนื่องจากความรู้แบบฝังลึกเป็นส่วนประกอบของความรู้ทั้งหมด (Grant, 1996) และสามารถแปลงให้เป็นความรู้แบบชัดแจ้งโดยการสื่อสารด้วยคำพูด
หากจำแนกระดับของความรู้ สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ระดับ คือ
แผนผังอิชิคะวะ (Ishikawa diagram) หรือแผงผังก้างปลา (หรือในชื่ออื่นของไทยเช่น ตัวแบบทูน่า หรือตัวแบบปลาตะเพียน) เป็นกรอบแนวคิดอย่างง่ายในการจัดการความรู้ โดยให้การจัดการความรู้เปรียบเสมือนปลา ซึ่งประกอบด้วยส่วนหัว ลำตัว และหาง แต่ละส่วนมีหน้าที่ที่ต่างกันดังนี้
1. ส่วนหัวและตา (Knowledge Vision - KV) มองว่ากำลังจะไปทางไหน ซึ่งต้องตอบให้ได้ว่า "ทำ KM ไปเพื่ออะไร"
2. ส่วนกลางลำตัว (Knowledge Sharing - KS) ส่วนที่เป็นหัวใจให้ความความสำคัญกับการแลกเปลี่ยนเรียนรู้ช่วยเหลือ เกื้อกูลกันและกัน
3. ส่วนหาง (Knowledge Assets - KA) คือ สร้างคลังความรู้ เชื่อมโยงเครือข่าย ประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ "สะบัดหาง" สร้างพลังจากชุมชนแนวปฏิบัติ
สถาบันส่งเสริมการจัดการความรู้เพื่อสังคม (สคส.) ในประเทศไทย ได้พัฒนาตัวแบบทูน่าเป็น "ตัวแบบปลาตะเพียน" โดยมองว่าองค์การมีหน่วยงานย่อย ซึ่งมีความแตกต่างกัน รูปแบบความรู้แต่ละหน่วยจึงต้องปรับให้เหมาะสมกับบริษัทของตน แต่ทั้งฝูงปลาจะหันหน้าไปทิศทางเดียวกัน
หากพิจารณาในภาพรวมขององค์กร จะพบว่า ผู้มีประสบการณ์ในการทำงานสูง คือผู้ที่สะสมความรู้แบบฝังลึก (Tacit Knowledge) และความรู้เหล่านี้ อาจมีความชำนาญเฉพาะทางที่แตกต่างกันไปตามสายงานหรือประสบการณ์ เช่น ความรู้ความชำนาญด้านสมุนไพร ด้านหัตถการ ด้านการสอน ด้านการบริหาร เป็นต้น หากสมมติเส้นสีต่างๆ แทนระดับความรู้ความชำนาญแต่ละด้านที่จำเป็นต่อองค์กร (Core competencies) แล้วแสดงความรู้ความชำนาญของบุคลากรแต่ละคนเป็นจุดสี จะพบว่า จุดสีที่อยู่ปลายเส้นด้านบนคือผู้มีประสบการณ์มาก (แต่ใกล้เกษียณ) ส่วนจุดสีที่อยู่ถัดลงมาด้านล่างคือผู้รับช่วงต่อ (Successsor) และบุคลากรที่มีประสบการณ์น้อยลงตามลำดับ (ประสบการณ์กับอายุงานอาจไม่ใช่สิ่งเดียวกัน) การตระหนักเห็นคุณค่าของความรู้แบบฝังลึกที่แตกต่างกันของบุคลากรแตจ่ละสายงานจะทำให้เกิดการเตารพศักดิ์ศรีของผู้ร่วมงาน และนำไปสู่การถ่ายทอดความรู้จากผู้ที่อยู่ปลายบนของเส้นกราฟ ลงมาสู่ผู้อยู่ด้านล่าง และทำให้ผู้ที่อยู่ด้านล่าง เห็นทิศทางในการพัฒนาตนเองได้สอดคล้องกับทิศทางขององค์กร
การถ่ายทอดความรู้ อันเป็นส่วนประกอบของการจัดการองค์ความรู้ ถูกประพฤติปฏิบัติกันมานานแล้ว ตัวอย่างรูปแบบ การถ่ายทอดความรู้ เช่น การอภิปรายของเพื่อนร่วมงานในระหว่างการปฏิบัติงาน, การอบรมพนักงานใหม่อย่างเป็นทางการ, ห้องสมุดขององค์กร, โปรแกรมการฝึกสอนทางอาชีพและการเป็นพี่เลี้ยง ซึ่งรูปแบบการถ่ายทอดความรู้มีการพัฒนารูปแบบโดยอาศัยเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ที่กระจายอย่างกว้างขวางในศตวรรษที่ 20 ก่อให้เกิดเทคโนโลยีฐานความรู้, ระบบผู้เชี่ยวชาญและคลังความรู้ ซึ่งทำให้กระบวนการถ่ายทอดความรู้ง่ายมากขึ้น
Big Data คือ การรวบรวมข้อมูลทั้ง Structured (พวกที่เก็บในโครงสร้างตารางข้อมูล) และ Unstructured (พวกที่เป็น text ยาวๆ รูปภาพ และ วิดีโอต่างๆ) มาทำการประมวลวิเคราะห์ข้อมูลและนำไปใช้ประโยชน์ (ไม่ใช่แค่เก็บเฉยๆ)
ในมุมของภาครัฐ สามารถนำข้อมูลไปวิเคราะห์ (Data Analytics) วางแผน เพื่อบริหารจัดการได้ในหลายมิติ เช่น ด้านประชากรศาสตร์ ด้านการพัฒนาเศรษฐกิจ ด้านการจัดทำยุทธศาสตร์ ตลอดจนการบริหารจัดการทรัพยากรธรรมชาติ
สำหรับภาคเอกชน/ผู้ประกอบธุรกิจ หากได้ข้อมูลลูกค้ามาทำ Big Data ก็จะรู้พฤติกรรมเชิงลึกของลูกค้า ทำให้เข้าใจลูกค้ามากขึ้น สามารถนำไปวางแผนการตลาด ช่องทางการจัดจำหน่าย ที่เข้าถึงและช่วยให้ขยายฐานลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว หรือนำข้อมูลไปพัฒนาสินค้าหรือบริการให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น และยังใช้วิเคราะห์แนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้
Big data เข้ามามีส่วนช่วยงานด้าน healthcare ได้อย่างมาก เนื่องจาก Big data ก็คือข้อมูล ซึ่งทางการแพทย์ ข้อมูลมีหลากหลายมาก ไม่ว่าจะเป็นบันทึกของแพทย์ ผลการทดสอบทางคลินิก ข้อมูลยา ข้อมูลการเบิกค่ารักษา ไปจนถึงข้อมูลเชิงเศรษฐ-สังคม (socio economic) ไปจนถึงข้อมูลใหม่ๆจากเครื่องจักรและข้อมูลที่ได้จาก social media, forum และ WebMD ต่างๆ โดยข้อมูลเหล่านี้มีความหลากหลายอย่างมาก ทั้งในเชิงขนาดของข้อมูล รูปแบบและความเร็วในการผลิตข้อมูล ซึ่งเหมาะอย่างมากกับการใช้เทคนิคการวิเคราะห์แบบ Big data
ประโยชน์ของการนำ Big data มาใช้จะช่วยให้การรักษาเป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถคาดการณ์โรคระบาดและวิธีการรักษาได้ ช่วยเรื่องการบริหารจัดการ ซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาคุณภาพชีวิตโดยรวมและลดการเสียชีวิตที่สามารถป้องกันได้
Global Health Data Collection : ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับ sector ด้านสุขภาพ ดังนั้น หนึ่งในบทบาทสำคัญของBig data ในสายงานด้าน healthcare คือนำเทคนิค big data มาใช้ในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพในระดับมหภาค
Health Information Exchange : การเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์และการแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างรวดเร็วและแม่นย่ำสามารถช่วยให้การให้บริการทางการแพทย์เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Targeted Disease Prevention : นอกเหนือจากการเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว Big data ยังมีบทบาทสำคัญในการป้องกันโรคเฉพาะต่างๆที่มีตัวบ่งชี้เป็นข้อมูลที่ระบุถึงปัจจัยเสี่ยงต่างๆได้อีกด้วย โดยปัจจุบัน คนสามารถใช้สายรัดข้อมือ (wearable) ที่มีเซนเซอร์ตรวจวัดและรวบรวมข้อมูลด้านสุขภาพ เพื่อส่งต่อให้บุคลากรทางการแพทย์เพื่อใช้ประกอบการการวินิจฉัยเบื้องต้นได้ ซึ่งจะช่วยให้ปัญหาสุขภาพหลายอย่างสามารถป้องกันได้ตั้งแต่ในระยะเริ่มต้น
Health Predictive Modeling : Big data สามารถนำมาใช้เพื่อสร้างฐานข้อมูลของสภาวะสุขภาพของประชาชนทั่วไปได้ ผ่านการอาศัยข้อมูลจากระเบียนผู้ป่วย (ข้อมูลเชิงพันธุกรรมต่างๆ) ข้อมูลจากสังคมออนไลน์ (ข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบการใช้ชีวิต) ข้อมูลจากอุปกรณ์สายรัดข้อมูลที่มาพร้อมเซนเซอร์ตรวจจับข้อมูล ไปจนถึงประวัติการรักษา และข้อมูลจากบริษัทประกันภัย โดยข้อมูลที่ได้ดังกล่าวสามารถนำมาเปรียบเทียบกับข้อมูลประชากรคนอื่นๆและวิเคราะห์หารูปแบบออกมาได้ ทำให้สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการหาภัยคุกคามด้านสุขภาพจาก pattern ข้อมูลซ้ำๆ หรือช่วยให้สามารถนำมาพัฒนาโมเดลในการป้องกันโรคที่ซับซ้อนขึ้นได้
101 ตามรอย.. พุทธธรรม
102 ตามรอย.. พระไตรปิฎก
103 ตามพระใหม่ไปเรียนธรรม
201 ตามรอย.. อริยวินัย
202 ทักษะชีวิตและการทำงาน
203 ตามรอย.. การพัฒนาที่ยั่งยืน
301 ตามรอย.. คู่มือชีวิต
302 วิชชา-ปัญหา-ชีวิต
303 ชีวิต และ ความตาย
Page was created with Mobirise
