ナレッジベースは、サポートサービスの負荷を減らすなど、さまざまなタスクを解決するために企業が使用する一般的なツールです。 これらの解決策を簡単に説明して参照できるのに、なぜ同じ質問に常に答えるのかという考えは美しいように思えます。 しかし、実際には、すべてがそれほど単純ではなく、知識ベースが自重で誰にも利益をもたらさない状況に誰もが直面しています。
今日、これを回避する方法について、多くの大企業向けの知識ベースを作成したMicrosoft MVPであるSharePointおよびOffice 365のコンサルタントであるDmitry Plotnikovと話します。
知識ベースとは何ですか？
一般に、さまざまなケースで「知識ベース」の概念は異なる場合がありますが、そのようなベースの技術的な実装には、単純なドキュメントからより複雑な階層構造まで、それほど多くのオプションはありません。 これらは完全に自動化され、コミュニティまたは特定の会社の従業員によってサポートされます。 しかし、本質は同じです。特定の問題を解決するためにアクセスが必要な情報を保存します。
そのようなベースを作成する作業を始める前に、私は何を考えるべきですか？
ナレッジベースの開発では、最初にデータベースにどのような情報（製品、サービスなど）が含まれるか、誰がそれを使用するか（従業員、または逆に顧客とユーザー）、送信されるかどうか、および送信されるかどうかを決定する必要がありますその後、どのように。
理解することは重要です。知識ベースを作成して情報を入力し始めるだけでは十分ではありません。 近年、さまざまな分野で情報の過剰な存在が注目されていますが、ビジネスにも同じ問題が存在します。 会社が十分に大きいか、その製品が人気がある場合、短時間で知識ベースが大幅に成長し、多くの記事が表示され、この多様性のすべてをナビゲートすることは非常に困難になります。 したがって、ナレッジベースの設計段階であっても、コンテンツの検索と分類を実装する方法について考える必要があります。
そのような製品を作成する際によくある間違いは何ですか？
非常に多くの場合、ナレッジベースを作成するときに、その可能なサイズが考慮されないため、多くの問題が発生します。 巨大なデータベースでは、何かを見つけることは非常に困難であり、開発者が事前に検索メカニズムを処理しなかった場合、このツールは役に立たなくなります。
ツールを自分で作成するか、既存のツールに基づいて作成する必要がありますか？ これは難しい質問です。ここで答えることは間違いなく難しいです。 これらのソリューションの多くは、深刻なカスタマイズを意味するものではありません。実際には、同じConfluenceを使用して使用を開始することしかできません。 実際には、これに関連するすべての問題は大幅に拡大して現れているため、このようなベースはすぐに役に立たなくなります。
もう1つの極端な例は、独自のシステムをゼロから作成したり、知識ベースにあまり適さないテクノロジーに基づいて作成したりすることです。 私が参加したプロジェクトの1つでは、SharePointを基礎として、組み込みのWikiエンジンに加えて、認識システムと検索システムを「ねじり」ました。 当初、SharePointはナレッジベースを作成するために特別に設計されたものではありませんでしたが、顧客の企業インフラストラクチャはこのテクノロジーに強く結び付けられていました。 その結果、ソリューションは効果的ではありますが、本当に複雑であることが判明しました。
残念ながら、私の実践では、バランスを維持することが可能なケースはほとんどありませんでした：知識ベースは常に単純すぎてすぐに役に立たなくなるか、非常に複雑になります-そして、それらは有用ですが、それらを作成して維持することは容易ではありません。
そして、起こりうる問題を最小限に抑える方法は？
おそらく主なポイント：ナレッジベースは、実際の人々がサポートしなければならない製品です。 独自の基盤を作成できるようになることは、間違ったアプローチです。
たとえば、MicrosoftのMSDNリソースは、実際、技術文書を含む強力な知識ベースです。 その主な問題：大量のコンテンツが保存されているため、そこに特定の何かを見つけることはほとんど不可能です。 この事実は、Stack Overflowリソースの利点の1つになりました。かつては、特定の記事へのリンクをMSDNで共有する非常に広範囲のスレッドが存在していました。実際、これが必要なものを見つける唯一の方法でした。
マイクロソフトは、ナレッジベースを作成する他の試みを行いました。 別のプロジェクトはTechNet Wikiと呼ばれ、そのアイデアはユーザーコミュニティをデータベースに引き付けることでした。 人々自身が記事を書き、タグを付けるなどと想定されていました。 このアプローチは、完全に自動化されたMSDNデータベースよりもはるかに効果的であることが判明しました。
あなたが参加したナレッジベースを作成するための興味深いプロジェクトについて話してもらえますか？
私たちのプロジェクトの1つでは、サポートサービスを最適化する必要がある大規模な顧客向けのナレッジベースを開発しました。 ベースWikiエンジンは、企業のPBXと統合されました。 このシステムで顧客サービスを高速化するために、キーワードによるデータベース内の音声認識および情報検索メカニズムの束が実装されました。 オペレーターとユーザーとの会話中に特定の「キーワード」が発声された場合、データベースは関連する記事を自動的に作成する必要があります。
それは深刻に聞こえますが、現代の知識ベースでは、より高度なアプローチも使用されています-たとえば、オントロジー検索では、ネストされた階層全体を作成でき、互いにタグに依存しているため、記事で検索するときにより正確な結果を取得できます。
結論として、質の高い知識ベースを開発するための3つの主要なヒントを策定できますか？
はい、もちろん、ここに私のヒントがあります：
- 誰かが知識ベースに答えなければなりません。そうでなければ、すぐに死にます。
- 小規模なプロジェクトの場合は、ボックスソリューションを使用できますが、大規模なボリュームでは機能しないことを理解する必要があります。
- 知識ベースで最も重要なことは、検索する能力です。 最初は必要ないかもしれませんが、時間が経つにつれて、システムのパフォーマンスは検索の品質によって正確に決まります。