Управление знаниями в Service Desk

Обычно снижение трудоемкости достигается как за счет механизмов самообслуживания, позволяющих пользователям самостоятельно решать проблемы на базе типовых рекомендаций, так и благодаря повышению качества взаимодействия внутри ИТ-подразделений, но для этого база знаний должна исключать необходимость повторного решения проблем. Однако на практике реализация эффективного процесса управления знаниями сталкивается с рядом трудностей.

• Политика компаний, направленная на поощрение наиболее опытных и грамотных специалистов, приводит к тому, что эти специалисты не заинтересованы делиться своими знаниями с другими сотрудниками, и даже при использовании каких-либо средств для формирования базы знаний качество ее наполнения получается низким и не приводит к повышению эффективности.
• Зачастую у технических специалистов нет времени для поддержки актуальности базы знаний, информация в ней быстро устаревает, а поиск требует ввода поисковых запросов вручную, что снижает отдачу от базы.
• Далеко не каждый технический специалист способен грамотно описать решение проблемы так, чтобы оно впоследствии могло использоваться другими.

В результате даже после внедрения систем, в которых заявлена поддержка базы знаний, эффективность работы службы технической поддержки не повышается, а в ряде случаев даже снижается, поскольку руководство отвлекает специалистов от выполнения их прямых обязанностей для решения вопросов, связанных с написанием статей для базы знаний; при поиске в базе знаний много времени уходит на анализ устаревшей и бесполезной информации; к тому же одинаковые проблемы могут решаться несколько раз разными специалистами, потому что ни один из них так и не описал решение в базе знаний.

Этими проблемами начали заниматься еще в 80-е годы, и одной из систем, предназначенных для их решения, является Active Knowledge, входящая в состав LANDesk Service Desk. Как и большинство ITSM-решений, она позволяет автоматизировать наиболее популярные процессы управления ИТ-сервисами, от управления инцидентами до управления уровнем услуг, и, кроме того, имеет набор инструментальных средств для реализации произвольных моделей процессов, а также подсистему управления знаниями. В основе подсистемы Active Knowledge, кроме ITIL лежит методология централизации знаний при организации работы служб технической поддержки (Knowledge Centered Support, KCS), разработанная международным альянсом Consortium for Service Innovation, включающим такие компании, как Microsoft, Novell, Oracle, VeriSign и др. Ключевые принципы KCS таковы:

• создавать знания как побочный продукт при решении проблем – статьи в базе знаний службы технической поддержки должны создаваться не вручную, силами специально выделенных сотрудников, а автоматически, в процессе обработки заявок пользователей;
• улучшать информацию на основе запросов и практики работы – база знаний по работе сервисных служб должна модифицироваться не в рамках дополнительных работ, а непосредственно в процессе ее повседневного использования специалистами службы технической поддержки;
• создавать полную базу знаний, накопленных за все время эксплуатации ИТ-инфраструктуры: база знаний службы технической поддержки должна хранить накопленный опыт за весь период работы ИТ-системы, включая самую актуальную информацию;
• поощрять обучение, взаимодействие, распространение и улучшение знаний – в отличие от традиционных оценок сотрудников служб технической поддержки исключительно по уровню их знаний, методология KCS призывает оценивать специалистов за их способность учиться и помогать учиться другим.

Методология KCS предполагает систему поощрений специалистов за их вклад в совершенствование и распространение коллективных знаний на базе прозрачных критериев оценок, подразумевает реализацию ряда организационных мероприятий, направленных на формирование процессов накопления и улучшения знаний (рис. 1), а также обязательное наличие информационной системы, поддерживающей реализованные процессы.

Процессы KCS разбиты на два цикла: «Решение» отвечает за наполнение базы знаний, а также за структурирование, оптимизацию и повышение качества знаний в процессе решения проблем; «Улучшение» отвечает за постоянное совершенствование процессов цикла «Решение».

По данным альянса Consortium For Service Innovation, методология KCS позволяет:

• быстрее обрабатывать инциденты и запросы на обслуживание (на 50-60% сократить время на решение, на 30-50% увеличить доли заявок, разрешенных уже при первом контакте пользователя со службой поддержки);
• оптимизировать использование ресурсов (на 70% сократить время обучения специалистов, на 20-35% сократить текучесть кадров);
• создать систему обучения организации (на 10% сократить количество проблем за счет устранения их первопричин).

Управление знаниями

Специализированный функциональный модуль Active Knowledge призван реализовать систему управления знаниями на базе методологических рекомендаций ITIL/KCS, в частности предоставить пользователям: средства описания структуры базы знаний и автоматической публикации знаний; графические средства создания и отслеживания жизненного цикла информационных статей; средства разделения прав доступа к информационным статьям; средства оценки эффективности информационных статей; средства публикации и структурирования неструктурированной информации; средства индексирования и поиска данных.

Архитектура

Информация об инцидентах, проблемах, запросах на изменения и т.д. накапливается в базе данных LANDesk Service Desk (рис. 2) без изменений («как есть»), а подсистема Active Knowledge служит для превращения этого хаоса в структурированные знания. Она позволяет описать необходимую структуру базы знаний: какие объекты и какие их атрибуты должны автоматически публиковаться в базе знаний. На уровне описания структуры базы знаний можно указать, какие способы поиска должны поддерживаться для каждого атрибута (например, полное совпадение значения поискового запроса и значения атрибута или «мягкое» совпадение с учетом особенностей языка), а также указать атрибуты, которые будут использоваться в качестве заголовков классификатора знаний.

Руководствуясь этим описанием, подсистема посредством специального коннектора осуществляет создание структуры знаний в базе Verity, которая оптимизирована под поисковые запросы и поисковый движок, обеспечивающий поиск информации в Web-приложениях. (Продукты компании Verity используются самостоятельно и в составе других решений, например в сервере приложений GoldFusion компании Adobe Systems и в модуле Active Knowledge LANDesk Service Desk.) В процессе обработки заявок информация реплицируется в базу знаний LANDesk Service Desk в соответствии со сформированной структурой. При необходимости структуру базы знаний можно изменять в ходе эксплуатации системы (например, добавить или удалить какие-либо объекты или атрибуты). При этом база знаний будет полностью перестроена без потери данных. Это бывает полезно, например, если на стадии внедрения системы было принято решение о целесообразности публикации в базе знаний какого-либо объекта (например, комментариев специалистов к инцидентам), но в процессе эксплуатации выяснилось, что автоматическая публикация этой информации снижает эффективность базы знаний. Система позволяет исключить лишний объект из структуры базы знаний без потерь сведений по другим объектам. Возможно и обратное действие – расширение схемы базы знаний. Кроме того, есть возможность размещать в базе знаний неструктурированную информацию (текстовые файлы, данные в форматах MS Office, PDF) с ее привязкой к таксономическим разделам для оптимизации поиска.

Подсистема Active Knowledge имеет встроенные средства для оценки эффективности созданных информационных статей, каждая из которых имеет атрибут «Эффективность». Его значение автоматически изменяется в зависимости от того, насколько часто статья используется в процессе обработки заявок, а также в зависимости от наличия отзывов сотрудников технической поддержки и пользователей о ее полезности. В соответствии с методологией KCS, на основании эффективности статей целесообразно проводить оптимизацию базы знаний (улучшать имеющийся материал), а также поощрять авторов полезных знаний.

Работа с базой знаний

Информационная статья может содержать любой настраиваемый набор атрибутов. К статье могут быть привязаны дополнительные объекты, например комментарии, ключевые слова, рекомендации по улучшению решения и т.д. Это, с одной стороны, оптимизирует поиск (по ключевым словам), а с другой – повышает удобство использования материалов техническими специалистами, повышая уровень структуризации информации. Система Active Knowledge предусматривает возможность отслеживания жизненного цикла информационной статьи на основании электронной модели процесса, которая может быть создана встроенным дизайнером процессов LANDesk Service Desk.

Электронная модель позволяет, например, выстраивать процесс согласования новой статьи несколькими специалистами и ее утверждения руководителем процесса, отмечать статьи, нуждающиеся в доработке, и т.д. В любой момент по любой статье можно получить информацию по жизненному циклу, на основании которого она была опубликована, и ее текущему статусу. На стадии эксплуатации системы можно изменять положение статьи в ее жизненном цикле, что позволяет повысить качество информации в базе знаний, так как это формирует коллективный способ работы над материалом статей в виде регламентированного процесса. В рамках данного процесса важно реализовать ролевую модель, рекомендуемую методологией KCS, в которой одни специалисты (из числа сотрудников, основной работой которых является непосредственное взаимодействие с пользователями) отвечают только за использование и создание знаний в процессе своей работы, а специалисты более высокой квалификации отвечают за структурирование и своевременную модификацию знаний. Сотрудники, обладающие знаниями в узких областях, будут отвечать за повышение качества знаний (выявление первопричин проблем, выработка и формулировка типовых решений) и совершенствование процесса управления знаниями в своей области. Лидеры процесса из числа руководителей или наиболее эффективных сотрудников отвечают за совершенствование процесса, формируют критерии успеха для оценки его эффективности и регламентируют методы мотивации специалистов. Это позволяет вовлечь специалистов разной квалификации в общий процесс с общими целями, общими результатами и мотивами деятельности и позволит наладить обмен опытом.

Одним из ключевых требований методологии KCS является наличие средств быстрого доступа к информации, хранящейся в базе знаний. Сегодня, когда служба технической поддержки обрабатывает тысячи заявок в день, традиционных средств полнотекстового поиска информации, требующих открытия оператором окна поиска и ввода поискового запроса и выполнения других действий вручную, уже недостаточно – KCS требует, чтобы доступ к статье, содержащей решение проблемы, происходил за минимальное количество действий оператора.

Подсистема Active Knowledge поддерживает как традиционные средства поиска, так и средства «теневого» поиска, позволяющего найти информацию по решению проблемы непосредственно в момент оформления запроса на нее оператором. В примере, показанном на рис. 3, оператор обрабатывает звонок пользователя и вводит краткое описание инцидента, а система в фоновом режиме осуществляет поиск по базе знаний подобных инцидентов. В любой момент можно открыть результаты поиска, еще не выходя из окна регистрации заявки. Функцию «теневого» поиска можно привязать к любому текстовому полю любого объекта системы (заявки, заметки, решения и т.д.).

Функционал базы знаний доступен не только сотрудникам технической поддержки, но и конечным пользователям через Web-портал, что позволяет сократить количество обращений в службу техподдержки за счет самостоятельного решения проблем в рамках своих прав доступа. Даже если статья не поможет пользователю решить проблему, она может помочь ему правильно сформулировать заявку в службу технической поддержки и сократить объем дальнейшей переписки и телефонных звонков. KCS рекомендует сохранять в статьях формулировки проблемы в том виде, в каком они исходят от пользователей при оформлении инцидентов. Пусть они звучат не так грамотно, зато понятны пользователям, и поиск по ним даст более точные результаты – пользователю показывается описание проблемы и ее решение в понятной ему форме, а техническим специалистам отображается весь перечень технических данных (настройки оборудования, данные мониторинга сети и т.д.). Система позволяет снабжать страницы портала объявлениями для пользователей, в которых могут содержаться советы, в том числе по использованию базы знаний, что позволяет популяризировать принципы самообслуживания среди пользователей.

Один из ключевых принципов KCS таков – «Не решай проблему дважды»: вместо того, чтобы каждый раз заново искать выход из инцидента, рекомендуется поискать уже готовое решение в базе знаний. Если такое решение найдено, база знаний должна «привязать» его к заявке, а не описывать повторно. В LANDesk Service Desk привязка статьи из базы знаний к заявке пользователя осуществляется посредством контекстного меню, предусмотренного для каждой статьи. Связанные статьи отображаются в «дереве связанных объектов» заявки.

***

Для того чтобы реализовать эффективное управление знаниями по эксплуатации современных ИТ-инфраструктур, от персонала требуются все более значительные усилия по регламентированию, внедрению и контролю соответствующих процессов. Применение средств автоматизации обработки таких процессов позволяет свести эти усилия к минимуму.

Сергей Лямуков (lyamukov@arbyte.com) – руководитель направления Service Desk, Arbyte Group (Москва).