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ノウハウ(KnowHow)とノウフー(KnowWho)

社内タスクに関連して、「ノウフー(KnowWho)」という取り組みについて調べました。

ノウハウ(KnowHow)は「知(Know)」の「方法・手段(How)」を整理して共有する取り組みですが、ノウフー(KnowWho)は「知(Know)」を「誰(Who)」が持っているのか整理して共有する取り組みです。

知(Know)の方法・手段(How)を他の人にもわかるように整理して共有するのは大変な作業ですが、誰(Who)が持っているか共有するだけであればすぐに始められます。

誰(Who)さえわかれば、あとはその人に直接コンタクトを取って知(Know)を伝授してもらえばよいのです。

 

また、知(Know)というのも「暗黙知」と「形式知」という二種類があるようなのですが、ノウフー(KnowWho)は暗黙知の多い現場での知識共有で役立ちそうな気がします。

さらに、暗黙知から形式知への変換・形式知を組み合わせることで新たな形式知を創出するプロセスモデル(SECIモデル)というのもあるようで、知識体系の整理・活用はなかなか奥深いです。

週報でのコメント

トラスティア社内の週報より、社員のコメントをご紹介♪

>ノウハウ(KnowHow)

・・・知らなかった。勉強になります。

ノウフー、初めて聞きました。
最近はRedmineとかでなるべくノウハウを共有しやすくなってきてますが、それでも暗黙知が残っちゃいますね。

まぁ、どうしても伝えきれない暗黙知もあると思います。
(経験とか臨機応変力とか)

ちなみに、暗黙知から形式知を見出すためにいわゆる[ビッグデータ]を活用できるらしいです。

大量の行動パターンと結果(成功・失敗)を紐づけることで、どのような行動パターンが成功につながったかを探し出し、その行動パターンを形式知として定型化するっていう流れのようです。

なるほど、ビッグデータが必要なんですね。

ビッグデータと聞くと個人で収集するのは大変そうな印象を受けるのですが、個人でも収集可能なんでしょうかね。(ちょっと調べてみます)

ビッグデータの定義として3vがあります。

  • Volume :データ量が多いこと
  • Velocity :データが頻繁に更新されること
  • Variety  :データがバラエティに富んでいること

データ量が多いって聞くとテラとかペタとかいう単位を想像しそうですが、単純にデータが多いことが重要なのではなくそのあとの統計解析につなげられるかが重要なので、統計解析の母数になり得るだけのデータ数を確保できれば大丈夫です。

なるほど。必要量があればいいんですね。

ビッグデータというと、RDBMSでは管理できない量のデータがあって、NoSQLやKVSの概念が必要、って程度の認識でしたが、ちょっと違うかもですね。

今のところ、NoSQLやKVSが業務で必要な場面がないですが、興味があったので勉強になりました。

(DWHはやったことあるけど、もしかして今流で言うとビッグデータなんだろうか・・・?)

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