지식 경영이란 무엇인가요?
지식 경영의 정의
지식 경영이란 운영 효율성을 위해 기업 내에서 지식을 생성, 캡처, 구조화, 저장, 분석, 공유하는 프로세스를 말합니다. 모든 기업은 데이터에 의존하기 때문에 지식 경영 도구는 효과적인 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 기업에서 데이터(즉, 지식)를 관리하는 방식은 생산성, 성장, 복원력에 직접적인 영향을 미칩니다. 효과적인 지식 경영 시스템을 통해 직원들은 필요할 때 신속하게 정보에 액세스할 수 있습니다. 그 결과 협업이 개선되고 응답 시간이 빨라지며 고객 서비스와 전반적인 비즈니스 성과가 향상됩니다.
지식 경영은 팀 및 기업 데이터부터 내부 및 외부 뉴스에 이르기까지 필수 정보를 수집, 기록, 보급합니다. 시장 동향, 성과 보고서, 전략 문서, 조달 흐름 등이 정보망을 구성하며, 이를 효과적으로 관리하면 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
지식 경영은 데이터베이스와 프로토콜로 구성된 지식 경영 시스템에 의존합니다. 또한 효과적인 지식 경영을 위해서는 기업의 운영을 지원하는 핵심적이거나 부수적인 프로세스를 이해해야 합니다. 데이터 양이 증가하고 기업이 분산형 모델로 성장함에 따라 효율적인 지식 경영을 통해 기업은 민첩성, 속도, 더 나은 인사이트를 확보할 수 있습니다. 바로 여기서 검색이 중요한 역할을 하게 됩니다. 검색 및 검색 AI 기술의 힘을 활용하여 지식 경영 시스템과 기능을 향상하면 기업에서는 의사 결정을 강화하고 혁신을 주도할 수 있습니다.
지식의 유형
기업에서는 명시적 지식, 암묵적 지식, 묵시적 지식의 세 가지 주요 지식 유형에 의존합니다. 명시적, 묵시적, 암묵적 지식은 기업 내에서 서로 다른 역할을 합니다. 각각 노왓(know-what), 노하우(know-how), 노와이(know-why) 지식으로 설명되기도 합니다. 어떤 유형의 정보가 어떤 유형의 지식에 속하는지 이해하는 것은 효과적인 지식 경영의 핵심이며, 이에 따라 지식을 효과적으로 파악하고, 수집하고, 저장할 수 있습니다.
명시적 지식
명시적 지식은 쉽게 정의하고, 기록하고, 보급할 수 있는 지식으로 정의됩니다. 가장 쉽게 공유할 수 있는 지식 유형입니다. 명시적 지식에는 운영 절차, 회사 정책, 연구 보고서, 재무 및 기록 데이터, 승인된 자주 묻는 질문 등이 포함될 수 있습니다. 말이나 글로 표현할 수 있다면 그것은 명시적 지식입니다.
기업은 신입 직원을 교육하고, 품질 관리를 유지하고, 규정을 준수하려면 명시적 지식이 필요합니다. 회사의 표준 운영 절차와 같은 지식 저장소에는 명시적 지식이 포함되어 있으며 다양한 업무에서 직원들을 안내합니다. 기업에서 명시적 지식을 효과적으로 관리하면 효율성과 복원력이 향상하므로, 팀은 오류를 줄이고 모범 사례를 일관되게 준수할 수 있습니다.
암묵적 지식
암묵적 지식은 개인적인 경험을 통해 얻은 지식이며 정의하기가 더 어렵습니다. 이 지식 유형에는 시간이 지나면서 습득한 본능, 직감, 기술이 포함됩니다. 암묵적 지식을 얻는 것은 명시적 지식을 이용하는 것보다 더 까다롭습니다. 멘토십, 공동 작업, 공유 공간 및 경험, 견습 등의 과정을 통해 전수받을 수 있습니다.
암묵적 지식의 예로는 프로젝트 매니저가 고객의 요구 사항을 읽는 방식을 들 수 있습니다. 프로젝트 매니저는 직관과 다년간의 경험을 통해 성공적인 관계를 유지하려면 고객에게는 결과물에 대한 더 빈번한 업데이트와 더 협력적인 접근 방식이 필요하다는 것을 파악할 수 있습니다. 프로젝트 매니저는 자신의 본능을 명확하게 설명할 수는 없어도 성공에 필요한 암묵적 지식을 보유하고 있을 것입니다.
묵시적 지식
묵시적 지식은 암묵적 지식과 같은 의미로 사용되기도 하지만 명시적 지식, 즉 노하우의 적용으로 정의할 수 있습니다. 아직 체계적으로 정리되지는 않았지만 명시적 지식과 암묵적 지식 사이의 가교 역할을 합니다. 예를 들어, 컴퓨터 프로그래머는 특정 문제에 대해 어떤 조치를 취해야 하는지 파악하기 위해 동료와 상의할 수 있습니다. 해당 동료는 묵시적 지식을 공유하여 문제 해결에 도움을 줍니다.
묵시적 지식을 기록하기 위해 기업에서는 직원들이 자신의 경험과 인사이트를 다룰 수 있는 디브리핑이나 사후 프로젝트 검토와 같은 성찰적 관행을 장려할 수 있습니다. 이에 따라 묵시적 지식의 가시성이 향상되어 다른 직원도 이용할 수 있으며, 기업 내 지식 경영 프로세스에도 도움이 됩니다.
지식 경영의 5P
궁극적으로 기업은 목적(purpose), 사람(people), 프로세스(process), 플랫폼(platform), 성과(performance)라는 지식 경영의 5P에 의존할 수 있습니다.
- 목적: 여기서 질문해야 할 것은 기업의 전반적인 목표가 무엇이며, 이러한 전략적 목표를 달성하는 데 지식이 어떻게 기여하고 도움을 줄 수 있는지입니다.
- 사람: 적절한 기술을 갖춘 사람은 기업의 지식에 기여할 수 있습니다. 지식 경영은 또한 최종 사용자와 이해관계자의 요구 사항을 이해하는 데 달려 있습니다.
- 프로세스: 지식 경영은 기업의 시스템, 거버넌스, 정책과 연결되어 있으며, 이 세 가지 요소가 효율적으로 준수되도록 보장합니다.
- 플랫폼: 지식을 수집하고 공유하는 것은 올바른 도구, 기술적 접근 방식, 솔루션을 찾는 데 달려 있습니다.
- 성과: 모든 관리 프로젝트와 마찬가지로 기업 목표에 대한 성과를 지속적으로 측정하고 피드백 루프를 설정하는 것은 필수적입니다.
이러한 구성 요소를 정의함으로써 기업은 효율적인 워크플로를 시작하고, 올바른 도구를 선택하고, 이해관계자를 식별하고, 지식 경영 이니셔티브의 성공을 측정하기 위한 맞춤형 전략을 수립하여 자체적인 모범 사례를 구축할 수 있습니다.
지식 경영 프로세스
지식 경영 프로세스는 프로세스와 표준 관행이 그러하듯 기업과 분야마다 다릅니다. 그러나 효과적인 지식 경영의 핵심은 체계적인 프로세스이며, 이는 생성(creation), 수집(capture), 큐레이션(curation), 협업(collaboration)의 4C로 정의되기도 합니다. 프로세스의 단계마다 명칭에 차이가 있을 수 있지만, 기업 내에서 지식을 수집, 저장, 공유, 활용하는 데는 일반적으로 다음과 같은 단계가 포함됩니다.
1. 지식 창출
지식 경영 프로세스의 첫 번째 단계는 조직에 어떤 지식이 있고 어떤 정보가 운영에 중요한지 식별하는 것입니다. 이것이 바로 지식 창출입니다. 이 단계에서 명시적 지식, 암묵적 지식, 묵시적 지식의 차이를 이해하는 것은 관리 프로세스에서 다음 단계를 설정하는 데 매우 중요합니다.
2. 지식 수집
지식을 습득하고 나면 수집하고, 기록하고, 체계화해야 합니다. 기업에서는 스프레드시트나 매뉴얼과 같은 구조화된 데이터베이스에 명시적 지식을 문서화할 수 있습니다. 묵시적 지식과 암묵적 지식은 인터뷰, 멘토십 프로그램, 사례 연구를 통해 수집하고 나서 저장할 수 있습니다.
3. 지식 저장
지식 저장은 지식 경영 프로세스의 핵심 단계입니다. 정보가 저장되는 방법과 위치에 따라 관련 당사자의 접근 용이성이 결정됩니다. 이 단계에서는 지식이 정보가 되고, 정보가 데이터가 되는 정보 기술 시스템, 즉 IT 시스템이 갖추어져야 합니다. 대부분의 지식 유형은 IT 시스템에서 비정형 데이터로 분류되며 지식 리포지토리 또는 데이터베이스에 저장됩니다. 데이터 유형에 따라 지정된 리포지토리에 맞게 다른 형식이 필요할 수 있습니다.
4. 지식 공유
지식을 습득하고, 수집하고, 저장한 후에는 교육, 브리핑, 교환을 통해 기업 내에서 개인 및 팀이 사용할 수 있도록 공유할 수 있습니다. 성공적인 지식 공유 또는 보급은 조직 문화와 관련이 있습니다. 회사에서 근본적으로 철저히 지식 공유를 장려하면 정보 확산에 도움이 됩니다. 이는 결과적으로 기업이 생산성 향상, 사기 진작, 궁극적으로 복원력 증진을 통해 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 지식 검토 및 업데이트
지식을 검토하고 업데이트하는 것은 전반적으로 계속 진행하고 있는 프로세스의 중요한 부분입니다. 지식이 발전함에 따라 이를 수집하는 방법도 발전해야 합니다. 오래된 정보는 모든 기업 체계에 걸림돌이 될 수 있습니다. 그렇기 때문에 감사를 통해 자주 지식을 검토하고 필요에 따라 지식을 업데이트하는 것이 중요합니다.
지식 경영의 이점
지식 경영이 올바르게 수행되면 내부 성과에서 비즈니스 성장에 이르기까지 다양한 이점을 누릴 수 있습니다. 기업에서는 업무를 효과적으로 수행하기 위해 정보를 소비하고 생산합니다. 이러한 정보를 이해하고, 활용하고, 비즈니스 관행에 적용함으로써 기업은 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 효과적인 지식 경영 시스템은 운영 효율성을 최적화하고 혁신을 촉진하여 생산성, 효율성, 수익에 영향을 미칩니다.
성과 향상
필요할 때 큰 어려움 없이 정보를 이용할 수 있으면 직원들은 더 빠르게 의사 결정을 내리고, 더 효과적으로 협업하며, 더 효율적으로 일할 수 있습니다. 결과적으로 전반적인 조직 성과가 향상합니다.
경쟁사 분석 향상
기업에 맞게 조정된 지식 경영은 프로세스의 지식 식별 단계에서 어떤 데이터가 기업과 관련이 있는지 고려합니다. 시장 동향, 경쟁 업체, 고객 선호도와 관련된 정보를 수집, 처리, 저장하면 기업은 경쟁사 분석 프로세스에서 한발 앞서 나갈 수 있습니다.
지속적인 개선
지식 공유는 기업 내 지속적인 개선에 기여합니다. 직원들이 서로에게서 배우고 업데이트된 정보에 액세스할 수 있을 때, 특히 지식 공유 문화를 구현한 경우 기업은 이점을 얻을 수 있습니다. 지식 수집은 프로세스, 제품, 서비스의 개선을 지원하는 지속적인 피드백 루프의 일부이기도 합니다.
혁신 촉진
지식이 자유롭게 공유되고 쉽게 접근할 수 있을 때 혁신이 번창할 수 있습니다. 성공적인 지식 경영은 아이디어의 교환을 촉진하고 협업을 장려하며 서로 다른 정보를 연결하여 사일로를 극복하는 데 도움이 됩니다. 이에 따라 획기적인 혁신을 가져오게 됩니다. 기업에서 지식에 대한 접근성을 높이고 지식 공유 문화를 조성하면 직원들의 집단 지성을 활용하여 새로운 아이디어와 솔루션을 창출할 수 있습니다.
효과적인 지식 경영을 위한 전략
성공적인 지식 경영 전략을 파악하는 것은 지식 경영이 어떻게 실패하는지 이해하는 것에서 시작할 수 있습니다. 지식을 쌓아두는 것, 즉 지식 공유에 반하는 행위는 심각한 지식 격차를 초래하고 생산성을 심각하게 저하시킬 수 있습니다. 오래된 정보를 공유하면 마찬가지로 수익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로 정보 검색은 생산성 및 효율성과는 정반대로 시간과 리소스를 많이 소모하는 작업이 될 수 있습니다. 효과적인 지식 경영은 다음과 같은 전략에 의존합니다.
조직 문화와 리더십: 문화는 지식 축적이나 게이트키핑에 대한 해독제이자 성공적인 지식 경영 시스템의 핵심입니다. 명시적, 묵시적, 암묵적 지식 공유를 적극적으로 장려하고 보상하는 환경은 협업과 생산성을 돕고 혁신을 촉진합니다.
인센티브 및 보상: 지식 공유 문화를 공고히 하고자 기업에서는 직원들에게 인센티브와 보상을 제공할 수 있습니다. 직원들이 지식 경영에 참여하도록 장려하는 것은 궁극적으로 전반적인 지속적인 프로세스에 도움이 됩니다. 오래된 정보를 교체하는 것은 지식 경영의 성공에 있어 매우 중요합니다. 잦은 지식 업데이트를 위한 프로토콜을 구현하면 기업을 통해 끊임없이 유입되는 정보를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
지식 경영 시스템: 지식 경영 시스템(KMS)은 지식의 수집, 저장, 보급에 중요합니다. 이러한 시스템이 사용자에게 서비스를 제공하려면 사용자 친화적이고 접근하기 쉬워야 하며 필요한 도구와 통합되어야 합니다.
정보 검색은 효율성을 저해하는 가장 큰 장애물이 될 수 있습니다. 지식 경영 시스템에서 검색 도구를 구현하는 것은 효과적인 지식 보급 및 적용에 매우 중요합니다. 대화형 검색 애플리케이션을 통해 AI를 활용하는 것도 검색 및 지식 경영 통합의 다음 단계로 간주될 수 있습니다.
- 교육 및 개발: 지식 공유 문화, 인센티브, 보상을 구현하는 것은 효율적인 지식 경영을 위한 핵심 전략이지만, 직원 교육 및 개발을 통해 이를 강화할 필요가 있습니다. 이를 통해 기업 내에서 지식 경영 표준화를 보장하고 인력의 역량을 강화할 수 있습니다.
Elastic을 통한 지식 경영
검색은 효과적인 지식 관리의 핵심입니다. Elasticsearch는 기업의 규모나 데이터 양에 상관없이 내부 지식 기반 검색 경험을 구축할 수 있는 확장성이 뛰어난 도구입니다.
AI를 기반으로 하는 Elastic의 고급 검색 기능은 소스를 중앙 집중화하고, 머신 러닝을 통해 관련성을 개선하고, 하나의 플랫폼에서 데이터를 통합하여 검색 시간을 최소화하는 데 도움이 됩니다.
Elastic Observability를 통해 기업은 실시간 분석, 크로스 버티컬 시스템 가시성, 실행 가능한 인사이트를 사용하여 지식 경영 프로세스를 개선할 수 있습니다.