Важливість онтологічного підходу обумовлена також тим, що знання, які не використовуються й не зростають, в остаточному підсумку стають застарілими й марними. Знання ж, які поширюються, генерують нові знання.

Метою керування знаннями є систематичне відновлення знань як ресурсу аналітичної служби, важливість якого постійно зростає. Ресурси знань розрізняються залежно від галузей індустрії, але, як правило, включають керівні документи, листи, новини, інформацію про замовників, відомості про конкурентів і технологію, що нагромадилися в процесі розробки. Самі ці ресурси можуть перебувати в різних місцях: у базах даних, базах знань, архівах, технічних бібліотеках, в експертів і можуть бути розосереджені по всій організації. При цьому часто один відділ служби дублює роботу іншого саме тому, що співробітникам відділу важко знайти й використати інформацію, що міститься в сусідніх підрозділах.

Будь-яка система автоматизації зачіпає проблеми зберігання знань, але тільки системи керування знаннями орієнтовані на це в явному вигляді, тим самим сприяючи збереженню цього найціннішого ресурсу. Роль онтології в процесі вибудовування СКЗ в аналітичних службах полягає у формуванні цілісного підходу до керування ресурсами, при якому досягаються:

системність - онтологія представляє цілісний погляд на предметну галузь, дає можливість структурувати й класифікувати всі знання підприємства;

стандартність - матеріали, представлені в єдиній формі набагато краще сприймаються й відтворюються;

науковість - побудова онтології дає змогу відновити відсутні логічні зв'язки в усій їхній повноті.

Важливість онтології визначає її місце в процесі розробки системи керування знаннями аналітичних служб. Зокрема, при розробці таких систем можна виділити такі етапи [7, 8]:

Стихійне й безсистемне нагромадження інформації в організації.

Процес виявлення джерел даних і знань, їх опис.

Структурування - розробка онтологічної моделі знань аналітичної служби з метою структурування масиву інформації. Вибір на даному етапі між простою таксономією та повноцінною онтологією визначає подальше використання та цінність розроблювальної системи керування знаннями, а також складність подальших етапів процесу.

Формалізація й програмна реалізація - автоматизація процесів керування знаннями, подання структурованої інформації у форматах машинної обробки, тобто на мовах опису даних і знань, і організація автоматизованої обробки й пошуку інформації з запиту.

Обслуговування - коректування формалізованих знань (додавання, відновлення, видалення застарілої інформації і т. ін.).

Таким чином, онтологія створюється на третьому етапі розробки системи керування знаннями й надалі є основою для автоматизації процесів керування знаннями та забезпечення даних процесів. Зрозуміло, що онтологія є стартовим майданчиком для тих організацій, які хочуть створити інтегровану систему, а не «мозаїку» окремих функціональних блоків.

У застосуванні онтології для керування знаннями можна виділити такі типові проблеми:

Проблему автоматичного породження онтології з існуючих масивів даних або аналогічну їй проблему прив'язки існуючого масиву даних до розробленої онтології. Частково цю проблему дають змогу вирішити засоби автоматичного анотування й побудови тезаурусів.

Вибір методики моделювання предметної галузі таким чином, щоб забезпечити можливість використання вже створених онтологій різних предметних галузей. Забезпечення перевірки погодженості онтології, що розроблюється, із вже створеними.

Проблему узагальнення онтології. Розробку підстав для об'єднаного використання даних, документів і неформального знання - побудови метаонтологій, що поєднують різні дані й знання.

Проблему об'єднання логічного висновку й інформаційного пошуку. Об'єднане використання формальних і неформальних подань знань і даних - це послідовне зближення логічних методів і методів інформаційного пошуку й індексації даних.

З'єднання аналітичних процесів і керування знаннями. Остаточна мета полягає в тому, щоб виявляти інформаційну потребу протягом виконання аналітичних процесів і визначати доречне знання в специфічному контексті завдання.

Створення єдиної онтології для детального опису моделі знань організації є тривалим процесом із залученням колективу експертів, знання яких повинні охоплювати всі напрями діяльності аналітичної служби. Рішенням цієї проблеми може бути відмова від глибокої декомпозиції системи та включення в онтологію тільки найбільш значущих понять із розглянутих предметних галузей або виділення одного з напрямів діяльності служби й створення вузькоспеціалізованої онтології. Зрозуміло, що перший підхід дає занадто грубу й узагальнену модель, а другий не дає змоги використовувати модель у масштабах всієї служби.

Для вирішення завдання побудови онтології аналітичної служби пропонується структурувати онтологічну модель у такий спосіб [1]:

0={Оо, Ор, Оз},

де Оо - онтологія організації, Ор - онтологія інформаційних ресурсів, а 0з={01,.,.0т} - ієрархічно організована, послідовно розширювана система онтології основних галузей знання Oi (онтологія предметної галузі), значущих для роботи підприємства.

Виділення ієрархії галузей знання служби дає можливість створю- вати окремо онтології різних підгалузей знань, які можуть мати різну детальність, залежно від цілей моделювання.

Онтологія організації Оо включає основні поняття, які описують структуру, склад елементів і роботу організації.

Онтологія інформаційних ресурсів Ор включає опис усіх видів ресурсів даних і інформації організації (документи, файли, бази даних, програми та ін.).

Онтологія предметної галузі Oi може бути:

специфічна для прикладної галузі. У багатьох дисциплінах розробляються стандартні онтології, які можуть бути використані експертами за предметними галузями (доменами) для спільного