Интервью. Как создать качественную базу знаний: выбор технологий, поиск и дальнейшая поддержка

Базы знаний — популярный инструмент, который компании используют для решения разных задач вроде снижения нагрузки на службу поддержки. Идея звучит красиво: зачем постоянно отвечать на одни и те же вопросы, когда можно просто описать эти решения и ссылаться на них. Однако на практике всё не так просто, и каждый сталкивался с ситуациями, когда база знаний висит мертвым грузом и не приносит никому никакой пользы.

О том, как этого избежать, говорим сегодня с Дмитрием Плотниковым, консультантом по SharePoint и Office 365, Microsoft MVP, который создавал базы знаний для многих крупных компаний.

Какими вообще бывают базы знаний?

Вообще, в разных случаях понятие «база знаний» может различаться, но вариантов технической реализации такой базы не так уж и много: от простого документа до более сложных иерархических структур. Они могут быть полностью автоматизированными, поддерживаться сообществом или конкретными сотрудниками компании. Но суть одна: там хранится информация, к которой нужен доступ для решения определенных задач.

О чем нужно подумать, прежде чем начинать работу по созданию такой базы?

В разработке базы знаний необходимо прежде всего определиться с тем, какая информация будет в базе (о продуктах, услугах и т. д.), кто будет ее использовать (сотрудники или, наоборот, клиенты и пользователи), будет ли она передаваться и если да, то каким образом.

Важно понимать: мало просто создать базу знаний и начать вносить в нее информацию. В последние годы в разных сферах отмечается реальный переизбыток информации, эта же проблема есть и в бизнесе. Если компания достаточно большая или ее продукты пользуются популярностью, то в короткое время база знаний значительно разрастется, в ней появится множество статей, и ориентироваться во всём этом разнообразии будет очень трудно. Поэтому еще на этапе проектирования базы знаний нужно думать о том, как в ней будут реализованы поиск и классификация контента.

Какие ошибки часто допускают при создании таких продуктов?

Очень часто при создании базы знаний ее возможный размер не учитывается, в итоге возникает множество проблем. В огромной базе очень трудно что-то найти, и если разработчик заранее не позаботился о механизме поиска, то этот инструмент просто становится бесполезным.

Создавать ли инструмент самостоятельно или на базе существующих? Это сложный вопрос, однозначно тут ответить трудно. Многие из таких решений не подразумевают какой-то серьезной кастомизации — тот же Confluence можно только взять и начать пользоваться, по сути, как есть. На практике такие базы очень быстро становятся бесполезными, поскольку сильно разрастаются и проявляются все связанные с этим проблемы.

Другая крайность — создание собственных систем с нуля или на основе технологий, не очень подходящих для базы знаний. В ходе одного из проектов, в котором я участвовал, мы брали за основу SharePoint и уже поверх встроенного туда вики-движка «докручивали» системы распознавания и поиска. Изначально SharePoint не особенно предназначен для создания баз знаний, но корпоративная инфраструктура заказчиков была сильно завязана на эту технологию. В итоге решение получилось действительно сложным, хоть и эффективным.

К сожалению, в моей практике почти не встречалось случаев, когда удалось бы соблюсти баланс: базы знаний всегда получаются либо слишком простыми и вскоре становятся бесполезными, либо они становятся очень сложными — и, хоть и несут пользу, создавать и поддерживать их нелегко.

И как минимизировать возможные проблемы?

Пожалуй, главный тезис: база знаний — это продукт, который должны поддерживать реальные люди. Надеяться на то, что удастся создать базу, которая потом будет жить сама, — неверный подход.

К примеру, ресурс MSDN от Microsoft — это, по сути, мощная база знаний, содержащая техническую документацию. Ее главная проблема: из-за огромных объемов хранимого контента найти что-то конкретное там почти невозможно. Этот факт стал одним из плюсов ресурса Stack Overflow: в свое время там были очень распространены треды, в которых люди делились ссылками на конкретные статьи с MSDN, — по сути, это был единственный способ найти там то, что нужно.

У Microsoft были и другие попытки создать базу знаний. Еще один проект получил название TechNet Wiki, и его идея состояла в том, чтобы привлечь к ведению базы сообщество пользователей. Предполагалось, что люди сами будут писать статьи, расставлять в них теги и так далее. Этот подход оказался куда более эффективным, чем полностью автоматизированная база MSDN.

Можешь рассказать о каком-то интересном проекте по созданию базы знаний, в котором удалось поучаствовать?

В одном из наших проектов мы разрабатывали базу знаний для крупного заказчика, которому нужно было оптимизировать работу службы поддержки. Вики-движок самой базы был интегрирован с корпоративной АТС. Для ускорения обслуживания клиентов в этой системе была реализована связка механизма распознавания речи и поиска информации в базе по ключевым словам. Если в ходе разговора оператора и пользователя произносились определенные «ключевики», база должна была автоматически выдавать релевантные статьи.

Звучит серьезно, но в современных базах знаний применяются и более продвинутые подходы — например, Ontology Search, который позволяет создавать целые иерархии вложенных, зависящих друг от друга тегов и соответствующим образом получать более точную выдачу при поиске по статьям.

В заключение можешь сформулировать три главных совета по разработке качественных баз знаний?

Да, конечно, вот мои советы:

1. За базу знаний должен кто-то отвечать, иначе она быстро умрет.
2. Для небольших проектов можно обойтись коробочными решениями, но нужно понимать, что на больших объемах это не будет работать.
3. Самое главное в базе знаний — возможность поиска. В самом начале, может быть, она и не понадобится, но с течением времени работоспособность системы будет определяться именно качеством поиска.

Полезные хабрастатьи по теме:

Let's block ads! (Why?)