Technik 5.5: Alte Artikel archivieren
Es sollte nicht auf Alter und Umfang ankommen
Eines der Nebenprodukte der KCS-Praktiken ist der gesteigerte Erfolg beim Suchen. Wenn wir nur relevante Artikel finden, wenn wir suchen, müssen wir uns keine Sorgen machen, wie groß die Wissensdatenbank ist oder ob sie „alte Kamellen“ beinhaltet. Wenn es nicht relevant ist, sollten alte Artikel nicht in unseren Suchergebnissen auftauchen. Tatsächlich könnte man argumentieren, dass in den seltenen Fällen, in denen wir alte Sachen brauchen, der Wert diese selten genutzten alten Artikel höher ist als eines ganzen Satzes häufig genutzter Artikel, da das Wissen über häufige Artikel zeitgleich in den Köpfen der Wissensarbeiter vorhanden ist. Stellt euch eine Situation vor, die sich um ein altes Problem dreht, das Wissen erfordert, dass längst vergessen wurde oder bei Menschen ist, die die Organisation längst verlassen haben. Zugriff auf ältere, selten genutzte Artikel zu haben kann von unschätzbarem Wert sein. Allerdings nur, wenn es nur dann auftaucht, wenn es relevant ist.
Nichtsdestotrotz ist die Auffindbarkeit ein häufiges Problem, wenn Organisationen ihr Wissen erweitern. Alte Artikel zu archivieren behandelt die Symptome der Auffindbarkeit, nicht die Ursache. Der Schlüssel ist Relevanz. Relevante Suchergebnisse werden durch eine Kombination von Kontext, Struktur, reichhaltiger Umgebungsbeschreibung und Suchtechnik ermöglicht. KCS kümmert sich dabei um die ersten drei – die inhaltlichen Faktoren – nicht aber um die Suchtechnik. Während Technik helfen kann, kann sie keine Defizite in unseren Inhalten ausgleichen. Wenn wir Auffindbarkeits-Probleme haben, ist die erste Anlaufstelle für einen besseren Sucherfolg unseren Kontext, unsere Struktur und die Vollständigkeit unserer Umgebungsbeschreibungen zu überprüfen. Mehr Informationen zu der Rolle, die Technik bei KCS spielt wird im Prozessintegrations-Abschnitt abgedeckt.
Die Auffindbarkeit zu erhöhen indem man die Wissensdatenbank verkleinert, behandelt ein Symptom, nicht die Ursache.
Manche haben versucht die Relevanz zu erhöhen, indem die Anzahl der KCS-Artikel in der Wissensdatenbank reduziert wurde. Diese Verringerung wird die Vollständigkeit der Wissensdatenbank beeinträchtigen. Der größte Wert einer Wissensdatenbank kommt daher, dass es eine vollständige Sammlung der Erfahrung der Organisation ist und wir die Möglichkeit haben, schnell zu finden, was wir suchen, wenn wir es brauchen.
Das soll nicht bedeuten, dass es niemals zu Bereinigungen oder Wartungen der Wissensdatenbank kommen sollte. Es braucht definitiv konstante Wissensdatenbank-Instandhaltung, aber die sollte so stattfinden, dass die Auffindbarkeit dessen, was wir kollektiv wissen, verbessert wird, nicht indem wir vermindern, was wir wissen. Eine Wissensdatenbank zu pflegen ist wie einen Garten zu pflegen: es erfordert ständiges Jäten. Wir müssen sicher sein, dass wir Unkraut von Blumen unterscheiden können, auch wenn diese Blumen nur selten Blüten tragen. Die „Wiederverwenden ist Überprüfen“- und „Markieren oder Reparieren“-Techniken in der Lösungsschlaufe spielen eine wichtige Rolle dabei, unser Wissen aktuell zu halten, während wir mit der Wissensdatenbank interagieren. Wir müssen das mit einer Wissensdatenbank-Wartungs-Strategie vereinen, die die Wissenssammlung in einem bestimmten Themenbereich betrachtet. Das ist ein wichtiger Teil der Themengebiets-Analyse-Prozesse und wird üblicherweise von einem Themenexperten übernommen.