Διάγνωση και Διαχείριση Γνώσης σε Εταιρείες: Μέθοδοι &amp; Δείκτες Διανοητικού Κεφαλαίου – Ανάλυση Δεδομένων από μία Ελληνική Μελέτη Περίπτωσης:
Creators: name: Αγγελίδου, Διαμάντω Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2010
Subjects: Διαχείριση γνώσης
Διανοητικό κεφάλαιο
Ανάλυση συστάδων
Knowledge management
Intellectual capital
Cluster analysis

description: Στα πλαίσια της σύγχρονης οικονομίας διαπιστώνεται ότι όλες οι επιχειρήσεις και οι οργανισμοί δημιουργούν, χρησιμοποιούν και αξιοποιούν τον πολύτιμο πόρο τους, τη γνώση. H γνώση αναγνωρίζεται παγκοσμίως ως το πιο σημαντικό στρατηγικό περιουσιακό στοιχείο ενός οργανισμού, συνιστώντας πρωτεύον εφόδιο για την επιχειρηματική επιτυχία και ταυτόχρονα τη βάση δημιουργίας ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος. Επεκτείνοντας, η Διαχείριση Γνώσης (ΔΓ) αναφέρεται στη συστηματική υποστήριξη όλων των στοιχείων και μορφών γνώσης που διακρίνονται στους οργανισμούς και εντοπίζονται στους εργαζομένους, καθώς και στη συνεχή διάθεση, ανανέωση και αξιοποίησή τους για τη μεγιστοποίηση των ωφελειών και των κερδών που προκύπτουν. Η ΔΓ αποτελεί αναπόσπαστο μέρος οποιασδήποτε επιχειρηματικής στρατηγικής και συνδέεται στενά με την έννοια του διανοητικού κεφαλαίου, του οποίου οι κατηγορίες και τα χαρακτηριστικά αναλύονται και παρουσιάζονται εκτενώς. Η άνθηση της οικονομίας που βασίζεται στη γνώση συνοδεύεται από την ανάδειξη του διανοητικού κεφαλαίου ενός οργανισμού ως τη σημαντικότερη πηγή εξασφάλισης μακροπρόθεσμου ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος. Επιπλέον ο ρόλος που θα διαδραματίσει στο μέλλον το διανοητικό κεφάλαιο, εξαρτάται κυρίως από την ποιότητα των μεθόδων μέτρησης και των δεικτών του, καθώς και από τη συμβολή των αποτελεσμάτων τους στην παροχή απτής προστιθέμενης αξίας στις επιχειρήσεις. Στα πλαίσια της παρούσας εργασίας επιχειρείται η επισκόπηση των προσεγγίσεων και μεθόδων μέτρησης του διανοητικού κεφαλαίου που έχουν προταθεί και αναπτυχθεί έως σήμερα, καθώς και η εστίαση στα βασικά χαρακτηριστικά των κυριότερων από αυτά με στόχο την κατανόηση του σκοπού του κάθε εργαλείου και την επισήμανση των δυνατών και αδύναμων σημείων τους. Επιπλέον πραγματοποιείται μία συνολική παρουσίαση και ομαδοποίηση των δεικτών του διανοητικού κεφαλαίου που είναι διαθέσιμοι στους σημερινούς οργανισμούς για τη μέτρηση της αποτελεσματικότητας της ΔΓ. Στο πρακτικό μέρος της εργασίας επιτυγχάνεται Διάγνωση Γνώσης σε μία ελληνική επιχείρηση: αρχικά διενεργείται στατιστική ανάλυση των δεδομένων προκειμένου να εντοπιστούν παράγοντες και χαρακτηριστικά που συνδέονται με το άυλο κεφάλαιο αλλά και να αναγνωριστούν τυχόν κενά ΔΓ στον οργανισμό. Στη συνέχεια χρησιμοποιώντας προχωρημένες στατιστικές μεθόδους, και συγκεκριμένα της ανάλυσης συστάδων και των πινάκων συνάφειας με έλεγχο ανεξαρτησίας, διερευνώνται οι τάσεις μέσα στον οργανισμό που συνδέονται με τη ΔΓ. Σκοπός της εργασίας είναι να εντοπιστούν ομάδες ατόμων που έχουν κοινά γνωρίσματα και έπειτα να συσχετιστούν με παραμέτρους και χαρακτηριστικά βάσει επιλεγμένων κριτηρίων. Τα συμπεράσματα που προκύπτουν παρέχουν πολύτιμη πληροφόρηση που μπορεί να αξιοποιηθεί από τους υπεύθυνους διαχείρισης γνώσης ώστε να αξιολογηθούν και να σχεδιαστούν προγράμματα υποστήριξης διαδικασιών δημιουργίας και διάχυσης γνώσης που συνδέονται άμεσα με τις συγκεκριμένες ανάγκες της επιχείρησης.
description: In the modern economic environment, all the organizations create, use and exploit their most valuable resource, knowledge. Knowledge is universally recognized as the most important strategic asset that an organization has and therefore, represents the major resource for corporate success and works as a basis for competitive advantage and superior operational effectiveness. Moreover, Knowledge Management (KM) is related to the systematic support of all the forms and attributes of knowledge that exist in the organizations and characterize the employees. It also refers to the continuous disposal, renewal and development of knowledge in order to leverage the benefits and the profits. KM plays a major role in the organizational strategy and is related to the Intellectual Capital (IC), for which a thorough analysis of categories and characteristics occurs. The rise of the knowledge-based economy has been attributed to the increasing importance of IC as an intangible and important resource for companies’ sustainable competitive advantage. The future use of KM and IC is heavily dependent on both the quality of the metrics and whether output generated by this metric management could provide tangible added value to the organizations. This master thesis presents the types of KM and IC metrics and the measurement approaches that have been proposed, developed and used until today. It also focuses on the main features of the most important KM and IC measurement methods and indexes in order to comprehend what each tool aims to accomplish and to highlight their strengths and weaknesses. Furthermore, this master thesis provides an overall presentation and classification of the IC indicators that are available in the organizations for the measurement of effectiveness of KM. In the second part of this thesis, Knowledge Audit is applied in a Greek company: initially, a statistical analysis of the data is carried out in order to track down the factors and the characteristics related to the IC and to reveal both knowledge gaps and duplication. Subsequently, the trends concerning the KM are examined through advanced statistical tests and methods, such as cluster analysis and cross tabulation. The aim of this master thesis is the identification of the groups of people that appear common features and moreover, the correlation of those groups with parameters and characteristics based on selected criteria. The conclusions that result provide vital information that can be used by the managers for the development of effective knowledge management programmes and initiatives that are directly relevant to the organization’s specific knowledge needs and the processes of knowledge creation and disposal in general.