Entwicklung von Wissensstrukturkarten am Beispiel des Werkzeuges OntoEdit

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Definitionen und theoretische Grundlagen
2.1 Wissensstrukturkarten
2.2 Ontologien

3 Vorgehensmodelle
3.1 Entwicklung einer Wissenskarte
3.2 Entwicklung einer Ontologie
3.3 Entwicklung einer Wissensstrukturkarte

4 Phasen und Aufgaben
4.1 Strategiephase
4.2 Analysephase
4.3 Kickoff
4.4 Verfeinerung
4.5 Evaluierung
4.6 Erweiterung & Anpassung
4.7 Zusammenfassung

5 Entwicklung einer eigenen Wissensstrukturkarte mit dem Werkzeug OntoEdit
5.1 Das Werkzeug OntoEdit
5.2 Strategiephase und Analysephase
5.3 Kickoff
5.4 Verfeinerung
5.5 Evaluierung , Erweiterung und Anpassung

6 Zusammenfassung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Anhang

Abbildungsverzeichnis:

Abbildung 1: Beispiel einer Wissensstrukturkarte in Form einer Mindmap erstellt mit der Software Mindmanager Pro X5

Abbildung 2: Schritte zur Erstellung einer Wissenskarte

Abbildung 3: Phasen des On-To-Knowledge-Ansatzes zur Entwicklung einer Ontologie

Abbildung 4: Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Wissensstrukurkarte

Abbildung 5: Erweitertes Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Wissensstrukturkarte

Abkürzungsverzeichnis:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Im modernen Wirtschaftsgeschehen wird Wissen zunehmend als wettbewerbs- entscheidende Ressource angesehen. Doch alle Bemühungen um Generierung und Akquisition von Wissen bleiben allein wenig sinnvoll. (vgl. Nohr, 2000) Das Wissen über Absatzmärkte, Marktanteile und Mitbewerber stellt zwar einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil für ein Unternehmen dar, jedoch kann dieser nur durch den schnellen und umfassenden Zugriff auf das relevante Wissen genutzt werden. Erschwerend wirkt sich dabei die zunehmende Informationsflut aus. So ist die verfügbare Informationsmenge in den letzten Jahren stark gewachsen, insbesondere durch das Informationsaufkommen im Internet. Darüber hinaus produzieren die Unternehmen selbst täglich neue Informationen und neues Wissen. (vgl. Niethbet, 2002)

„Wenn ABB wüsste, was ABB weiß, so wären wir unschlagbar“, sagte einmal John Ancker, Präsident der ABB Management Consultants und wies darauf hin, dass das generierte, durch Erfahrungen gewonnene oder eingekaufte Wissen dem Unternehmen nur dann zugute kommt, wenn für eine Transparenz über das unternehmensweit vorhandene Wissen gesorgt wird, ebenso über Wissen im Umfeld des Unternehmens (bspw. Partner, Kunden etc.) Aus diesem Grund ist es notwendig eine Strukturierung der verfügbaren Informationen bzw. des verfügbaren Wissens vorzunehmen. Die entstandene Wissensstruktur kann anschließend durch so genannte Wissensstrukturkarten abgebildet werden. Dadurch können neben dem schnellen Zugriff auf Wissen auch Beziehungen, Zusammenhänge und Abhängigkeiten zwischen Sachverhalten sichtbar gemacht werden. (vgl. Nohr, 2000)

Ziel dieser Seminararbeit ist es, die Entwicklung von Wissensstrukturkarten anhand eines geeigneten Vorgehensmodells zu beschreiben. Neben der Analyse der einzelnen Phasen soll zudem untersucht werden, inwieweit sich das Werkzeug OntoEdit zur Entwicklung von Wissensstrukturkarten eignet. Dieses soll durch die Entwicklung einer eigenen Wissensstrukturkarte eruiert werden.

Die vorliegende Arbeit gliedert sich in 6 Kapitel. Im Anschluss an die Einleitung soll Kapitel 2 einen allgemeinen Überblick über das Thema Wissensstrukturkarten geben. Dazu werden die Begriffe definiert und die Formen von Wissensstrukturkarten vorgestellt. Um die Entwicklung einer Wissensstrukturkarte zu beschreiben muss anschließend ein geeignetes Vorgehensmodell ausgewählt werden. (Kapitel 3) Anhand dieses Vorgehensmodells werden im Folgenden (Kapitel 4) die einzelnen Phasen des Entwicklungsprozesses beschrieben. Kapitel 5 schildert die Entwicklung einer eigenen Wissensstrukturkarte mit dem Werkzeug OntoEdit. Dabei werden erneut die Phasen des Vorgehensmodells durch- laufen. Eine Zusammenfassung und ein Ausblick schließen die Seminararbeit ab. (Kapitel 6)

2 Definitionen und theoretische Grundlagen

Dieses Kapitel gibt zunächst einen kurzen Überblick über Wissensstrukturkarten und Ontologien. Dabei soll vor allem der Zusammenhang zwischen den beiden Begriffen dargestellt werden.

2.1 Wissensstrukturkarten

Wissensstrukturkarten, in der Literatur auch manchmal als „Wissensstrukturdiagramme“ bezeichnet, gehören zu den Wissenskarten, welche Lehner wie folgt definiert: „Wissenskarten bzw. Wissenslandkarten stellen das im Unternehmen vorhandene Wissen samt Vernetzung textuell und/oder grafisch in strukturierter Form dar.“ (Lehner, 2000, S.273) Wissenskarten können deshalb auch als Metainformationen bezeichnet werden, da sie selbst keine Wissensinhalte enthalten, aber den Weg zu Wissen aufzeigen. Es existieren verschiedene Arten von Wissenskarten. Dazu zählen die Wissensträgerkarten, die Wissensanwendungskarten, die Wissensbeschaffungskarten/Wissenserwerbskarten, die geographischen Informationssysteme und die Wissensstrukturkarten. (vgl. Nohr, 2000, S.8ff)

„Wissensstrukturkarten (Concept Mapping, Relational Mapping) bilden Wissensstrukturen ab und machen somit die Beziehungen, Zusammenhänge und Abhängigkeiten zwischen Sachverhalten sichtbar.“ (Nohr, 2000, S.10) Das heißt, sie visualisieren Wissensstrukturen wie beispielsweise Thesauri, semantische Netze, Taxonomien, Topic Maps oder Ontologien.

Neben der Visualisierung ermöglichen sie die Navigation durch die Wissensstruktur, wodurch das Suchen und Finden von Begriffen innerhalb des strukturierten Wissensgebietes erleichtert wird. Gleichzeitig helfen Wissensstrukturkarten bei der Aufgabenbewältigung und der Entscheidungsfindung, indem sie das Aufgabenumfeld und den Aufgabenumfang transparent machen. Sie werden deshalb häufig im Projekt- management eingesetzt, um Projektaufgaben bzw. den Projektrahmen zu analysieren. (vgl. Nohr, 2000)

Die Wahl der Visualisierungsform hängt entscheidend von der darzustellenden Wissensstruktur und von der späteren Nutzung der Wissensstrukturkarte ab. Zu den Visualisierungsformen gehören Graphen, Bäume und Karten.

Graphen: Ein Graph besteht aus Knoten und Kanten, wobei die Knoten bestimmte Begriffe aus der Wissensstruktur darstellen und die Kanten die Beziehungen zwischen den Begriffen repräsentieren. Mit Graphen lassen sich sowohl hierarchische (z.B. Taxonomien, Kataloge) als auch netzförmige Wissensstrukturen (z.B. Ontologien, Topic Maps, Semantische Netze) abbilden. (vgl. Ahmed, 2004)

Bäume: Bäume stellen einen Spezialfall eines Graphen dar. Bei einem Baum hat jeder Knoten nur einen Vorgänger. Die Ausnahme stellt der Wurzelknoten dar, welcher keinen Vorgänger hat. So lassen sich nur hierarchische Wissensstrukturen (z.B. Taxonomien, Kataloge) abbilden.

Karten: Unter der Visualisierungsform Karte kann eine Art Landkarte verstanden werden, auf der Begriffe bestimmte Positionen einnehmen. Je näher ein Begriff neben einem anderen steht, desto enger ist die Beziehung zwischen den Begriffen. Anders als bei den Graphen und Bäumen wird hier jedoch nicht die Art der Beziehung deutlich. Durch die Größe des Begriffes (Höhe des Berges auf der Karte, oder Fläche die der Begriff einnimmt) wird die Relevanz des Begriffes ausgedrückt. (vgl. Ahmed, 2004)

Graphen und Bäume ermöglichen eine einfache Navigation durch die Wissensstruktur. Bei der Darstellung komplexer Wissensstrukturen geht jedoch schnell der Überblick verloren. Karten geben dagegen einen guten Gesamtüberblick über die Wissensstruktur, eignen sich aber weniger für die Navigation.

Das bekannteste Beispiel einer Wissensstrukturkarte ist die Mindmap (Abbildung 1), welche von Tony Buzan entwickelt wurde und einem Baum entspricht. Ausgehend von einem beliebigen Kernbegriff (z.B. Wein) werden alle Subbegriffe (z.B. Weinländer, Anbaugebiete, etc.) aufgeführt und in Form von Ästen dargestellt. Die Subbegriffe können wiederum eigene Äste und damit eigene Subbegriffe aufweisen. So entsteht zunächst eine hierarchische Struktur. Besteht ein Zusammenhang zwischen 2 unterschiedlichen Ästen, können diese durch Pfeile (z.B. das Loiretal liegt in Frankreich) miteinander verbunden werden. Trotz dieser Möglichkeit eignet sich eine Mindmap nicht, um vernetzte Strukturen darzustellen. (vgl. Mittelmann, 2004)

2.2 Ontologien

Der Begriff Ontologie stammt ursprünglich aus der Philosophie und bezeichnet dort ein Teilgebiet, welches sich, abgeleitet vom griechischen Partizip on (Seiendes), mit dem Sein und dem Seienden als solchem beschäftigt. Bezogen auf die Informatik wird unter einer Ontologie eine formale, explizite Spezifikation einer gemeinsamen Konzeptualisierung verstanden. (vgl. Gruber, 1993) Unter Konzeptualisierung versteht man den Versuch ein abstraktes Modell für bestimmte Phänomene und Domänen einschließlich der relevanten Begriffe aufzustellen. (vgl. Erdmann et al., 2001) Da es sich bei einer Ontologie um eine gemeinsame Konzeptualisierung handelt, besteht ein Konsens zwischen einer Benutzergruppe auf die jeweiligen Begriffe und deren Zusammenhänge. (vgl. Staab, 2002) Ontologien können demnach einen Wissensbereich mit Hilfe eines standardisierten Vokabulars (in der Regel in Form einer Taxonomie) sowie den Beziehungen und Ableitungsregeln zwischen den Begriffen beschreiben. (vgl. Hesse, 2002)

Ontologien setzen sich aus Konzepten, Relationen, Attributen und Regeln zusammen. Die Konzepte (manchmal auch Klassen/Subklassen) stellen dabei die eigentlichen Elemente der Ontologie dar. Sie werden durch Relationen miteinander verknüpft und durch Attribute beschrieben. (vgl. Baumüller, 2002) Regeln werden schließlich benutzt um logische Folgerungen zu modellieren.

Am Aufbau von Ontologien wird deutlich, dass verschiedene Aspekte anderer Strukturierungsarten zusammengefasst werden. So erlauben Ontologien Ableitungen (wie semantische Netze), benutzen Klassifikationen (wie Taxonomien) und beschreiben Begriffe, auf die sich eine Gruppe von Anwendern geeinigt hat (wie Thesauri). (vgl. Staab, 2002) Aus diesem Grund sollen Ontologien die Strukturierungsgrundlage für die Entwicklung von Wissensstrukturkarten im Rahmen dieser Seminararbeit bilden.

3 Vorgehensmodelle

In Kapitel 2 wurde bereits gezeigt, dass eine Wissensstrukturkarte eine spezielle Wissenskarte ist, welche Wissensstrukturen visualisiert. Für die Entwicklung einer Wissensstrukturkarte kann demnach ein Vorgehensmodell für die Entwicklung einer Wissenskarte verwendet werden. Integriert in ein solches Modell ist die Entwicklung einer geeigneten Wissensstruktur, im Rahmen dieser Arbeit also die Entwicklung einer Ontologie. Für die Ontologieentwicklung selbst finden sich in der Literatur ebenfalls einige Vorgehensmodelle.

Im Folgenden werden Vorgehensmodelle für die Entwicklung einer Wissenskarte und für die Entwicklung einer Ontologie genannt. Eines wird davon jeweils näher beschrieben. Darauf aufbauend stellt Abschnitt 3.3 ein Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Wissensstrukturkarte vor, welches sich aus den vorangegangenen Vorgehensmodellen zusammensetzt.

3.1 Entwicklung einer Wissenskarte

Das bekannteste Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Wissenskarte ist das Vorgehensmodell nach Nohr (Abbildung 2). Nohr beschreibt die Entwicklung in 4 Phasen. Beginnend mit der Bestandsaufnahme- und Analysephase, in welcher die wissensinten- siven Prozesse erfasst und die relevanten Wissensträger und Wissensbestände identifiziert werden, folgt anschließend die Modellierungsphase. Hier wird der Wissensbestand kodifiziert, kartographiert und visualisiert. Mit Hilfe von Strukturierungskonzepten wie The- sauri, Ontologien und Taxonomien kann das kodifizierte Wissen später leichter wieder gefunden werden. In der dritten Phase, der Technisierungsphase, wird die erstellte Wissenskarte in die Geschäftsprozesssysteme integriert. Hier erfolgt auch die Einbindung von Navigationsprinzipien, wodurch ein „Browsen“ durch den strukturierten Wissens- bestand ermöglicht wird. In einer letzten Phase, der Betriebsphase, werden unter anderem die Zuständigkeiten festgelegt.

So wird eine Wissenskarte in der Regel nur von zuständigen Wissensmanagern gepflegt. (vgl. Nohr, 2000, S.13ff)

In der Literatur finden sich noch weitere Vorgehensmodelle zur Entwicklung einer Wissenskarte, so zum Beispiel die Ansätze von Bargent und Kaplan. Bargent schlägt ein Vorgehen in 11 Schritten vor, welches sich ähnlich wie das Vorgehensmodell nach Nohr auf die Entwicklung einer Wissenskarte innerhalb eines Unternehmens bezieht. (vgl. Bargent, 2001) Das Vorgehensmodell von Kaplan umfasst hingegen nur 10 Arbeitsschritte. Im Unterschied zu Nohr und Bargent beschreibt Kaplan die Vorgehensweise zur Entwicklung einer persönlichen Wissenskarte. (vgl. Kaplan, 1999)

3.2 Entwicklung einer Ontologie

Seit Mitte der neunziger Jahre beschäftigt sich die Forschungsdisziplin des Ontology Engineering mit der Erstellung von Ontologien. Es entstanden seitdem viele verschiedene Vorgehensmodelle für die Entwicklung von Ontologien, wie beispielsweise die Enterprise Methodologie von Uschold und King (vgl. Uschold King, 1996), welche 1995 an der University of Edinburgh entwickelt wurde, oder das Vorgehensmodell von Grüninger und Fox, welches im Rahmen des TOVE-Projektes ebenfalls 1995 entstand. Ziel des TOVE- Projektes war die Entwicklung eines auf Ontologien basierenden Unternehmensmodells. Gómez-Pérez und Fernández entwickelten 1996 am Zentrum für Künstliche Intelligenz in Madrid die so genannte „Methontology“ ebenfalls ein Vorgehensmodell für die Entwicklung von Ontologien.

Das bisher bekannteste Vorgehensmodell ist jedoch der On-To-Knowledge-Ansatz (Abbildung 3), welcher am Institut für AIFB (Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren) der Universität Karlsruhe entstanden ist. Der Entwicklungsprozess wird hier in 5 Phasen eingeteilt. Zu Beginn wird eine Machbarkeitsstudie durchgeführt, in der hauptsächlich organisatorische Rahmen- bedingungen festgelegt werden sowie Chancen und Risiken identifiziert werden. Anschließend erfolgt im Rahmen der Kickoff-Phase die Erarbeitung einer Ontologie- Spezifikation. Sie enthält Informationen darüber, welche Begriffe und welche hierarchischen Strukturen in der Ontologie enthalten sein sollen und welches Ziel mit Erstellung der Ontologie angestrebt wird. Gleichzeitig wird geprüft, ob nicht bereits Ontologien existieren, die wieder verwendet werden können. Nach der Kickoff-Phase folgt die Verfeinerungsphase. Das Ergebnis der Verfeinerungsphase ist eine Ontologie gemäß der Spezifikation der Kickoff-Phase. In der anschließenden Evaluations-Phase wird die entstandene Ontologie gestestet und bewertet. Falls sich ein Korrekturbedarf ergibt, wird zur Verfeinerungsphase zurückgekehrt. Die Schritte Verfeinerung und Evaluation werden so oft wiederholt, bis kein Korrekturbedarf mehr besteht. Ist dies der Fall geht die fertige Ontologie in die Instandhaltungsphase über. Hier erfolgt die Anpassung und Erweiterung der Ontologie. (vgl. Schnurr et al., 2001)

3.3 Entwicklung einer Wissensstrukturkarte

Wie bereits erwähnt, setzt sich das Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Wissensstrukturkarte aus den beiden in Abschnitt 3.1 und 3.2 beschriebenen Vorgehensmodellen zusammen, wobei die Entwicklung der Ontologie in die Wissenskartenentwicklung integriert wird. Bei einem Vergleich der beiden Vorgehensmodelle ist festzustellen, dass es gemeinsame Phasen (z.B. Analysephase, Evaluationsphase) gibt, welche sich aber deutlich im Inhalt unterscheiden können. Dies wird vor allem in der Analysephase deutlich. Der Ontologieentwicklung geht zwar eine Analysephase (Machbarkeitsstudie) voraus, diese bezieht sich jedoch auf die technische Realisierbarkeit der Wissensstrukturierung. Die Analysephase bei der Wissenskartenentwicklung untersucht hingegen die Realisierbarkeit im Unternehmen und betrachtet demnach auch strategische Aspekte. Um ein gemeinsames Modell zu finden, müssen sowohl die Aspekte der Wissenskartenentwicklung, als auch die Aspekte der Ontologieentwicklung berücksichtigt werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4 zeigt ein mögliches

Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Wissens- strukturkarte. Um die stra- tegischen Aspekte zu berücksichtigen geht der Analysephase eine Strategie- phase voraus. Sie beinhaltet neben der Festlegung der zu erreichenden Ziele auch die Auswahl der zu unter- stützenden Geschäftsprozesse. Im Rahmen der Analysephase wird die unternehmensweite Organisationsstruktur untersucht, die relevanten Wissensdomänen (Wissensgebiete) werden vorstrukturiert und die spätere Strukturierungsart wird festgelegt. Im Anschluss an die Analysephase folgen die Kickoff-Phase, die Verfeinerungsphase, die Evaluierungs- phase und die Erweiterungs- & Anpassungsphase. Hier findet die sowohl die Erstellung der Wissensstruktur als auch deren Pflege statt. Die Phasen können demnach auch unter der Erstellungs- und Instandhaltungsphase zusammengefasst werden. Obwohl die Erstellungs- und Instandhaltungsphase primär nach dem On-To-Knowledge-Ansatz aufgebaut ist, lässt sich in den Aufgaben der Subphasen die unternehmensweite Betrachtung der Wissenskartenerstellung wieder finden. Die Aufgaben jeder Phase werden in Kapitel 4 vorgestellt.

4 Phasen und Aufgaben

Nachdem in Abschnitt 3.3 ein Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Wissensstrukturkarte vorgestellt wurde, sollen nun die Aufgaben beschrieben werden, die sich hinter den einzelnen Phasen verbergen.

4.1 Strategiephase

Aufgaben: In der Strategiephase muss zunächst der zu untersuchende Unternehmens- bereich festgelegt und abgegrenzt werden. Die Entwicklung einer Wissensstrukturkarte kann als ein IV-Projekt angesehen werden, denn es handelt sich um ein Vorhaben aus dem Bereich der Informationsverarbeitung. Deshalb sind die Aufgaben des Projekt- managements ebenfalls ein Teil des Entwicklungsprozesses. So muss beispielsweise ein Projektteam zusammengestellt und der Leiter dieses Teams festgelegt werden. (vgl. Kargl, 2000)

Anschließend wird eine Machbarkeitsstudie durchgeführt, die neben der technischen Durchführbarkeit auch die ökonomische Durchführbarkeit analysiert. Ziel ist es, abwägen zu können, ob sich die Entwicklung der Wissensstrukturkarte wirklich rechnet. (vgl. Erdmann et al., 2001) Instrumente wie die Kosten-Nutzen-Analyse können bei der Bewertung und Entscheidung unterstützen. Doch gerade die Wirtschaftlichkeitsanalyse gestaltet sich bei IV-Projekten als sehr schwierig, da nicht unbedingt eine Ressourceneinsparung und damit eine messbare Größe des Nutzens durch die Entwicklung erreicht wird. Der Nutzen kann sich beispielsweise auch dahingehend ausdrücken, dass später strategische Wettbewerbsvorteile erzielt werden. (vgl. Kargl, 2000) Im Rahmen der Machbarkeitsstudie sind weitere Aufgaben zu erledigen, wie die Ermittlung bereits vorhandener Wissensstrukturen (Ontologien). Die Wiederverwendung von Wissensstrukturen beeinflusst die ökonomische Durchführbarkeit des Projektes, da sie den Entwicklungsaufwand verringert. (vgl. Baumüller, 2002) Um die Machbarkeitsstudie zu unterstützen schlägt Staab den Einsatz von CommonKADS vor. CommonKADS stellt Schablonen bereit, mit deren Hilfe die Beantwortung und Beachtung von Standardfragen sichergestellt werden kann. Am Ende der Machbarkeitsstudie wird entschieden, ob das Projekt fortgesetzt wird oder nicht. (vgl. Staab, 2002)

Ist die Fortsetzung des Projektes beschlossen, wird im Rahmen der Strategiephase die Projektplanung durchgeführt. „Das Ziel der Projektplanung ist die möglichst genaue gedankliche Vorwegnahme des künftigen Ablaufes und der künftigen Ereignisse des Projektes.“ (Krcmar, 2000, S. 139) So werden sowohl die Projektziele, die Tätigkeiten zur Erreichung der Ziele, die Festlegung der benötigten Werkzeuge (Software), die Ressourcen (Personaleinsatzplanung und Sachmitteleinsatzplanung) sowie der zeitliche Ablauf festgelegt. (vgl. Krcmar, 2000, S.139f)

Eine letzte Aufgabe der Strategiephase ist die Auswahl der zu unterstützenden Geschäfts- prozesse. Aufgrund der Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten von Wissensstrukturkarten ist der Einsatz besonders bei wissensintensiven, erfolgskritischen und problembehafteten Geschäftsprozessen viel versprechend. Die Ermittlung dieser Geschäftsprozesse kann beispielsweise durch Gespräche und Interviews mit Experten unterstützt werden. (vgl. Baumüller, 2002)

Ergebnis: Am Ende der Strategiephase steht fest, ob das Projekt durchgeführt wird oder nicht, welche Mitarbeiter daran beteiligt sein werden, welche Werkzeuge verwendet werden, ob es wieder verwendbare Wissensstrukturen gibt und in welchen Geschäftsprozessen die Wissensstrukturkarte zum Einsatz kommen soll.

4.2 Analysephase

Aufgaben: Diese Phase dient der Erfassung des Problembereiches. Das Modell des Problembereiches ist später von entscheidender Bedeutung, weil es die Problemlösung direkt beeinflusst. Werden hier Fehlentscheidungen getroffen, muss ein erheblicher Aufwand betrieben werden, um den Fehler später wieder zu beheben. (vgl. Martinsried.com-Homepage, 2004) Die Analysephase umfasst 3 große Hauptaufgaben. Zunächst muss der Gegenstandsbereich analysiert werden. Anschließend werden die Anforderungen definiert und in einem letzten Schritt müssen Lösungsvorschläge entwickelt werden. (vgl. Düwel, 1998)

Gegenstandsbereich analysieren: Um eine Wissensstrukturkarte im Unternehmen ein- setzen zu können, muss sie in die bestehende Organisation integriert werden. Deshalb ist es notwendig zu wissen, wie die Organisation aufgebaut ist und wie der Umgang mit Wissen innerhalb der Organisation gehandhabt wird. So muss zunächst die Unternehmensstruktur (funktional, divisional, Matrixorganisation) ermittelt werden, denn diese beeinflusst die Sicht der Mitarbeiter auf das im Unternehmen vorhandene Wissen.

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