Viele große Unternehmen setzen auf Atlassian-Produkte – so auch Twitter. Das Soziale Netzwerk zählte im Januar diesen Jahres 320 Millionen aktive Nutzer, Twitter Inc. konnte alleine im ersten Quartal 2016 fast 595 Millionen Dollar Umsatz machen.
Doch gerade das rasante Wachstum des erst 2006 gegründeten Unternehmens mit Sitz in San Francisco stellt besonders das IT-Team vor große Herausforderungen. Twitters IT-Manager Alex Stillings und IT Support Engineer Alex Hernandez beschreiben daher im Atlassian Blog, aus eigener Erfahrung, wie man eine Wissensdatenbank erstellt, organisiert und verbessert.
Eine große Wissensdatenbank einrichten, um Mitarbeiter unnötiger Aufgaben zu entledigen. Das war einer der Beweggründe des Unternehmens, das dabei den Hintergedanken hatte, noch produktiver zu werden. Fakt ist: Je eher eine solche Datenbank angelegt ist, desto früher können sich Mitarbeiter der eigentlichen Arbeit widmen. Häufig kommt es vor, dass man Anfragen oder Themenfragen erhält, die sich öfters wiederholen, jedoch nirgends festgehalten sind. Mit einer Wissensdatenbank kann diesen ganzen Anfragen der Garaus gemacht werden. Schließlich wäre es dann möglich, nachzulesen, wie man beispielsweise mit einem Problem umgeht, anstatt einen Mitarbeiter mit einer Frage dazu aufhalten zu müssen. Dass die Devise, frühes Handeln sorgt für schnelleren Erfolg, sich bewahrheitet hat, bestätigt auch Twitters IT-Manager Stillings im Blog: „Aus dem Bauch heraus würde ich sagen, wir hätten das Ganze noch früher machen sollen.“
Wissen sammeln ist die eine Sache, die nicht immer einfach ist. Sie benötigt Fachwissen und Zeit. Doch den erstellten Content zu strukturieren ist eine weitere Aufgabe, die sich beim Wissensmanagement offenbart. Die Lösung dafür könnte in Templates ausfindig gemacht werden. Diese Templates können als Standard für alle Inhalte in der Wissensdatenbank verwendet werden. Im Fall von Twitter wurde ein Template angelegt, das simpel strukturiert war: Es bestand aus zwei Spalten, in der linken steht der Text, in der rechten das Bild als Ergänzung dazu. Das Template macht die gesamte Datenbank übersichtlicher, zudem können sich die User schnell an diese Aufteilung gewöhnen und kommen einfacher damit zurecht, als wenn jeder Artikel unterschiedlich aufgebaut wäre.
Besteht eine Wissensdatenbank schon lange, offenbaren sich häufig die Probleme, dass Mitarbeiter nicht mehr die Artikel finden, die sie eigentlich suchen. Zumeist liegt das daran, dass sie nicht ausreichend sortiert und gelabeled sind und zudem zu viele Seiten oder Artikel existieren. Confluence und JIRA haben aber eine Label-Funktion, mit der Artikel generell kategorisiert werden können. So führen verschiedene Label dazu, dass Artikel dadurch automatisch gebündelt werden, wodurch letztlich der User leichter zu ihnen findet.
Alex Stillings hebt für den Prozess bei Twitter hervor, dass auch dort häufig Content angeboten wurde, der bei den Mitarbeitern nicht unbedingt gut ankam. „Zu einem Zeitpunkt haben wir per Video Tutorials angeboten“, so Stillings, doch die Mitarbeiter nahmen lieber eine schriftliche Schritt-für-Schritt-Anleitung an, mit der sie arbeiten konnten. Damit so etwas jedoch bemerkt wird, ist es wichtig, Feedback zuzulassen. Das Gute an Confluence ist schließlich, dass die Seiten jederzeit bearbeitet werden können. Da es sowieso einfach ist, Feedback zu hinterlassen, ist es nicht schwer, eine Wissensdatenbank zu verbessern – vorausgesetzt man lässt Kritik zu.
Eine logische Regel gibt es beim Verwalten von Wissensdatenbanken: Ist die Knowledge Base zentral angelegt, finden auch die Mitarbeiter schneller, was sie suchen. Folglich geht für alle Mitarbeiter weniger Zeit verloren. Twitter hat seiner Wissensplattform sogar eine ganze zentrale Seite in Confluence gewidmet. So haben es vor allem neue Mitarbeiter leicht, sich darin zu orientieren und die Antwort auf die Fragen zu finden, die sie auch suchen – ohne die Zeit ihrer Kollegen unnötig zu beanspruchen.
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