知识管理是什么？

1997年，达文波特做了一项开创性的研究，其结果至今对知识管理仍具指导意义。达文波特研究了23家公司的31个知识管理项目，对企业知识管理需求、应用和评估提出了系统的观点。他认为知识管理需求与应用可分为四类： 数据挖掘论坛

● 知识库（Knowledge Repository）

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将企业相关的各类文档、笔记、报告、演示稿、文章等进行结构化处理后存入知识库，使之易于提取。存入知识库的信息又可分为来自外部的竞争对手信息、研究报告和产品资料等内部信息以及涉及公司机密的非正式讨论记录等。 数据挖掘研究院

● 知识通道（Knowledge Access） 数据挖掘论坛

当某人需要知识时，能找到拥有此项知识的人，并将知识传递给需要它的人，它属于知识共享的范畴。

● 知识环境（Knowledge Environment）

在组织内部建立一系列行为准则和激励体制，使组织建立起适应知识管理的文化及行为模式。 数据挖掘论坛

● 知识资产（Knowledge Asset） 数据挖掘论坛

将企业知识视为一种资产进行管理。有的公司每年对知识资产进行审计，并将知识资产的状况写入向股东提交的年度报告。

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达文波特还指出，实际上很多知识管理项目是混合型的，同时具有多种应用形态。 数据挖掘交友

效果评估

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知识管理的效果很难用单纯的经济效益回报来评估，但我们可以从四个方面对它进行综合评估：投入知识管理的人力物力是否持续增长;系统存储的知识是否持续增长;知识管理项目是否获得组织内部人员的广泛支持；项目是否产生明确的经济效益。一般来说，知识管理项目的成功需要符合下列条件： 数据挖掘研究院

● 项目要与经济效益或产业的价值相关联，也就是说，知识管理不能仅仅是样子货； 数据挖掘实验室

● 应将知识管理作为技术和组织的基础构件； 数据挖掘交友

● 要建立标准的、灵活的知识结构； 数据挖掘实验室

● 要建立尊重知识的文化氛围；

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● 知识管理要有明确的目标并加以描述；

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● 要建立针对不同目标的多重知识传递通道； 数据挖掘交友

● 要有高层支持。

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知识管理技术 数据挖掘研究院

信息技术是知识管理技术的基础。分布式存储管理、群集系统、Internet/Intranet、数据库、字处理、电子表格以及群件都是知识管理系统的技术基础。 数据挖掘实验室

知识管理技术不是新生儿，而是现有技术的重新组合，其中最重要的是文档管理、群件、文本挖掘与检索、企业门户等。

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1．文档管理 数据挖掘研究院

知识管理技术中的文档管理不是信息技术里的文件管理，更像是古老档案管理学的电子版。

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首先，各种体裁的文档都要被纳入知识管理系统的文档管理系统，包括新闻稿、产品说明书、设计资料、演示文档、工作报告等企业运营中产生的各种文档，同时系统还能将上述文档在目录中列出、打开和编辑。 数据挖掘交友

知识管理系统的文档管理还要具备文档外部特征管理功能，能自动提取文档的外部特征，并允许按文档外部特征进行检索。常见的外部特征管理功能有版本管理、作者管理、签发管理以及调阅状况管理。除此之外，系统还应该提供关键词管理功能，允许使用者给出文档的关键词以便检索。

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文档管理最重要的价值在于将原先要由不同系统处理的各类文档集中在一个平台下统一管理，但外部特征管理、关键词管理等功能的理论价值可能高于实际应用价值，之所以增添这些功能，并不是它们有多大用处，而是技术上易于实现。 数据挖掘论坛

2．文本挖掘与检索 数据挖掘研究院

知识管理技术面临的重大挑战是如何在海量的非结构化文档中又快、又准、又全地找到用户所需的文档。毫无疑问，检索是知识管理的核心技术，但遗憾的是，这方面的技术没有多大进展。 数据挖掘研究院

从原理上，检索可以采取两种方案:其一是将文档归入一个有序的结构，再按结构规则提取文档（检索），这种方法也被称为“文本挖掘（text mining）”；另一种方案是不建立结构，在检索时，用户自由地输入检索词或短语，由系统进行匹配，并将匹配到的文档按检索词出现频率的统计规则提供给用户，这就是全文检索。 数据挖掘交友

结构化方案本身又可分为两种:其一是由机器根据文档特征，按一定算法自动建立有序的结构，并将文档归入该结构；其二是人工建立结构，再人工将文档归入结构。第一种方法的代表产品是IBM的Text Miner和Autonomy公司的Concept Agent。在第二种方法中，最常采用的结构是树状分类表，该分类表由本领域的专家编制，再由“知识工程师”按文档内容将它归入某一个最终子类，检索时可按树状结构一层一层地找到文档。这种方法的问题是分类规则有很强的主观性，与编制者对该领域的理解有很大关系。 数据挖掘工具

也就是说，客体并不能被表达成惟一的分类表，这就给文档的归类和检索造成了困难；另一方面，分类表灵活性差也是存在的问题之一。 数据挖掘交友

除分类表外，还有另一种方法，这就是结构化的概念集合——主题词表。

它将本领域的主要概念（主题词）收集在一起，给出概念间的相互关系：

并列、同意、上下位等；然后再将文档按其内容所涉及的主题，从主题词表中选出若干个概念，作为该文档的标识，并存入数据库。以后，只要从主题词表中选出合适的主题词，就可以提取文档。主题法适用于计算机检索，灵活性较分类法好，但主题词表的编制很困难，给文档赋予主题词（标引）也较分类法困难，这些都是“主题法”的不足。

全文检索的好处是技术上容易实现，但它的查准率和查全率都不算好。常常可能遇到这样的情景：搜索引擎自动检索出的绝大多数文献都不是您想要的。出现这种情况的原因有两点:一是检索者用的检索词其实并不是该专业的通用术语;另一个原因是文档的主题与检索词出现的频率相关度不高。尽管如此，全文检索在目前仍然是知识管理系统的标准文档检索方案，因为除此之外，再没有性价比更好的实用技术了。

从现有的知识管理案例来看，小型知识管理项目（文档数量较少或组织规模较小）采用全文检索加文档管理就可以了。但在中大型项目中，全文检索就不够用了，应该应采用结构化的方法。对于那些核心业务十分依赖于信息提取的项目，诸如专利管理、政府的文档管理、大型制造业项目、保险项目、医院病案项目、大型零售项目等，就只能采用人工建立结构、 数据挖掘交友

人工进行标引的方法。如果对系统性能要求较高，“主题法”应是首选的方案。 数据挖掘研究院

3．企业门户 数据挖掘研究院

现在，企业门户已经成为知识管理系统的标准配置。对用户来说，企业门户是信息系统的惟一界面，日常工作的一切事务都可在企业门户中完成。

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例如，在企业门户中可以打开各类文档进行编辑、访问数据库、访问Internet和Intranet、收发邮件、进入工作流操作等。企业门户还可以按不同需求定制。总之，企业门户试图将日益复杂的应用集成到一个统一的平台上。

表面看来，企业门户是计算机应用日趋复杂多样以后，由繁至简的一种进步，但事实也许并不是这样。各种功能集成在一起会相当复杂，实现起来并不容易，也不一定好用。到目前为止，打出企业门户旗号的主要是小公司，大公司中只有Lotus推出了K-Station，而微软的产品尚处于测试阶段。

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