[原创]知识管理系统与知识仓库

 

知识管理研究自20世纪80年代末兴起以来，吸引了一大批学者致力于此研究领域。经过多年的努力，已取得了很大的进展，目前已经从理论探讨深入到了实践的研究。同时，在企业界，很多企业和组织在知识管理理论的鼓舞和指导下，正在探索和开展知识管理的实施。换句话说，知识管理研究的焦点已经从"做什么"向"怎么做"转移。

组织的知识存在于两种形式：隐性知识和显性知识。显性知识是可以通过正常的语言方式传播的知识。典型显性知识存在于科研论文、书本、计算机数据库、CDROM等中。显性知识是可以表达的，有物质存在的，可确知的。它包括：可计量的数据，记录下来的程序或流程，普遍原理，数学模型等。隐性知识是更深层次的、个人拥有的知识，不可能传播给别人或传播起来非常困难。隐性知识不易用语言表达，是个人长期创造和积累的结果。隐性知识不易被认识，不易衡量其价值，或被其他人理解。它包括：信念、洞察力、经验等。新知识产生于显性知识和隐性知识之间相互作用与相互转换的过程中，这一过程包括：

（1）隐性知识向显性知识转换过程；

（2）显性知识向显性知识转换过程；

（3）显性知识向隐性知识转换过程；

（4）隐性知识向隐性知识转换过程。

组织的知识演化发展是一个循环过程，包括五个主要环节：

（1）知识创造，即运用原有的知识和外界输入的知识进行学习、发明和研究的过程；

（2）知识的捕获和存储，以利于知识的重用；

（3）知识的组织和转换，以促进知识的传播和共享；

（4）知识部署和传输到员工、技术、产品和服务；

（5）应用知识提高组织的生存能力和成功机会。

知识管理系统是组织知识管理实施的基础设施。"知识管理系统是一个对知识进行创造、捕获、整理、传递、共享，进而创造出新知识的完整的管理系统"。对于显性知识的存储，人们借鉴"数据仓库"，提出了知识仓库的概念。

知识管理在组织中的实施离不开知识管理系统的建设。然而，对于知识管理系统的定义、知识管理系统的框架和知识管理系统的建设等，都存在着各种不同的看法，可谓众说纷纭。

关于知识管理系统的指导思想，主要存在着两条主线。一是以组织的知识创新过程为线索，着眼于利用信息技术和工具促进显性知识和隐性知识之间的相互作用与相互转换，增强组织的知识创新能力，增加组织的知识存量。二是以组织的知识发展循环为线索，集成适用的信息技术与工具，支撑知识的创造、捕获、组织、分发和应用的全过程，以充发开发组织的知识资源，获得最大的竞争优势。

从已经提出的知识管理系统的框架模型来看，主要有两种意见。一种认为知识管理系统不仅仅是个计算机系统，还包括组织文化、组织的知识战略等环境要素；另一种则基本上把知识管理系统看成是一个计算机系统。对于后者，也有两种情况。一种是数据仓库、决策支持系统学者提出的模型，强调知识管理系统与决策支持系统的集成，甚至认为知识管理系统是决策支持系统的发展方向；另一种则是知识管理学者提出的，强调知识的收集、组织和共享。

尽管知识管理系统有着多种模式，显性知识的存储一定是其中不可或缺的因素。知识的存储是知识获取与知识共享之间的桥梁。针对这个问题，提出了"知识仓库"的概念。

一般而言，知识仓库建设有六个支柱：

（1）定义范围和背景；

（2）定义知识结构；

（3）定位、捕获和创造相关的知识；

（4）提供知识共享的环境和技术；

（5）把人们联系起来的通讯技术；

（6）支持知识共享和智能的问题求解。

同时，知识仓库建设存在四项主要工作：

（1）识别、分类和存储知识；

（2）提供知识共享和检索的门户；

（3）创造组织文化，形成知识社区；

（4）知识仓库的维护。

目前，一般认为，知识仓库是决策支持系统（DSS）和数据仓库（DW）的新的发展方向，知识仓库的目标是为决策者提供一个智能的分析平台，以加强知识管理流程的各个阶段。并提出了一个从DW模型扩展来的知识仓库架构。

知识仓库的概念和数据仓库和普通的知识库概念有一定关联，但与这二者又存在根本性的区别。

• l 知识仓库与数据仓库

知识仓库与数据仓库两者之间既有区别也有联系。知识仓库概念的提出，多少借鉴了数据仓库的概念。数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。而知识仓库也具有这些特性：面向主题的、集成的、随时间变化的和可以支持管理人员的决策。

很多情况下，数据仓库是知识仓库的组成部分。数据仓库的两个重要应用：OLAP和数据挖掘都可以对组织的知识生产和发现做出贡献。与数据仓库不同，知识仓库既有非易失的部件，也有易失的部件。这体现在：知识仓库中的部分知识是具有时效性的，需要经常维护。数据仓库中存储的是数据，而知识仓库中存储的是知识和信息。人们一般认为，知识和信息是数据的综合，是数据深度加工的结果。知识仓库中存储的信息和知识有着多种形式：文本、图像、数值数据、声音数据等，而数据仓库中仅有单一的数值数据。除了决策支持以外，数据仓库的目标还包括知识发现。知识仓库的目标则还包括知识共享、知识传播、知识创新等。因此，基于它们的应用并不相同。数据仓库的应用主要有：OLAP和数据挖掘。知识仓库的应用包括：知识检索、知识挖掘、知识的重组（构建个性化的知识表现）和知识传播等。

• l 知识仓库与知识库

知识库与知识仓库的概念有些类似，都包含知识存储的意义。在人工智能领域，知识库作为知识工程的基础，有着确定的含义：一般而言，知识库中存储着领域知识的逻辑表达。在知识管理领域，一般认为，知识库是组织的各类显性知识的存储系统，包括组织的业务处理逻辑、文档、操作数据等。

知识仓库包含了知识库，不仅有组织的显性和知识存储，还有这些知识产生、应用的相关背景和经验参考。因此，知识仓库具备了将知识与特定过程和未知情况进行动态匹配的能力，即具备了促进知识创新的能力。所以说，知识仓库是知识库的超集。

有时，知识仓库的概念会和知识管理系统混为一谈，但是，这二者既有共同点，又存在比较大的区别。简单的讲，知识仓库是知识管理系统的一个组成部分。它们的区别体现在：（1）它们的目标不同。知识管理系统应该支持组织知识管理的所有环节，而知识仓库仅关注显性知识的存储。（2）如果把知识战略、知识组织、知识文化等环境要素也看作组织知识管理系统的组成部分，则组织知识管理系统的范围就比知识仓库大得多。

知识仓库是知识管理系统的重要组成部分。首先，知识存储是组织知识循环过程中的关键环节。如果没有对显性知识的系统化、集成化的存储，知识的整理、传递、共享等都无从谈起。其次，在知识管理系统建设过程中，知识仓库建设所涉及的工作最最大，范围最广。知识仓库建设不仅涉及到软件的部署，最重要的还是对组织知识资源的调查、分析和分类组织。这项工作需要一个由计算机专家、领域专家和知识管理专家组成的小组来完成，关系到整个系统建设的成败。可以说，知识仓库是组织知识管理系统的核心要素，是知识管理系统建设的硬件。

 

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