组织的知识管理与IT

组织的知识管理与IT目录知识的基本概念组织知识管理的基本概念组织知识管理的主要流程组织知识管理的主要科技智能型的科技知识管理的策略与关键成功因素知识的基本概念(1/5)知识的主要定义学者各有各的观点，但整合来说：「知识是储存在人类的心智模式，或称参考架构内的一些事实、法则、理论、因果关系架构、Know-how、经验、价值观的动态混合体；人类经由认知与学习而获得，并以此来指导其决策与行为。」知识的基本概念(2/5)知识的主要特色知识的基本概念(3/5)知识的主要分类架构以抽象程度来分：理论知识vs.实务知识理论知识(TheoreticalKnowledge)指的是利用科学、客观的方法来搜集资料证据，并加以归纳、分析及验证后，所得到的一种概念性的知识。实务知识(PracticalKnowledge)指的是个人经由对某一特定事件、工作的实际上经历，由实做中学习到的一些工作上的Know-how、经验法则、直觉与判断等，其是一种抽象化程度低（亦即没有归纳成几个简单少数的概念）、详细、复杂、内隐的知识，较难移转与学习。以上这两种知识具互补性；理论知识可演绎及指导实务知识，实务知识可归纳、验证理论知识。知识的基本概念(4/5)以可呈现的程度来分：内隐知识vs.外显知识外显知识：其定义是指：可用文字、数字、图形或其他象征物(Symbol)来清楚表达（如手册、书本、程序）的知识，是可定义、撷取的知识，而且容易沟通。内隐知识：其定义是指：高度个人化、难以正式化、「只可意会不可言传」，而且深植在个人的经验、判断、联想、创意、潜意识的内隐知识。以储存的单位来分：个人知识vs.集体知识员工个人知识：指的是员工自己的知识，包含技能、经验、习惯、直觉、价值观等，属于员工可以带走的东西。集体知识（或称组织的知识）：例如：组织内优秀的作业流程、信息系统、组织文化与团队协调合作，此为员工带不走的知识。知识的基本概念(5/5)知识的阶层性资料、信息、知识与智慧，这四者有其密切的相关性，也有其层次与目的的不同处。其下为资料、信息与知识的差别：资料：即对客观的事实或人、事、时、地、物的记录。信息：指的是经过处理（如汇整、分类、计算、筛选等）过的资料。其信息虽有「潜力」来改变使用者的决策与行为，但本身是客观、被动、没有行动力的一种素材；只有透过使用者的「诠释」才会产生意义。知识：指信息透过使用者心智模式的诠释、思考、归纳等处理过程后，所产生能直接行动的一种能力。智慧：指人类能睿智的、最有效的整合与利用各种不同知识的内隐能力，其相对于知识在程度上更重要、更深、更广。图11-1资料、信息、知识与智慧

的阶层性组织知识管理的基本概念(1/2)组织知识管理的主要定义指的是「组织为了提升存活能力与竞争优势，对于存在组织内外部的个人、群组或团体内有价值的知识，进行有系统地定义、获取、储存、分享与转移、利用与评估等工作谓之。」组织知识管理的基本概念(2/2)组织知识管理的促进力量、背景与原因21世纪将是个知识经济的体系时代，由知识挂帅。知识影响企业重要的存活能力：根据研究企业KM的绩效，直接影响企业的：(1)创新能力；(2)掌握商机能力；(3)快速反应环境改变的能力；(4)内外部协调能力；(5)内部流程的有效性，以及(6)产品上市的速度等，这些也称为KM所产出的企业价值，而这些都是目前企业在动态环境下最重要的存活能力。知识的潜力无穷，取之不尽、用之不竭。知识是组织最重要、最难模仿的核心竞争优势来源：知识内嵌在组织的文化、策略、流程、制度、团队精神中，很难去了解与模仿。组织知识管理的主要流程(1/10)即组织在进行KM时，主要执行的各种活动。组织KM流程的基本观念根据Probst(2000)的分类将KM的主要步骤流程分为：1.组织知识的辨识；2.组织知识的外部获取；3.组织知识的内部创造；4.组织知识的分享与转移；5.组织知识的利用；6.组织知识的储存等六大流程。组织知识的盘点组织知识盘点的基本概念组织知识的盘点，或称知识辨识(KI)，指的是：「组织为了获得其所需要的重要知识，以及有效利用其已拥有的知识，必须先清楚了解其内部存在着哪些重要的知识。」组织知识管理的主要流程(2/10)组织的主要知识辨识作法专家黄页(ExpertYellowPage)：即组织将其内外部掌握重要知识（例如CRM、SCM、全球营销等）的专家，将其专长、经验、连络方式的信息，利用IT的方式记录、分类、整理，让员工可快速地在第一时间找到他们需要的专家。知识地图(KnowledgeMap)：组织将其内部拥有的重要知识，以图形的方式来显示各种知识来源的储存地点、专家所在的位置、任务与知识的关系、知识与产品／服务的关系、知识的结构等。且这些资料大都以电子化的方式来组织、分类、储存、图示与撷取，其目的在于让有需要的员工能快速地找到最正确、质量最好的知识。组织知识管理的主要流程(3/10)组织知识的外部获取组织知识外部获取的基本概念即组织透过外部市场的采购、策略联盟的合作或与相关团体间非正式的交流，而获得外部有价值的知识谓之。组织外部知识获取的背景及主要来源与方式在公开市场上采购非正式的合作互惠交流：亦即透过彼此非正式的关系，而与上下游的顾客、供应商、合作伙伴的互惠交流、互相分享。正式的策略联盟：组织可透过正式、长期合约的关系，或入股、合资等方式，与其他组织来进行正式且长期的知识分享、交流与合作关系。组织知识管理的主要流程(4/10)组织知识的内部创造组织知识内部创造的定义是指除了由外部获取所需的知识外，组织内部的个人、群组及组织整体，透过各种不同的方法（包括创意、实验、教育训练、讨论、互动等）来增进、强化原有的知识，或创新、开发原来不存在而对组织有价值的新知识谓之。组织知识管理的主要流程(5/10)组织知识创造的SECI模式社会化(Socialization)：内隐→内隐将内隐知识，例如经验、价值、行为模式，经由内隐学习与「同化」的过程，由一族群移转至另一族群（个人、团体、或组织）而产生知识转移的过程。组合化(Combination)：外显→外显由现有不同的外显知识，经由分析、分类、分享及重组产生新的外显知识的过程，亦即有综效(1＋1＞2)的效果。组织知识管理的主要流程(6/10)外化(Externalization)：内隐→外显将内隐知识，例如经验、技能、心智模式(MentalModel)等外显化，转换为可定义、可诉诸文字的外显知识(ExplicitKnowledge)的过程。例如程序设计师→程序、建筑师→蓝图、经理人→建议书、记者→报导文章、专家→专家系统。内化(Internalization)：外显→内隐将外显知识转换为内隐知识的过程。员工可经由将理论的知识透过实做来学习，或不断地教育、学习，例如手册研读、利用专家系统来训练或透过信息的分析与诠释，使员工改善其技能与知识。图11-2内隐与外显知识的转换组织知识管理的主要流程(7/10)组织知识的分享与转移组织知识分享的基本定义知识分享(KS)，指透过各种管道（例如讨论、会议、网络、知识库），组织的员工或内外部团队在组织内或跨组织间来彼此交换、讨论彼此的知识，其目的在透过知识的交流，扩大知识的利用价值并产生知识的综效(1＋1＞2)。组织知识分享的主要问题与困难个人的因素：害怕失去竞争力、自我价值与权力降低、不知自己具有重要的知识、对自己的知识没信心、工作安全感的考量、没有时间与设备可以提供分享，以及预期对方不会回报等皆是。组织的因素：没有鼓励KS的文化、没有奖励KS的酬偿制度与绩效考核制度、没有提供KS的设备与时间空间等。组织知识管理的主要流程(8/10)组织知识的利用指员工或团队将所采纳、吸收的外来新知识，实际运用到工作流程、问题解决或决策的程度。这是组织的知识能否产生价值的前提，也是最重要的「临门一脚」，因为「没有使用出来、没有行动力的知识是没价值的。」在促进员工勇于利用所学的知识方面，组织有下列的几个重要议题：要鼓励创新冒险、利用新知的文化创新失败及错误的处罚问题要破除不是此处发明(N.I.H.)的文化组织知识管理的主要流程(9/10)组织知识的储存：知识库的规划与设计知识的选择与过滤：知识选择的策略观点支援企业策略目标的知识（策略管理观点）。支援企业核心能力的知识（核心能力观点）。有独特性、差异性、不可模仿性特点的知识（RBV观点）。附加价值高能形成竞争优势的知识（竞争优势观点）。具有创新性与未来潜力的知识（创新理论观点）。知识的加工提炼需要对这些初步知识进行清洗、标示、索引、排序、标准化、整合、重新分类与注解等加工提炼的工作。如此才能提升所获取的知识的质量。组织知识管理的主要流程(10/10)知识的储存与撷取此步骤主要是将加工提炼过的知识以适当的结构，储存在适当的媒介中，并设计多元化的索引或分类目录来让使用者方便地撷取，来提升员工易用性认知。知识的更新与重整知识必须根据不同知识的特性，定期或不定期地从事更新、重新分类、淘汰、补强的工作，以维持知识库的时效性。MIS的意涵知识保存最终的目的在于一定要让使用者可方便、节省心力地撷取到正确、容易了解、清楚、简洁的知识。根据TAM理论，「不容易使用」、「不认为有用」的IS是不会有人使用的。此外，上述的步骤也就是一个组织规划与设计KM中最核心的架构：「知识库」的流程与要点。图11-3组织知识储存包含的主要步骤组织知识管理的主要科技(1/9)支援KM的信息科技架构与分类支援组织整体的知识管理系统(KMS)此方面的IT其主要目的在支援组织整体的知识资源，而非支援个人的知识创造，KMS可由两个角度来了解，一个是将其以支援不同的知识结构来分；另一个角度则是以支援不同KM的流程来分析与了解KMS。支援知识工作者创造知识的知识工作者系统(KWS)此方面的IT主要是在支援知识工作者的知识创造与获取，例如：利用CAD来支援产品设计师，以提高其知识创新的效率支援知识的获取、发掘、储存与执行的智能型技术此方面的IT指的是内嵌有人类智慧的IT，例如：类神经网络用来发掘新知识；专家系统用来获取、储存知识；而智慧代理人用来执行人类的智慧等。图11-4支援KM的IT分类组织知识管理的主要科技(2/9)支援不同知识结构的IT组织知识管理的主要科技(3/9)结构化知识系统(SKS)指的是支援有标准格式(Format)、结构化、外显知识的分类、索引、储存、搜寻的信息科技谓之。而主要支援SKS的功能包括搜寻引擎、文件管理系统、知识库、企业入口网站(EIP)等支援结构化信息／知识的IT。SKS最核心的工作就是要规划与设计一个「容易使用」、「容易搜寻」、「分类清楚」、内容正确、具价值、简洁、易于了解的企业「知识库」。而这个知识库的规划与设计的主要步骤：(1)知识的选择与过滤；(2)知识的加工提炼；(3)知识的储存与撷取；(4)知识的更新与重整。组织知识管理的主要科技(4/9)半结构化知识系统据估计有80%的知识储存在非结构化的文件中，包括会议记录、商标图案、备忘录、留言板、电子简报档、E-Mail、设计蓝图中，这些虽然已经数字化但却没有标准格式的所谓半结构化知识，也是公司重要的知识。在此方面有下列几种主要的IT技术：支援结构文件分类与集群的科技：文件探勘文件探勘(TM)的集群功能在于其能针对各式文件先进行「主要词句」的抽取（排除形容词、副词、介系词等），并根据词句出现的位置（标题或内文）、频率与距离（例如：电子与商务两个词是否隔很远，还是连在一起）给予不同的权重，再根据不同词句的权重、比率、顺序最相同的文件Pattern来集群。组织知识管理的主要科技(5/9)支援半结构文件的搜寻工具文件导向的搜寻(Document-OrientedSearch)此方面主要的工具包括传统的关键字搜寻、全文检以及目前的搜寻引擎（例如：Google）依据关键字出现的位置、频率、距离的不同而来判断其类似度高低而来排列其顺序的搜寻等工具。概念导向的搜寻(Concept-OrientedSearch)由于文件导向搜寻不具备语意的了解，因此内容导向的搜寻会包括KMS的同义字，其主要包含的构成元素，上层归属的类别，下层的分类一起呈现出来，让整个搜寻更有涵盖性与完整性。支援E-Mail的分类支援半结构的串线的分类工具组织知识管理的主要科技(6/9)知识网络系统(KNS)此方面的系统主要在支援员工间内隐知识的分享、讨论与脑力激荡，注重的是人与人之间的知识交流而不是文件的储存与搜寻，此系统的基本功能是在提供员工能针对一个问题，透过「专家黄页」或「知识地图」找到相关领域的专家，可以透过E-Mail、MSN来彼此沟通，并能在在线进行集体讨论、分享知识或者是在一个类似在线读书会的实务社群(COP)上，大家来互动讨论知识。此外Web2.0上的Wiki、Blog也都是在支援社会网络及知识的联络与沟通。组织知识管理的主要科技(7/9)企业入口网站(EIP)EIP由于其先天设计的功能刚好能支援上述KM的各种结构与功能，因此，其先天上就是一个整合的KMS。何谓EIPEIP是「企业为了支援整体的运作，整合了企业内外部各种结构与非结构、静态与动态的信息与知识，利用单一的Web界面，并以个人化的需求来呈现的一种网站设计谓之。组织知识管理的主要科技(8/9)EIP的主要功能与目的EIP的主要功能信息搜寻功能内容管理功能企业智慧功能协同合作功能个人化功能工作流程管理功能信息管理与安全机制功能出版与订阅功能由以上八种功能可见，EIP涵盖了上述结构化、半结构化、非结构化的三种KMS。因此，EIP后来亦被称为企业知识入口网站(EKP)组织知识管理的主要科技(9/9)知识工作者系统(KWS)指的是利用IT的科技来协助知识工作者更容易、更有效、更省力的来「创造新知识」。这些主要的工具包括支援R&D的CAD系统、虚拟实境系统(VRS)、支援系统分析时的CASE、支援理财专员的投资组合模拟系统等。智能型的科技(1/10)主要包括可以撷取、储存、传递知识的专家系统，可以自我机器学习、创造、发现新知识的类神经网络系统，可储存案例，并利用类型比对的方式来提供解决方案的案例推理系统(CBR)，以及可以自动执行智能型工作的智慧代理人(IA)，这些系统都有一个共通点，就是将人类的智慧内嵌入信息系统中，是属于人工智能(AI)的范围，以下将逐一说明。智能型的科技(2/10)专家系统ES的基本概念即将某个特定领域内人类专家内隐的专门知识(Expertise)以经验法则(Rule)或其他表达方式存放在计算机的知识库，再经由系统内推理引擎(InferenceEngine)的推理作用来提供专家的意见，或指导使用者解决问题。智能型的科技(3/10)ES的系统架构智能型的科技(4/10)推理引擎(InferenceEngine)：专家系统内根据事实的输入，用来启动法则最终获得结果的软件系统，可分为前向推理(ForwardChaining)与逆向推理(BackwardChaining)，前者由输入的事实往前启动法则，后者藉由目标往后寻求支持的事实。前向推理：ES利用使用者所输入的信息，而不断的向前击发(Fire)可适用的法则，直到最终达到结论为止。逆向推理：此法与上法相反，ES针对少数几个可能的结果，先测试某一个结论（例如会破产），然后询问使用者问题，来确定此结论，前提是否存在？能否成立？，如果成立则继续往左推进，直到所有需要的前提都成立，而确定此结论的正确性，如果不成立则选择另外一个路线再往左逆向测试。图11-7专家系统的法则与推理智能型的科技(5/10)案例推理系统(CBR)CBR的基本概念指的是以电子化的方式将组织过去发生过的许多案例的过程、问题、解决方案，储存在案例库(CaseBase)中，并设计许多属性(Attribute)来区分其特质（例如系统规模、支援功能、项目预算、客户特性、所使用的技术、主要发生的问题等），然而当有新的问题发生时，使用者输入各种属性后，系统内的搜寻引擎，便会去找到属性最相似的过去案例，并提供最佳解决方案。又或者法官可根据各种不同案例的特色，在CBR内搜寻到过去相类似的判例来参考。CBR对KM的主要支援功能重要案例与解决方案知识的储存新进人员的训练智能型的科技(6/10)类神经网络系统(ANN)ANN的基本概念与架构是一种模拟人类大脑思考过程的信息科技架构，可透过过去案例的累积，来学习、修正其解决问题的能力。智能型的科技(7/10)ANN的架构其主要模拟人类的大脑架构，其主要特色如下：由许多类似神经元的处理元件(PE)所组成的网络。有一个输入层、一个输出层，以及数个隐藏的处理层。每个PE节点对另一节点的影响力，视其不同权重而定。Input代表问题的属性。Input必须乘以「权重」，显示其对下一个PE影响力的强弱，亦即权重不同，Output的结果就不同。由输入的过去案例，ANN可依据Output与Input特性的关系，决定最好的ANN结构与各路径的权重，亦即所谓的机器学习。要判断的新案例输入后，ANN会自动预测出可能结果。图11-9ANN之应用智能型的科技(8/10)智慧代理人(IA)IA的定义IA指的是：被设计来帮助主人（使用者）完成某些特定目的及任务的一些软件程序，其本身具有某种程度的智慧、学习能力、判断能力，与独立自主性，其能在不干扰主人的情况下，利用本身所具备的逻辑推理能力来帮主人自动执行某项任务。其别名又叫：SoftwareAgent、Wizard、Knowbots及Softbots等。IA支援KM的主要任务与功能信息与知识的浏览与撷取：其可Scan成千上万的文件，并将其主题、关键字、内容，储存并附以Index，让主人可利用关键字搜寻文件，其主要都用在搜寻引擎上。智能型的科技(9/10)决策支援与强化员工的知识，例如：Workflow&TaskManagementIA：如Ginko可以观察、记录、比较员工工作流程执行的绩效，并找出最有效的方式，且当主人执行工作时，会主动建议、提醒最有效的方式。储存重要知识，减少重复费时的作业FrequentlyAskedQuestions(FAQ)AgentE-MailAgentEC的IA主要包括产品搜寻IA、比价IA、协同过滤IA、拍卖议价IA、谈判IA等。智能型的科技(10/10)整合支援KM不同流程的IT知识管理的策略与关键成功因素(1/5)编码化与个人化的KM策略编码化的KM策略(CodificationApproach)指的是：当组织面对一再重复发生的客户问题时，会将KM的重点放在建立「知识库」或专家系统，以便记录及储存过去的经验法则等「外显知识」，供员工及客户方便快速的使用。个人化的KM策略(PersonalizationApproach)指的是：当组织每次面对是创新、非重复性、独一的客户问题时，组织的KM策略会着重在利用各种方法与工具（例如IT）来支援员工之间的沟通、互动以达到知识分享及综效的产生，并以此来支援对客户问题的解答及服务。表11-3编码化的KM策略vs.个人化KM策略知识管理的策略与关键成功因素(2/5)MIS的引申意涵环境不同，KM的策略就应不同Hansen等学者就建议要KM策略的选择要适合自己的策略，适合客户的期待、适合自己产品的诉求。两种策略的比重问题在此方面有两派主张，Hansen主张80/20的法则，其认为组织支援自己的核心能力要专注，不要想「多就是好」。相反地，Davenport&Prusak(1998)则认为K