IT对管理的实现是什么?

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信息技术不能完全解决“知识管理”面临的挑战。在处理大量原始“知识资源”时，利用信息技术可以大大减少工作量，提高工作效率。然而，在处理新的“知识资源”时，绝对离不开人的主观能动性的发挥。

“知识管理”是为了从知识中获取最大价值而对知识资源进行的一系列系统化、规范化的管理活动。目前，信息技术已经成为企业管理自身知识资源的有力武器。然而，由于“知识”与“信息”之间的巨大差异，在利用传统信息技术进行“知识管理”的过程中存在许多难以解决的挑战。不仅要从技术层面寻找原因，还要从人的角度实现人与技术的相互合作和相互促进。

从信息到知识

人们对什么是“信息”和什么是“知识”提出了许多定义。不幸的是，这些定义大多只针对“信息”或“知识”，而没有考虑它们之间的联系和区别。当我们把“信息”和“知识”放在一起时，我们会发现这些定义往往是矛盾和混乱的。

例如，1996年，经合组织将“知识”分为以下四种类型:

* 专有知识-事实知识

* know-why knowledge-principle knowledge

* 专有技术知识-技术知识

* 知道谁的知识-关于人的知识

根据这种划分，“信息”应该属于“事实知识”，因为“信息”只是说明了某个事实？

世界银行在其1998年《世界发展报告》中总结了学者们的观点，并就数据、信息和知识发表了以下一般性声明:

数据-无组织的数字、单词、声音、图像等。

信息——以有意义的形式排列和处理的数据(有意义的数据)。

知识——用于生产的信息(有价值的信息)。

根据这种说法，“知识”已经成为“信息”的一部分。

基于各种定义，作者认为“知识”是人们对客观世界的感知和理解；“信息”是一种特殊的“知识”，它是人们对客观世界的具体表象和具体细节的感知和理解，而不是本质和规律。

以“抽象度”为轴，人类所有的“知识”在这个轴上处于不同的位置，而“抽象度”最低端的“知识”就是“信息”；通过综合多条“信息”，我们可以获得抽象程度稍高的“定律”；通过综合许多“定律”，我们可以获得抽象程度更高的“原理”。抽象程度最高的“知识”可以称为“智慧”。

例如，了解某个顾客的购物情况被称为“购物记录”，即“信息”；对顾客多次购物的理解称为“购物习惯”，它比“信息”更抽象，反映了顾客在购物中的一种“规律”；通过综合特定顾客群体的“购物习惯”，我们可以得到更抽象的“原则”，如“青少年消费心理”、“女性消费心理”、“儿童消费心理”等。

西方自由主义的重要领袖哈耶克认为，在经济活动中，“知识”不仅包括我们通常所说的“科学知识”，即一般知识，还包括“许多非常重要但无组织的知识，即关于特定时间和地点的知识”，即“专门知识”。这种“专门知识”是“抽象度”轴上处于较低位置的“知识”，包括处于最低端的“信息”。

可以看出，“知识”的一个主要特征是“等级”。对于相邻层次的相关知识，我们可以把较高层次的知识称为“上层知识”，把较低层次的知识称为“下层知识”。

虽然“知识”具有明显的层次特征，但它不是“树型结构”，而是“网状结构”。我们可以把人脑中的“知识”看作是一个“层次网络”。在这个网络中，除了“上层知识”和“下层知识”之间的层次关系外，还有许多复杂的联系。因此，很难在一个人的头脑中或在某个领域中对知识进行清晰的划分和分类。

除了这种“分层网络结构”，知识还有一个重要特征——“保密性”。

“秘密”意味着“知识”存在于人的大脑中，难以表达。英国物理化学家、哲学家波兰尼早在1958年就指出:“人类可以通过语言表达的知识在本质上是隐喻性的。” 波兰尼对知识秘密的经典比喻是:“我们可以从成千上万张脸中认出一个人的脸。”然而，在正常情况下，我们不能说我们如何识别这张脸。”他总结道:“我们知道的比我们能说的还要多。”

“知识”的抽象程度越高，它的“秘密性”就越高，表达起来就越困难。然而，“信息”是最容易表达和传播的，因为它的抽象程度最低。因此，“信息管理”能够迅速发展并得到广泛应用，而“知识管理”却举步维艰。

“知识管理”的技术挑战

人们在利用信息技术管理重要资源“信息”方面取得了一些成绩。随着信息技术的进步和“信息管理”的发展，人们逐渐认识到“信息”只是冰山一角，“知识”比“信息”具有更广的范围和更高的价值，于是他们开始尝试有效地管理这一资源。然而，“知识”有许多与“信息”完全不同的新特征。因此，“知识管理”面临许多挑战，基本上可以归结为以下两个挑战:

“知识资源”的“元数据”

对于任何一种资源，我们总是通过与资源相关的“信息”来管理它。因此，为了管理“知识”资源，我们必须首先获取描述所管理的“知识资源”属性的“信息”。在计算机科学中，它们统称为“元数据”，即“描述数据的数据”。计算机只能处理描述“知识资源”的“元数据”。例如，如果我们想根据标题对几篇文章进行分类，我们必须首先告诉计算机每篇文章的标题。

“知识资源”的元数据不仅包括资源的自然属性(如标题、小系列、长度、创建时间等)。)，还包括资源的知识属性，如主题、关键字等。例如，由美国oclc公司发起的国际合作项目都柏林核心元数据倡议(Dublin Core Metadata Initiative)设计的Dublin 核心元数据集定义了15个描述电子知识资源的元数据，一般涵盖知识资源的“自然属性”和“知识属性”。

目前，与描述“知识资源”的元数据相关的各种技术已经出现，如rdf(资源描述框架)、xml等。在这些技术的帮助下，人们试图建立一个“语义网络”，实现全球“知识资源”的共享。然而，如何从“知识资源”中提取元数据，尤其是描述其“知识属性”的元数据，仍然是知识管理面临的一个长期挑战。

诸如“自动分类”、“自动摘要”和“自动主题确定”等各种技术试图从不同角度解决这一挑战。尽管取得了一些进展，但总的来说，没有取得实质性突破。这是因为从“知识资源”中提取描述其“知识属性”的元数据的过程属于“知识”层面的过程，这就要求计算机具备一定的“人工智能”(这里的“智能”是指理解和处理“知识”的能力，而不是一般的数值运算能力)。然而，尽管目前的“人工智能”技术应该取得一些进展，但它并不等同于

“知识资源”的“元知识”

为了有效地管理某些资源，管理者必须掌握相关的“管理知识”。由于计算机本身不具备“管理知识”，人们要想完成各种复杂的过程，就必须将这些“管理知识”灌输到计算机中。有两种方法可以做到这一点:

一个是“死”，即人们的“管理知识”转化为“规则”，并固化在计算机中，使计算机能够按照固定的“规则”进行各种操作。这样，计算机中包含的“管理知识”就死了，无法更新。一旦形势发生变化，人们的“管理知识”得到更新，计算机系统就会变得“过时”。

一种相反的方式是“活”的方式，即首先将阅读、理解和利用“管理知识”的各种规则输入计算机，使计算机系统具有处理知识的“人工智能”，然后将各种“管理知识”输入计算机系统，使计算机系统能够根据“管理知识”进行各种操作。一旦人们的“管理知识”被更新，他们就可以迅速更新信息系统中的“管理知识”。

在信息化建设过程中，一是“人工智能”技术尚未取得实质性突破，二是信息化建设的决策者和设计者对“管理知识”的不断创新重视不够，往往简单地采用第一种方法。例如，许多企业通过信息化建设巩固了计算机系统中的所谓“最佳实践”。表面上看，推广和应用“最佳实践”是有帮助的，但实际上，“最佳实践”永远不可能是“最好的”，它总是需要不断改进的。因此，随着时间的推移，那些已经固化了大量“最佳实践”的信息系统往往成为阻碍企业创新和发展的桎梏。从本质上讲，所谓的“信息孤岛”和各种“刚性”是指内部化在信息系统中的“管理知识”无法更新。

对于“知识”这种特殊资源的管理，管理者必须掌握的是 “关于知识的知识”，即“企业拥有什么知识，它们之间有什么关系以及如何管理它们”的“知识”，在这里可以称之为“元知识”。例如，系统中的“知识目录”就是关于“企业知识可以分为哪些类别和子类别”的“元知识”；同义词库是关于“企业知识的基本概念和术语”的“元知识”。值得注意的是，“元数据”本身(不是它的具体价值)也是一种“元知识”，即“什么样的元数据可以用来描述某个知识资源”。

在企业的“信息化建设”过程中，一些高度抽象的“元知识”可以通过事先达成共识来固化，但大部分“元知识”抽象程度较低，与实践紧密结合，在企业实践过程中不断发展壮大，在“知识体系”的构建过程中不能简单考察就能完全确定。因此，一个优秀的“知识管理系统”应该能够通过帮助用户在实际使用中方便地使用“知识”来增加用户的“元知识”；相反，它可以迅速吸收用户的“元知识”来完善自己，从而更好地管理“知识”。

知识管理是以人为本的

从以上分析可以看出，“知识管理”所面临的挑战不能靠信息技术来解决。

首先，在“人工智能”的帮助下，信息技术可以帮助我们自动提取一些“元数据”，但是效果并不理想。因此，我们应该从两个方面来看待和利用这些自动化处理技术。当处理大量遗留的“知识资源”时，使用这些技术可以大大减少工作量，提高工作效率；然而，在处理新的“知识资源”时，我们应该充分发挥人的主观能动性。毕竟，只有文章的编辑才知道文章的“知识属性”，如“主题”、“关键词”和“可解决的问题”。

其次，对于“知识资源”的“元知识”的管理，信息技术在很大程度上是无能为力的，甚至起到了“帮助他人”的作用。例如，虽然自动分类技术可以更好地识别文章的主题并根据主题对文章进行分类，但它不能确定哪些主题应该划分到特定的知识领域。像“分类主题”这样的“元知识”需要人们来提供。然而，当这些“元知识”固化在信息系统中时，它们的创新受到了限制。

可以看出，在“知识管理”中，我们必须首先弄清楚什么事情应该由人来做，由人来控制，由机器来完成。在认识到信息技术的强大力量的同时，我们应该警惕它对人们创造力的束缚和阻碍作用。

如果“知识管理”要想成功，它必须不仅依靠技术进步，而且必须把计算机处理数据和信息的能力与人类处理知识的能力结合起来，并促进它们之间的协同作用。总之，知识管理应该以人为本！

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