知识管理系统的网络方面和技术支持

文：鼎捷ERP

作者：鼎捷数智 | 发布时间：2012-11-30 14:50:34

10．2．2半结构化知识系统
    半结构化的信息是指所有未存于正式文件中或指明作者所写的正式报告中的信息。据估计，至少80％的组织的业务内容是非结构化信息，存于卷宗、消息、备忘录、建议、电子邮件、图形、电子投影胶片，甚至影像之中，可能以不同的格式建造，存于很多地方。在很多情况下，公司没有印象哪些半结构化的内容已建造，存于何处，由谁负责。
    也许，方便和便宜的方式就是不去知道这些信息，但在法律的影响下这些日益变得不合法和无效，例如，2002年Sarbanes-Oxley条款要求财务服务公司保留所有材料文件的原始记录，包括电子邮件、小册子、演示稿和管理这些存储的严格内部控制。健康保健行业在美国也相似地受到1996年健康保险可携带性和责任条款的影响，它要求健康保健提供商和保险者细心地保存个人健康信息。
    像可口可乐这类公司需要将所有过去创造的可口可乐品牌的影像保存在其世界各地的办公室，以免重复努力和歪曲标准品牌形象。没有合适的工具，一个公司在世界各地的办公室中可能有几千个内容中心，其雇员通常只知道他们自己创造的材料。跨部门跨办公室的查询——从法律到技术工程再到顾客响应，或者由纽约到伦敦再到东京，除非不可能，否则也是一个棘手的问题。结果，半结构化的文件持续地被复制和再创造，知识永远流失，成本持续攀高。
    经理所面对的本质问题就是建立一个数据库和技术平台可以收集这些半结构化的信息并使它们成为内聚的形式。一些供应商管理已经响应了这些诉求，用系统可以跟踪、储存和组织半结构化的文件及较结构化的传统文件。
    市场上较大的商家是一家加拿大软件公司Hummingbird，专注于“集成知识管理系统”(见图10-7)。

    除了提供中央存储的文件管理外，Hummingbird的企业智能模块可由公司的企业电子商务系统调出数据通过一个门户网站使其适用于全企业范围。较近加入生产线的是一个规则一基的电子邮件管理程序，可用运行经理开发的规则自动描绘进出邮件信息的轮廓。
Hummingbird企业知识管理系统的用户Hennigan，BennetandDormanLLP，是一家总部设在洛杉矶的法律事务所。该公司处理许多著名的、多参与者的法律诉讼，如政府银行破产或公共机构的董事舞弊案件。电子发现的新请求需要一个法律团队仔细检查成千上万条电子消息以找到潜在的证据。这个公司被大量的电子邮件的后援磁带所淹没，需要一个方法来过滤这些信息，使之成为代理人容易使用的东西。该公司实施了Hummingbird企业文件管理系统，它自动地捕捉、加工和分发包含于电子邮件中的文件一基的知识。它代替细查一大堆电子邮件的打印件，代理人可以电子查找，找出对某个案件有用的邮件，并电子化地把它们出。这个系统还可以再创建一个整个电子邮件讨论的全部线索，使代理人很容易地跟踪和扫描电子邮件附件。利用这个OA系统可以减少一半的电子邮件处理时间。
    Hummingbird另一个用户Cuatrecasas是西班牙较权威的法律事务所。Cuatrecasas实施了Hummingbird企业系统以提供一个标准的平台，组织与管理结构化和半结构化的信息。Cuatrecasas需要维护许多在不同地方的办公室信息系统，因为以前每个办公室均有自己的信息系统。信息在各办公室之间共享的唯一方式是用电子邮件，由于版本控制问题很难管理。这个问题在采用单一的企业知识管理平台之后就被解决了。
1．组织知识：分类和编目
    当建造数据仓库时，公司面对的第一个挑战是应用分类文件识别正确的分类。当然也可以简单地把数百万个文件“倾倒”入一个大的数据库，然后依靠搜索引擎去寻找用户所要的结果。然而，一个粗略的搜索引擎方法会产生如此多的结果以致于用户难以复制和评价。
    公司日渐地使用一个内部开发的分类和搜索引擎的组合。分类(taxonomics)是一种划分信息和知识的模式，用此法易于存取。分类就像书中的目录表，或像图书馆系统，可按作者和主题划分图书与期刊。一个公司如果有自己的符合逻辑类别的信息分类，存取信息就容易多了。分类越精确，搜索引擎查得的结果就越相关。一旦一种知识分类确定了，文件均会按正确的分类加上标签。通常，XML语言的标签被用于此目的，所以文件容易被网络一基的PLM系统存取。
2．软件及其应用
    如ActiveKnowledge(Autonomy Corporation)和Taxonomy(SemioCorporatiOn)，均试图减轻用户的负担，文件分类采用的就是公司现用的分类法。这些产品主要考虑用户的优先查找、文件中术语的上下文联系(文件中词的相互关系)、用户未输入的相关概念、键盘频率、文件的普及性等。这些新工具的用途是增加概率，使准确响应出现在前10个结果以内。
    一些工具执行自动标签，以减少经理去开发自己独有的分类的需要。Semio的标签器软件是一种分类和索引引擎，它可以识别文件的关键字段，指定相关的因子给这些字段，并组织这些文件转入目录，创建XML-基的文件标签，使用用户能看见和修改的规则。标签器可存取200多种不同文件类型，存于法律、商业、其他内联网数据库中。用户可集成现有的分类学分类，并在检查了系统如何响应后进行加、删、合并类。Semio声称它的半自动系统相对于手工评阅和标签文件，可实现95％的准确率，并只用手工时间的一部分(WWW．semio．com)。
    Semio自动标签器的用户斯坦福大学的HighWire出版社发行298种在线杂志，包含1 200万篇文章。当该公司在2001年将它收录的文章从1007Y扩展到1 2007Y时，它就需要一种方法来自动更新和扩展它的索引过程。它还需要向研究者提供较好的浏览和查找功能，支持发现未期望的相关主题，链接来自各学科的文章，识别文中的概念，将这些概念链入逻辑的分类中。现在，这个系统已经开发了22 000种分类和300 0Q0多个概念。这个零售系统还支持每周8 400万次点击，具有6x1012字节的数据库。不过，这个系统要求一些积极主动的管理。HighWire出版社每月评价它的分类模式，并根据用户的反馈和管理的深化做出改变。
10．2．3知识网络系统
    知识网络系统主要处理当知识不是以数字文件的形式存在，而是存于公司专家个人的头脑中时的问题。根据KPMG的调查，在《财富》500强公司中63％雇员抱怨难以获得非文件化的知识，这是一个主要问题。由于知识不能方便地被发现，雇员们花费了大量的资源去再发现知识。国际数据公司(1DC)研究估计在《富》500强公司中冗余努力的成本，每个公司每年超过6 000万美元。图10-8显示了“收集遗漏’的问题，即公司有人知道其解，但这个知识不能被共享。

知识网络系统努力将隐型、非结构化和非文件化的知识转化为显型知识，这样即可存于数据库中。被公司专家和其他个人开发的解决方案存于知识仓库中。这样，这个新知识就可以存作一个推荐的较佳实践或常问问题(FAQ)库的一种解决方案。表10—3列出了企业知识网络系统的关键特征。

AskMe公司研发的企业知识网络系统得到了广泛的应用。它的用户包括Porctor&Gamble和IntecEngineeringPartnership，后者是一家项目管理公司，拥有500多名雇员，服务于全球石油和天然气行业。AskMe企业系统使公司能开发一个雇员知识的数据库，包含知道一如何、文件、较佳实践、FAQ，然后，公司可以利用任何一种门户网站技术跨公司共享这些信息。
图10-9显示了AskMe系统如何工作。如果工程师有问题，就可以利用键盘查找存取相关文件、网络链接和以前相关问题的解决方案。如果这个解决方案不能找到，他可以将这个问题放在分类的网页上，以便其他工程师看到时进行回答。或者，他可以查阅公司所有有相关知识的工程师的简介，然后发送一个电子邮件给他。所有问题和解决方案将会自动地组合转入知识仓库。

10．2．4支持技术：门户网站、合作工具和学习管理系统
主要的企业知识管理系统供应商正在通过强有力的门户网站和合作技术集成它们的内容与文件管理能力。企业知识门户网站提供了存取外源信息(如新闻要点与研究)以及内部知识源的功能，并附带电子邮件、交谈／即时信息、讨论组和影像会议等功能。用户可以很容易地通过一个门户网站到一个合作的空间中增添一个文件收集。GartnerGroup咨询公司把这种前沿的知识供应链管理软件称为“聪明的企业外套”。