1#
     在知识库建设的初期,主要的问题可能是如何增加知识库中知识条目的数量:产出更多的知识,建立好的分类,让知识库初具规模

   但随着知识库中知识条目数量的增加,会出现:
      1、知道知识库中有,但很难找到自己需要的知识;
      2、虽然找到了,但由于知识条目缺乏规范和每个人表述的方式和能力问题,可用性较差。

   这样的结果是,虽然有了知识库,但人们仍然觉得不够方便,无法准确、快速的检索,检索后也无法直接使用,无法对工作产生直接价值,制约了知识库的价值发挥。

   对于这种问题,你有什么办法和建议?

观点1:
    完全能找到立即能用的资料是比较苛刻的要求。就像写论文一样,你总会去引用某句话或某一段,而不是整篇文章。如何更方便,更准确,更快速的找到资料? 知识库不但要能执行全文检索(关键词),还必须要能执行主题(Subject)检索。也就是说要研究做一套企业分类词表和企业元数据(主题词), 以多面式分类法建立知识库。
    比方说,在一个电信行业的公司知识库里面有这么一则文档:“2005年总裁办五年计划和预测-陈大明”。 他就应该是属于企业元数据“年代(2005)“,“部门(总裁办)”, 或"员工(陈大明)”。 用户以不同的角度(或称主题,或称线索)来搜索,都可以把这篇文章检索出来。当然中间还有标引(Tagging)的过程。这整个过程就可以做到准确方便和快速。


观点2:
   知识库价值的发挥的确需要一个过程。即使是现在,计算机逐渐替代人工,还是会有很多人利用原有的工作途径来解决问题。所以这里有一个愿意不愿意用的问题,从用者角度出发。

    就知识库本身而言,显性知识的检索在某些角度和信息检索有些相似。规范、表述的方式和能力这些都是从设计知识库方面着手思考。那就回到了8,90年代当mis盛行时经常提到的如何从user-based的角度设计符合需要的信息系统。所以这里可以借鉴很多原来的文献。

     我想田的真正意图是对数据库中的隐形知识的价值体现有疑问。隐性知识的显性化过程是不是要有规范?这个问题头疼。我想举个类似的问题。定性研究方法论经常需要将一系列的采访转录编码,从中找到经常重复出现的东西作为结论。如何找到编码,如可创造出一套密码本确实有一套方法。各方法虽有些小的不同但大体还是相似的。当然,隐性知识规范地显性化并在知识库中有效检索实在是要比这个复杂太多。我只能说针对某个行业,某个公司,甚至某个咨询公司也许可以发明一套方法来做这件事情。之后仅限于该行业推广

另外,就是明明有好的案例在我们的知识库里,可我们的员工就是找不到或者不愿意去找,为什么?

观点3:

我认为原因是多方面的。

   首先我们的知识库IT系统是否好用,易用?一般的企业重外部客户平台建设,轻内部IT建设,尤其KM系统一般属于支撑性平台,不承载具体的业务。企业投入少,自然UCD上达不到要求。系统不好用,用户就懒得用了,毕竟这不是工作必须的。

   第二,我们对知识库有没有做持续的营销?茶壶里煮饺子,倒不出来就是没有。几年来我们一直坚持多层次、多渠道的营销与推广,告诉我们的用户KM平台有什么,如何获得等等。但还是有很多用户对一些基本的功能都不知道。为什么? 因为企业内网的用户与互联网的用户使用场景有着根本的区别,内网的用户知道自己要什么信息,之前见过或者听说过,他们拿了就走,不做半点停留,因为每人个人“都很忙”。找不到还可以投诉,一头一个准。互联网的用户就不一样了,投诉效率很低,或者投之无门。他们根据自己的兴趣喜好来找信息,投入的是自己的时间,多少随便,只要值得。所以很少有人会投入时间去了解学习KM系统,除非他工作需要。

    第三,我们提供知识质量高不高?是不是用户需要的?这个显而易见,就不多说了。

另外,个人一直认为单纯的KM是个很泛的概念,KM一定要聚焦到某一个特定的领域,一定要以用户为导向,看客上菜,抓住主要矛盾,理出知识的骨架脉络。当然IT系统的建设将一直是个重点,伴随着整个KM的生命周期。