知识管理101:知识管理周期、过程、策略和最佳实践

知识管理(KM)是用于处理和监督公司内存在的所有知识的过程。知识管理依赖于对知识的理解，知识由一个人拥有的离散的或无形的技能组成。

知识管理领域确定了两种主要类型的知识。显性知识知识或技能是否可以很容易地表达和理解，从而很容易地转移给其他人(这也被称为正式的或法典知识)。任何可以写在手册上的东西——说明、数学方程等等——都可以被称为显性知识。隐性知识相比之下，知识是很难清晰地表达、包装和传递给他人的知识。这些通常是具有挑战性的直觉技能，如肢体语言、美感或创新思维。(第三种知识类型是隐性知识这些信息还没有被编码或传输，但这是有可能教授的。隐性知识不同于隐性知识，隐性知识是不可能被编纂的。然而，在本文中，我们将主要讨论显性知识和隐性知识。)

你可以将这些知识类型进一步细分为四类:

• 事实性知识是可测量的、可观察的和可验证的数据。
• 概念性知识与透视图和系统有关。
• 预期的知识知识是基于期望、假设或判断吗?
• 方法论的知识处理决策和解决问题。

知识管理使组织学习成为可能，在这个概念中，公司不仅投资于可靠的、专业的产品或服务生产，而且投资于这些生产过程的基础知识。ob欧宝娱乐app手机下载致力于组织学习的公司感兴趣的是在组织层面上维护和建立内部知识——不仅仅是帮助个人积累特殊技能，而是确保这些知识对整个劳动力都是可用的并分散在整个劳动力中。

作为一个麻省理工学院(MIT)的论文知识管理的核心目标是连接“知识节点”，即拥有知识的节点和寻求知识的节点，最终增加组织内的知识。在这一目标中，作者确定了知识管理的四个目标:获取知识、增加知识获取、增强知识环境以及将知识作为资产进行管理。

归根结底，知识管理是在团队或组织内积累、存储和共享知识的集成系统。KM由几个组件以及成功实现它的策略组成——我们将在本文后面深入讨论这些内容。

知识管理可以跨许多行业在企业范围内实现。然而，实施KM的方式可能会因行业和公司规模等因素而改变。

然而，在小型和大型组织中，KM的使用通常是不同的。小公司(和/或年轻公司)必须在早期开拓市场竞争优势，因此从一开始就通过编纂和存储内部知识而受益于知识管理。大型组织——即使是那些在市场上拥有不可动摇的实力的组织——在数字时代使用知识管理来迅速采取行动，在这个时代，业务不断变化，往往没有任何警告。如果没有一个可靠的系统来存储现有的知识和积累新的知识，就很难对这些市场变化做出反应。然而，无论是大公司还是小公司都能从知识管理中受益，因为它将每个人带来的知识视为一种资产，因此员工在工作场所会因为自己的技能而感到受到尊重。

对于那些希望在特定部门实现知识管理的人，您还可以将实践调整为子领域。除了企业知识管理，知识管理最常在IT/信息系统和科学、组织管理、工商管理、人力资源管理、内容管理或个人使用中实现。欧宝体育app官方888

在过去半个世纪的大部分时间里，对知识进行正式管理的努力一直存在。然而，在20世纪后期，随着计算机的发展，组织开始实施更可靠的存储系统。在20世纪90年代，瑞典金融服务提供商Skandia设立了第一个首席知识官(CKO)职位，这为其他公司将知识管理视为其结构中不可分割的一部分铺平了道路。

事实上，一些学者已经将这一主题正式化，知识管理现在被视为一门科学学科。20世纪90年代中期，野中郁次郎和竹内广隆发表了第一个关于知识管理的学术研究，并提出了SECI模型(社会化、外部化、组合化、内部化)作为知识转移的路径。从那时起，野中和竹内就像其他学者一样，在一家公司内部研究了其他几个方面的知识。知识管理生命周期详细说明了如何在整个组织中存储和传播知识，也由商业学者在20世纪90年代和21世纪初提出;最受欢迎的四种模型是Wiig(1993)、Zack(1996)、Bukowitz and Williams(2000)和McElroy(2003)。

一般来说，知识管理已经从在团队或组织中积累、存储和传授(从而增加)知识的松散倾向演变为构建知识丰富的劳动力的优先方法——所有这些都以获得竞争优势为目标。我们将在后面讨论，关于如何在组织内最好地存储知识和促进知识转移，有几种理论。持怀疑态度的人说，今天的知识管理只是一种“时尚”，而其他人则认为，它的原则将继续存在:它的战略、方法和实施系统将像技术和业务一样继续发展。

虽然它似乎与知识管理的策略没有直接关系，但其主要目标是提高公司效率，以改善业务决策。其理念是，将专业知识构建到您的组织中，并将其分散到员工中，使您能够做出更明智、更快、最终更有利可图的决策。

当然，还有一些次要的好处。成功的知识管理将使你:

• 加强合作和创意的产生
• 优化知识共享文化
• 保护智力资本
• 将人力资本视为一种资产(这会让员工对他们的知识感到尊重)
• 为未来的劳动力获取和存储知识

控制:不知道你的信息在哪里是失去它的第一步。

安全:“你得把鱼饵放在桶里，而不是池塘里。”

访问:当你需要你的信息时，你会更快地得到它。

责任:所有的鸡蛋都放在一个篮子里，人们不得不更加小心地提篮子，这意味着你为自己的信息提供了更好的保护。

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相关:[信息图]你在孤立的信息上浪费了多少时间?

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企业在实施知识管理时面临许多挑战。以下是一些最常见的错误:

• 创造一种灵活协作的文化:这是知识管理最重要和最持久的挑战之一。公司已经在努力实施新政策，因为人们天生倾向于抵制变革。然而，知识管理可能特别困难，因为员工可能想保护自己的技能和知识，或者不愿意向同事学习。
• 安全:你必须设计一个知识传递系统，使适当的人可以很容易地访问信息，同时保护敏感或私人情报不被外人窃取。
• 测量知识:定义度量标准来度量组织内的知识是很困难的，特别是对于那些不容易量化的隐性知识。为了克服这个问题，一些专家建议关注知识的目的，而不是努力或结果(通常也是不可量化的)。
• 鉴定专家:不会总是有一个单一的知识类型的“保管人”，但您仍然必须确定公司中谁拥有某些知识，并将其作为您希望构建的基础知识级别。这个过程在战术上是困难的，但对于那些可能对自己的技能水平感到竞争的员工来说，也可能是微妙的。
• 文件的存储和管理:虽然不是所有的知识都可以直接作为文档，但必须以某种形式进行存储和组织。文档管理对许多公司来说是一个挑战，但组织是知识管理的一个重要方面——否则，将不可能定位和使用您存储的知识。考虑使用一个专门的文档管理系统来保持一切有条不紊。
• 知识传播:在组织中传播知识:您需要设计一个流程，一旦您存储了知识，其他团队成员就可以访问它。这在理论上和战术上都很复杂，因此许多组织选择专门为此目的设计的软件系统。稍后我们将进一步研究KM系统。
• 持续改进:像大多数流程驱动的策略一样，您应该不断改进所实现的知识管理系统。阶段性的审查，或者，如果可能的话，投入资源来持续优化你的过程。欧宝体育app官方888
• 确定KM的安置位置:如果知识管理服务于整个组织，那么决定哪个部门将“拥有”战略。公司通常把KM安排在人力资源或IT部门。请记住，这个部门不仅负责有效地管理知识本身，而且还负责维护知识共享和组织学习的社区。

正如我们所讨论的，知识管理背后的理论是，为了做出最好的商业决策，员工必须尽可能地受过教育和熟练。确保一支受过教育并不断学习的员工队伍的方法之一是鼓励组织学习，公司可以通过实施知识管理来做到这一点。这种做法不仅确保现有的知识(包括显性和隐性形式)被编码和存储，而且还可以分散到其他员工中，以便人们可以继续积累技能。知识管理的另一个好处是平均分配知识，所以没有人在竖井中贡献。

正如野中和竹内在他们开创性的学术论文中首次指出的那样，人们进行知识管理的主要方式有三种:

1. 以人为中心:以人、关系以及人们如何形成学习社区和其他非正式的知识共享方式为中心。这个想法也被称为生态KM理论．
2. 科技:专注于促进知识存储和转移的技术，旨在创建鼓励知识共享的技术系统。
3. 以流程为中心:对组织结构和流程如何适应和鼓励知识共享和组织学习感兴趣。这个概念包括生产过程、组织层次结构和文化框架。ob欧宝娱乐app手机下载

你采取的方法将取决于你的公司目前的运作方式。组织结构、政治、管理风格和现有流程都为什么样的KM实施是可行的创造了参数。然而，无论您选择何种方法，实现KM将不可避免地影响组织的人员、技术和流程。因此，在制定知识管理策略时，最好记住这三点。

撇开理论方法不谈，还有一些处理知识的常见战术方法。常见的策略包括:

• 存储知识vs.分享知识:存储知识包括在可靠的存储系统中积累、编纂和维护知识。这是很好的第一步，但是成功的知识管理还需要一个系统来分散存储的知识。
• 法典化与个性化:这些策略之间的区别类似于前面的例子。编纂是收集知识的任何活动(创建和维护数据库、内容架构、支持软件存储系统的培训)，并创建对这些收集系统的认识。个性化，是通过形成学习社区，促进积极的讨论和知识转移，促进小组互动，将人们与这些编码的知识联系起来。
• 推与拉:这代表了两种相反的策略。在推式策略中，个人积极地编码他们的知识，使之为他人所用。在拉式策略中，团队成员寻找专家来要求知识共享，因此您只能在需要的基础上转移知识。
• SECI模型:这是由野中和竹内于1996年首次提出的知识转移和战略模型，被认为是知识管理理论的基石。它概述了四种不同类型的知识转移:
  • 社会化:隐性到隐性，通过观察、指导和实践直观地传递知识。
  • 外化:从隐性到显性，将直观的、无形的知识编成法典，以便教授。这种类型的知识转移是最困难的，因为隐性知识极难分解为可消化的指令。
  • 组合:显式到显式，在这种情况下，已编码的知识被转移或与其他已编码的知识相结合。这种类型的知识转移是最简单的。
  • 国际化:从显性到隐性，组织遵循和实践已成文的知识，使之变得直观。

数据挖掘是一个基于算法发现数据模式的过程，是复杂的知识管理程序的另一个常见元素。由于对所有内部知识进行编码将形成一个巨大的知识库，因此数据挖掘可以帮助识别模式并提取数据。它仍然使用定性的数据分析方法，但自动化程序可能会依赖于算法工作。

正如我们所讨论的，知识管理的过程遵循一般步骤。今天，这一过程已经被一些学者正式化了，还有知识应该如何在组织中存储和传播。这包括构成知识管理生命周期的过程、工具和技术。

虽然每个生命周期的具体步骤不同，但此信息图显示了基本步骤。

关于知识管理生命周期有多种半竞争的理论。然而，尽管有细微的理论和句法差异，前四名都遵循类似的模式。以下是四大KM生命周期模型:

1. Wiig模型(1993):该模型所依赖的原则是，为了使信息有用，必须对其进行组织。因此，该模型主要关注对所有数据进行编码后的组织，但也概述了如何构建、存储、汇集知识(与其他存储的知识一起)，然后将知识扩展到组织中。Wiig模型的阶段是创建、获取、编译、转换和应用程序。
2. 扎克模型(1996):虽然这里的阶段类似于Wiig模型，但Zack模型在推进到每个新阶段时优先考虑一个逻辑的、标准化的过程。Zack模型的阶段是获取、细化、存储/检索、分发和表示。
3. 布科维茨和威廉模型(2000):此模型建立在前两个模型的基础上，扩展了知识存储的定义，以包括支持此学习社区的基础设施(如通信、层次结构和工作关系)。Bukowitz和William还强调，不仅需要维护你的知识库，还需要随着时间的推移来构建它。这里的阶段是:获得、使用、学习、贡献和评估。
4. 麦克尔罗伊模型(2003):基于Bukowitz和William模型的过程焦点，McElroy关注知识的生产和集成。ob欧宝娱乐app手机下载它为团队成员提供了在他们无法接收或理解知识时提交“声明”的方法，所有这些都是为了改善团队学习。麦克尔罗伊模型的阶段是学习、验证、获取、集成和完成。

以下是这些模型的不同阶段之间的相互关系:

由Kimiz Dalkir博士提出的集成知识管理周期，将我们讨论过的几个概念结合到一个通用框架中。Dalkir在她的模型中确定了三个关键阶段:知识捕获和/或创造、知识共享和传播、知识获取和应用。在这个模型中，Dalkir强调了周期方面，以确保持续改进——不仅是在存储的知识的数量和质量上，而且是在底层流程上

即使理解了知识管理的生命周期，知识管理也很难实施。以下是一些关于如何提高知识管理的建议:

• 了解组织中的知识流动:虽然各种KM生命周期模型列出了要遵循的阶段，但它们只是一个蓝图。只有理解了知识管理的原理，知识管理才会成功你的组织已经自然而然地获得、存储和共享知识，因此使用现有的信息流来构建正式的知识管理流程。
• 明确你的目标，以及如何衡量它们:就像任何项目一样，如果没有明确的目标，你将无法判断自己的成功。在实施知识管理之前，选择目标以及如何衡量它们。
• 鼓励社会化:培养知识转移环境的一种方法是让它自然发生，通过交谈和随意的分享。允许团队成员在办公室交谈并建立关系，这将使他们更有可能向彼此寻求信息或建议，或学习新技能。
• 产生新知识:请记住，知识管理不仅仅涉及存储现有的知识;相反，您需要创建流程来管理正在进行的新信息流。在你的组织中积极地创造新知识，不仅是为了创造一个强大的知识流，而且还向你的员工展示你对待新知识的态度他们的知识——一种资产。这将使员工更倾向于采用知识管理。
• 使用技术:技术可以在标准化和组织知识管理过程中发挥巨大作用。但是，请记住，技术本身并不是知识管理，而只是一种增强流程的工具。我们将在下一节中深入讨论知识管理技术。

知识管理系统是任何用于存储和管理知识的技术——本质上是监督知识管理的工具。然而，一个成功的知识管理系统也可以挖掘知识管理的潜在目标:编纂知识、检索知识、改善协作和促进整体组织学习。

知识管理系统已经从优化知识管理过程的有用工具发展成为知识管理本身的一个组成部分。今天，组织依赖知识管理系统来执行知识管理的许多功能——数据存储是一个明显的例子，但技术系统也可以帮助促进协作和小组学习等目标。

在当代知识管理系统中有几个新兴的特征。以下是一些最著名的例子:

• 内容及文件管理:这是一个关键的组成部分，因为编纂知识几乎总是会产生文档(或另一种形式的创建内容)。在选择KM系统时，请确保该平台能够支持所需的文件大小、类型和容量。这对于需要存储大量数据并定期扩展的企业公司来说尤其重要。(要获得此功能，请寻找企业门户。)
• 数据库的经验教训:这些系统旨在使无形的(通常是隐性的)知识对其他用户清晰和可用。经验教训数据库的重点正如其名称所暗示的:其他人应该遵循的专家的经验教训(将其视为最佳实践)。这里的关键是找到一个可以容纳这种定性信息的数据库，并使其易于访问。
• 群件:正如我们所讨论的，协作是知识管理的关键组成部分。群件是指任何协作工作平台，通常是为需要远程通信的工作人员设计的。群件分为两类:同步群件(实时协作和更新)和异步群件。
• 人工智能:在KM系统中采用人工智能(如远程呈现)取代了分析数据和监控KM过程的人力顾问。今天，尤其是认知计算、自适应技术和智能过滤工具，对知识的编纂有着巨大的影响，并且可能会被更多的知识管理系统所采用。然而，人类质量保证(QA)在当今大部分数据工作中的重要性引起了人们对人工智能完全接管这一领域的能力的担忧。

尽管知识管理系统可以帮助实现知识管理的自动化和标准化，但在实施该系统时仍存在一些挑战。安全性、数据准确性和技术变化(成本、实现、可用性)是您应该从一开始就牢记的重点困难。然而，一个更加普遍和持续的挑战是通过技术创造一种协作和知识共享的文化。人们可能已经不愿意与同龄人分享信息，而技术可能会为这样做制造更多障碍。因此，您需要构建支持和刺激这种类型的知识转移的流程。

Kevin Murray提供了选择KM系统时需要注意的四个关键问题:

1. 安全:信息是有价值的。就像其他值钱的东西一样，总有人会去偷。
2. 问责制:信息只有准确时才有价值。限制访问。日志集中。测试准确性。
3. 备份:每个人都知道备份的价值。不是每个人都知道怎么做。如果大楼被淹或被烧毁，在CEO的桌子里藏一个备份硬盘也于事无补。创建、维护和正确存储备份应该是一种自动功能。
4. 易用性:如果系统太难使用或要求太高，人们就会走捷径。快捷方式通常会降低所管理信息的安全性和完整性。

当讨论知识管理系统的未来时，许多批评家声称知识管理本身只是一种时尚。然而，也有人认为，知识管理和知识管理系统将不断进化，以满足当今商业世界的需求——可能会纳入更多人工智能驱动的系统。穆雷同意后者的观点。

“这不是一时的流行。这是祈使句。创造出来的信息量每年都在增长。如果你想让它有用，就必须对它进行管理。”“知识管理系统将在普及程度、功能和易用性方面继续增长，就像打字机和文字处理软件的发展一样。人工智能(AI)将更多地融入其中。”

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