組織知識管理的科技觀點

Last updated: Nov. 28, 2005

組織知識管理與資訊科技：

• 知識管理能付諸實行，IT的進步與其對知識管理的有效支援，扮演一個非常關鍵性的角色。

• 支援外顯知識儲存分享與內隱知識溝通的主要IT工具：

• 支援不同知識格式型態的IT工具：

• 支援不同知識管理步驟的主要IT工具：

• 組織支援知識管理的整合性資訊科技平台架構：

支援知識分享與傳遞的主要IT工具：

• 企業內部網路、網際網路與企業外部網路的差異：

• 群組軟體：是指一個能夠提供各種相關的功能與服務來支援群組協同工作的資訊系統。
• 工作流程系統：是指提供企業流程自動化的應用系統，即是一種管理工作程序、人力資源以及每一個活動步驟的資訊科技，亦為主動式的管理軟體，能按照每一作業所設定的程序來引導參與者執行工作流程，提升整體流程之協調性，如此可確保正確的資訊。換言之，即在適當的時間，利用適當的工具移轉到正確的人員。

支援知識儲存的主要IT工具：

• 資料倉儲：是一種管理性資料庫，目的在於能快速支援使用者的管理決策，其與傳統的作業性資料庫差異如下：

• 文件管理系統：是指將企業內部的紙本文件資料(包括各種公文、格式、藍圖、手冊、檔案等)予以電子化，使得這些文件資料可以用電子檔案的形式來儲存、傳遞、搜尋與擷取，以形成一個無紙化的辦公室(Paperless Office)。
• 專家系統：

• 破產預測專家系統：

• 案例推理系統：是指將組織過去所曾經歷諸多案例(例如資訊系統開發專案)的過程、問題、解決方案，以電子化的方式儲存在案例庫(Case Base)中，並設計許多屬性(Attribute)來區分案例的不同特質(例如系統規模、支援功能、專案預算、顧客特性、使用的技術、主要發生的問題等)，當有新的問題發生時，使用者可輸入相關的各種屬性，此時系統內的搜尋引擎便會自動地搜尋屬性最為相近的案例紀錄，並提供最佳的解決方案。

支援知識創造的主要IT工具：

• 資料探勘：是指「利用統計、人工智慧(AI)或其他的分析技術，於企業之大型資料庫(或倉儲)內有效尋找與發掘資料間隱藏的關係與規則，以作為指導企業之決策制定。
  • 聯結分析(Association Rule Analysis)：指出變數與變數間的聯結關係。
  • 次序相關分析(Sequential Pattern Analysis)：找出變數與變數間，事件隨時間而聯結的關係。
  • 分類(Classification)：即藉由目前的分類，推論出一套最有效的規則來識別群體的類型。
  • 群集分析(Clustering Analysis)：即利用一些特性的組合來對樣本做群體的分類。
  • 預測分析(Forecasting Analysis)：是指以歷史資料來預測未來的走向。
• 模式模擬(Model Simulation)：是指由電腦去模仿一個複雜的過程，進行數量龐大、重複的試驗，以評估、預測在不同的環境下，系統所可能產生的結果。
  • 量化數據的模擬
  • 策略劇本的模擬
• 協調過濾機制(Collaborative Filtering)：是指利用同類型老顧客的資料作分析，以便瞭解及預測新顧客的行為，進而提供合適的產品。

支援知識擷取的主要IT工具：

• 智慧代理人(Intelligent Agent)：是指用來協助使用者完成某些特定目的及任務的一些軟體程式，其本身具有某種程度之智慧、知識，以及獨立、自主的特性，又稱為軟體代理人(Software Agent)。

整合型的知識管理系統：

• 企業入口網站：是企業為了支援整體的運作，整合了企業內外部各種結構與非結構、靜態與動態的資訊資源與運用，利用單一介面，以個人化的需求呈現，並依據企業不同的目標策略與對象，而有不同 的形式與支援重點。
  • 企業的資訊資源範疇(ARC Consulting, 2001)：

• 主要功能(ARC Consulting, 2000)：

• 主要目的(ARC Consulting, 2001)：

• 支援企業內部的知識管理
• 有效的輔助企業決策作成
• 支援企業外部的知識分享與協同商務
• 支援知識工作者建構一個量身訂作的虛擬工作環境
• 支援e化企業社群的成立

• 知識管理系統產品：
  • IBM/Lotus的Knowledge Discovery架構：

• Microsoft知識管理系統架構：