数字化转型企业需要什么样的知识管理

在上一篇《数字化转型企业的业务引擎——知识数字化》中，我们提到：业务“数字化”后产生的运行规则变化，称为知识数字化。知识数字化作为业务规则与业务“数字化”之间的桥梁，是数字化转型企业的业务引擎。

知识数字化依赖有效的知识管理来实现。数字化转型企业怎样开展知识管理以实现知识数字化呢?

一、企业开展知识管理的对象和目标

对于大多数国内企业，传统的知识管理存在知识与业务两张皮的问题，导致出现业务规则执行“经验化”和知识管理“文献化”的情况。我们认为，传统的知识管理存在的第一个问题，就是知识管理的对象不够清晰，把知识管理当成了文献管理、档案管理，把企业知识库建成了电子图书馆。

对于数字化转型企业来说，知识管理的对象应当是业务“数字化”后，企业业务的运行规则。一切知识管理活动围绕业务运行规则的维护、更新和有效运用来开展。知识管理的目标应当是：通过实施管理活动，将企业运行过程中积累的智力成果有效转化为业务运行规则并动态更新;将业务规则与业务活动本身紧密耦合，以便在业务活动的任何环节和阶段有效运用规则。

在《数字化转型企业的业务引擎——知识数字化》中，我们提到，从数字模型的角度，企业业务“数字化”后，形成了业务活动的数字模型。其中除了业务活动本身的数字化之外，还需要业务运行规则的适应性变革，从而成为数字化转型企业的业务引擎，以满足业务活动“数字化”之后的的运行驱动需要。这种业务运行规则的变革就是知识数字化。而数字化转型企业开展知识管理的重点，就是对知识数字化这种业务运行规则变革过程中知识本身、知识创造过程和知识的应用进行管理。

二、文档资料的结构化改造——形成知识原料

知识管理的对象是企业的业务规则，而业务规则只能从企业业务开展过程中产生的各类文档资料中生成。所以企业知识管理的第一个环节，就是对文档资料进行结构化改造，包括电子化和数据结构化两步。根据原始资料的属性不同，又区分以下几种情况：

1.全结构化数据。原始资料本身就由规范、清晰的清单组成，经过电子化并对各字段进行定义后，可以利用二维表结构来逻辑表达和实现，并严格遵循数据格式与长度规范的数据;

2.半结构化数据。原始资料具有一定的逻辑性和数据组织性，但又无法直接通过二维表结构来记录的数据，可以根据业务需要对其采用合适的方式进行组织和存储(如XML文档或抽取关键信息转换为结构化数据)，以平衡数据的可扩展性和查询的便利性。

3.非结构化数据。如文本文档、视频等。对于非结构化数据的处理，可以根据业务实际需要，灵活采用多种方式处理：如采用添加标签、关键字的方式将其索引化，将结构化的索引纳入知识管理范围;将抽取制度、流程或体系文件中的相关要求开展流程建模，将结构化的流程模型纳入知识管理范围等。

在《数字化转型企业的业务引擎——知识数字化》中，我们将业务运行规则的变革，也即知识数字化分为业务活动步骤化知识、步骤环节要素化知识和要素数据规格化知识三类。文档资料的结构化改造要在业务部门主导下，IT部门提供技术和智力支撑，业务各参与单位分工实施的方式开展，整个过程要以业务活动开展对上述三部分知识的管理与应用需要为中心。下面来分别探讨这三类知识的创造过程和应用。

三、基于流程建设和流程评估，实施业务活动步骤化知识管理与应用

在《数字化转型企业的业务引擎——知识数字化》中，我们提出，从系统的数字模型观点看，一个业务活动的步骤化知识，可以记录在与之相关联的另一个业务活动流程本身。

业务活动步骤化知识的产生，与业务活动的具体目标密不可分。如数字工程中，装备不同研制阶段针对不同的业务需求，对于装备建模的维度和粒度是不同的。根据不同的业务需求分别建立的不同的数字模型作为装备数字化的业务活动步骤化知识，存储在了相应研制阶段的业务流程当中。

对于此类业务活动步骤化知识的创造和应用，是体现在与之相关另外的业务流程当中的，通过开展流程建设和流程评估，同步实现了对相关知识的有效管理。

四、以结构化数据为中心，开展步骤环节要素化知识管理与应用

我们认为，步骤环节要素化知识的管理与应用，要以文档资料结构化改造后的结构化表单、索引、流程模型为中心，通过结构化数据的牵引，实现企业运行中大量非结构化数据的高效应用。具体包括范式化、模板化、模块化、和模型化应用。

对于范式化应用，主要是通过在业务执行的步骤环节中并行加入提示性、指导性的步骤环节和要素，员工在完成范式提示的同时，同步顺利开展相关的业务活动。范式化应用的目标是为员工在执行某项具体业务的过程中提供引导和帮助。

对于模板化应用，主要是将业务活动各步骤环节的控制要素根据业务步骤需要进行集成，提供标准化的要素集成模式，帮助员工将主要精力投入到核心工作当中。

对于模块化应用，主要是通过开展业务架构设计，在业务活动步骤化的基础上，将各类业务通用的功能、板块和步骤剥离出来，以模块化方式将所有业务活动流程模型搭建出来，其核心是将业务活动各步骤的控制要素进行模块化聚类和重构，在达到要素控制效果的前提下，简化流程的增量建模过程，在业务发生变化后，可以有效控制局部业务变化对整体流程架构的影响范围，减少业务变化对流程模型的冲击。

对于模型化应用，主要是将部分结构和运行逻辑复杂的业务对象，将其内部的业务步骤化、步骤要素、要素数据以相对独立的数字模型方式组织起来，建立实际业务对象的数字化表达，通过模型在数字空间的仿真运行，对实际业务对象的运行开展低成本试验和预测，优化实际业务模式，提高业务效率。条件具备的情况下，还可通过数据实时互通构建数字模型与实际业务对象的数字孪生体，进一步提高模型应用效果。

五、关注信息系统建设与维护，实现要素数据规格化知识管理

在第二章我们提到，企业知识管理的第一个环节，就是以业务活动开展需要为中心对文档资料进行结构化改造。文档资料改造的结果是相关的结构化、半结构化数据以及与其他非结构化数据的连接方式。这些数据以流程、范式、模板、模块和数字模型开展应用的重要前提，是在业务信息系统中落地实施。这就是知识管理中的要素数据规格化知识管理，其关键是信息系统的选型、设计、建设和运维，知识的承载方式是信息系统的各类协议、算法、数据指标和数据结构。