撥開數(shù)據(jù)迷霧看知識(shí)(AMT研究院 黃慶揚(yáng) 編譯)

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越來越多的公司通過收集令人難以置信數(shù)量的數(shù)據(jù)，來應(yīng)對(duì)尋找未來發(fā)展趨勢(shì)之挑戰(zhàn)

——Megan Santosus

對(duì)江森自控公司（Johnson Controls）公司的首席信息官（CIO）Sam Valanju來說，知識(shí)管理是從一個(gè)詞開始的：模式。

江森自控收集了各種各樣的關(guān)于自動(dòng)化系統(tǒng)以及公司開發(fā)的建筑控制系統(tǒng)的信息。而且，通過網(wǎng)絡(luò)聊天室、電子郵件、現(xiàn)場(chǎng)報(bào)告等方式同呼叫中心的工作人員進(jìn)行交互，江森自控?fù)碛卸喾N方式獲取關(guān)于其顧客、產(chǎn)品以及從這些產(chǎn)品中得到的經(jīng)驗(yàn)等知識(shí)。問題是——正如Valanju承認(rèn)的那樣——如何搞清這些數(shù)據(jù)的意義。

如同其他公司尋找各種渠道了解顧客一樣，以獲取有用的數(shù)據(jù)一樣，江森自控公司內(nèi)部的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)也越來越顯示出其價(jià)值了。當(dāng)越來越多的信息只儲(chǔ)存在各種應(yīng)用系統(tǒng)中時(shí)，一種現(xiàn)實(shí)的危機(jī)——信息的凈效用危機(jī)——也將被掩蓋了。（見The Gathering Storm，12月份的“In the Know”專欄）。這就是為什么數(shù)據(jù)挖掘——一種特殊的工具，從多得泛濫的數(shù)據(jù)里挖掘出結(jié)構(gòu)化的和相關(guān)的內(nèi)容，以供組織日常運(yùn)行之用——會(huì)被許多CIO提上了日程。

對(duì)Valanju來說，從一家叫做Intelligenxia的公司購(gòu)買到的軟件幫助他將這些混亂的數(shù)據(jù)變得有序。較單純的技術(shù)更有趣的是江森自控使用這套軟件的方式。這套軟件，Valanju說道，被當(dāng)作一種公司的資源來使用，它反映了不同部門之間的集中服務(wù)。舉例說，一個(gè)呼叫中心的推銷員想查詢某種設(shè)備的安裝過程。為了解決這個(gè)問題，推銷員需要知道在這個(gè)領(lǐng)域是否有此種設(shè)備的現(xiàn)成知識(shí)。通過在Internet里輸入一個(gè)查詢——Valanju舉了個(gè)例子，說在Google或者其他的搜索引擎進(jìn)行搜索——這個(gè)推銷員能夠通過檢索象e-mail和現(xiàn)場(chǎng)報(bào)告文檔里的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，來看是否存在關(guān)于此種設(shè)備、顧客甚至是影響安裝的地理關(guān)系等安裝規(guī)律。

然而，數(shù)據(jù)挖掘不同于搜索引擎，它所得到的信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出采樣數(shù)和相關(guān)內(nèi)容。理想情況下，這類工具還應(yīng)該能為終端用戶提供分析和預(yù)測(cè)功能；也就是說，它們提供的不僅僅是信息，還包括具有可操作性的知識(shí)。在江森自控的例子里，軟件規(guī)律圖，或者說，能將任何人的注意力從公司手頭（據(jù)Valanju估計(jì)有數(shù)百G）的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)移開。例如，如果存在一個(gè)一般的安裝規(guī)律——如發(fā)生在冬季的相關(guān)問題，這個(gè)推銷員就能夠斷定：氣候在這里扮演了一個(gè)重要的角色。

在這個(gè)新興市場(chǎng)中，Intelligenxia并不是唯一的公司。另外一些供應(yīng)商也將目光瞄準(zhǔn)在這個(gè)幫助組織理清無序數(shù)據(jù)的市場(chǎng)，這些公司包括ClearForest, Inxight, Megaputer和SPSS。雖然這些公司將其定位于商業(yè)智能提供商上，但實(shí)際上他們都對(duì)客戶承諾同樣的事情；也即，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以管理和可操作的知識(shí)。

當(dāng)提到KM（知識(shí)管理）時(shí)，問題就不僅僅是少量、而是大量的信息了。數(shù)據(jù)挖掘只是組織從谷殼里找出谷粒的一種工具。
 
讀者觀點(diǎn)

模式

日期：2005年6月14日，09:55:38 AM

是的，模式是觀察數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。觀察數(shù)據(jù)會(huì)讓你歡呼起來。

Amazon會(huì)將其采購(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)游客開放——你所得到的是你正在瀏覽的本地?cái)?shù)據(jù)。但是，如果將這些本地?cái)?shù)據(jù)集合起來，你會(huì)得到一個(gè)全球模式。

網(wǎng)絡(luò)分析會(huì)從個(gè)人書籍?dāng)?shù)據(jù)里發(fā)掘出潛在的模式。

Valdis Krebs

首席科學(xué)家

沒有數(shù)據(jù)挖掘，KM的應(yīng)用角色是什么？

時(shí)間：2005年6月12日 07:22:58 PM

如果人們僅僅被不停的告知數(shù)據(jù)并不等于知識(shí)，我們需要做的是共享我們的知識(shí)（顯性的和隱性的）等等，他們從來都不會(huì)弄明白KM的概念?，F(xiàn)實(shí)中的KM項(xiàng)目和系統(tǒng)需要真正的工具挖掘真實(shí)的知識(shí)——共享組織范圍內(nèi)的知識(shí)資產(chǎn)的平臺(tái)。
 
知識(shí)管理比數(shù)據(jù)管理的范圍更為寬泛

2005年4月21日 06:45:56 AM

這篇文章對(duì)知識(shí)管理的解釋的十分簡(jiǎn)潔，并且試圖將信息系統(tǒng)和知識(shí)管理結(jié)合起來。知識(shí)管理是一個(gè)十分豐富的概念。它和信息系統(tǒng)的區(qū)別主要有兩個(gè)方面。第一，它包括來自MIS的信息；第二，它僅僅在管理決策上利用這些信息。在此過程中，KM利用所有的IT工具和技術(shù)，并為他們提供支持。DSS, ERP和其他用戶界面友好的軟件都能幫助KM運(yùn)行得更好，從而使組織運(yùn)行得更有效率和更有效果。

NIILM商學(xué)院高級(jí)講師

數(shù)據(jù)不同于知識(shí)

時(shí)間：2005年4月20日 08:10:29 AM

商業(yè)智能(BI)系統(tǒng)不同于知識(shí)管理(KM)系統(tǒng)。也許BI只是完整的KM解決方案中的一小部分，但KM更多的是處理隱性知識(shí)——不被認(rèn)為是數(shù)據(jù)的豐富信息。一個(gè)真正的KM系統(tǒng)應(yīng)該允許用戶尋找專家，或者允許用戶搜尋豐富的信息，如電視媒體等。

我承認(rèn)，BI系統(tǒng)更側(cè)重于信息收集，但是信息收集不同于共享和收集知識(shí)。

MORI聯(lián)合公司商業(yè)分析師

Rob Fay, M.I.M.
 
數(shù)據(jù)迷霧對(duì)永久的知識(shí)

時(shí)間：2005年3月16日 11:42:34 AM

組織良好的數(shù)據(jù)就是知識(shí)嗎？當(dāng)然，組織良好的數(shù)據(jù)對(duì)任何組織都至關(guān)重要，沒有人能夠否認(rèn)這一點(diǎn)。但是大多數(shù)人也必須同時(shí)承認(rèn)：絕大多數(shù)知識(shí)都隱藏在知識(shí)工作者的頭腦之中，如隱性知識(shí)等。那么，為什么存在一個(gè)所謂的數(shù)據(jù)挖掘，知識(shí)管理的東西呢？不管數(shù)據(jù)挖掘的效率如何，它仍需要有人來解釋數(shù)據(jù)，并確定它是否重要，然后決定如何處置它。

如果江森自控自己開發(fā)了一套世界級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘/分析程序，它會(huì)為之自豪。的確他們值得為此自豪，但是請(qǐng)不要稱呼它為其他的什么東西。這樣會(huì)對(duì)彼此造成傷害。

Paul McDowall

學(xué)習(xí)和知識(shí)管理的特別顧問