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大数据与智能时代的知识管理三大挑战与应对策略

2022-10-20 15:44

      “知识管理是运用集体的智慧提高应变能力和创新能力，是为组织实现显性知识和隐性知识共享提供的新途径。”                   ——卡尔·弗拉保罗

（图源：世链财经）
       今年已经是进入大数据时代的第十个年头。十年来，数据体量爆炸式增长、信息种类愈加丰富，数据愈加多元，价值密度却不增反降……多种趋势错综交汇下，知识管理的价值正在变得模糊。
       毫无疑问的是，大数据对知识管理造成了一定程度的冲击，虽然这将促使知识管理面对新的挑战，但同时也会让知识管理行业努力作出改变以适应时代的洪流。
       知识管理将要面对的新晋挑战主要在意识、模式、科技三方面体现。
       首先是认知挑战。大数据时代的到来给社会带来了剧烈的冲击，也给颠覆性的改变了人们对时代的认知。大数据时代相比以前有更多的数据供人们进行分析，数据变得更加详细，在某些领域的相关问题上，人们甚至能够获得与之相关的覆盖所有层面的全部数据，而不是像以前一样获取部分数据进行随机抽检；这使得人们能够发现全部的可能性。
       大数据的出现能够使人们掌握整体发展方向。大数据之前人们分析的数据较少，这要求每一份数据结果都要尽可能的精确记录，随着分析的数据规模的增大，分析人员对结果精度将的执著变得淡化——数据信息如此之多，掌握了整体方向，即使没有精确的结果，只要拿住了宏观上的路径，微观的细小分叉可适当忽略。这使得人们跳出了既往可能发生的以偏概全，抓住发展潮流变得信手拈来。
       大数据时代使得人们更多的从结果导向向相关联系进行探寻，结果变得不像从前那么必不可少，信息之间的联系在人们心中的地位陡然上升；也许我们不能再得知事件究竟缘何而起，但至少我们知道事件的影响范围，以及它未曾结束。
       其次是模式挑战。大数据时代下，知识管理的模式和方法都和从前大不相同。能力、技术或思考方式的创新影响深远，逐渐取代传统人力资源成本并不断突破现有信息科技的边界成为新的知识应用领域或知识管理发展侧重点，知识的边界正由实体经济企业可见的外部数据信息向虚拟服务企业的知识资源或非可见的隐性知识数据信息扩张；从移动互联到云计算，从人工智能到不久前提出的元宇宙概念，新技术为知识管理提供了新的成长空间，也创造了KM行业进一步自我突破的可能性。
       最后是技术挑战。随着时代发展，新技术日新月异，大数据崛起，互联网深入人心，人工智能技术飞跃，新的技术工具在不断影响着人们的观念、生活、社会，也影响这知识管理行业发展。尽管从某些方面来看，新的对知识管理造成了一定程度的挤压，但就当下而言，这些新技术同样也能够成为知识管理的重要的工具，知识管理可以也必须利用这些先进的方法突破知识边界达到更高层次；而不是因为新技术的层出不穷以致遭到人们的遗忘，这就好比——知识管理必须站在巨人的肩膀上。虽然过程艰辛曲折，却前途光明。
       以人工智能技术为例，人工智能能够更好的根据智能语义理解发掘隐性知识并最大程度转化为显性知识呈现在人们面前，例如语言、面部数据及其展现的情绪、微表情及其隐含的内心活动等，但对于某些领域深层次的或未知性强的隐性知识来说，显性-隐性的转变与无形-实体的转化依旧是困难重重。比如那些经验性质的无形财富或者依靠“熟能生巧”总结出来的个人的特色学习方法，这类知识无论在外部数据库还是实体档案室都难觅踪迹。人们需要自主的创造这些知识、发掘深层次的隐性知识并从中获取自身真正需要的知识；如何将经验落地转化为实体财富并从中提炼出属于自己的个人知识隐性财富是一个复杂艰难的过程，而这对于人工智能来说在相当一段时间内是个几乎不可能完成的任务。
       深蓝海域基于自主研发的Kmpro知识管理系统，结合知识图谱、原子化语义，人工智能检索等多种功能，植入多维度知识地图、知识云等多个先进理念，打造知识管理宫殿式模型支撑，帮助企业实现知识管理一个规划、两个体系、三个支撑完整持续运营。助力企业客户沉着应对三重挑战，将隐形知识转化为实体财富，整合大数据信息并对隐性知识进行有效转化，提升企业知识竞争力！

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