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五大国际巨头的知识管理

    知识管理解决方案的核心内容是制定知识管理策略。知识管理策略要解决观念问题,要突破信息时代形成的思维定式,更新知识,使观念向知识时代校正。知识管理策略还要解决机构的文化问题,使机构具有知识时代所要求的组织学习能力并建立知识共享机制。接下来是选择适当的产品,开发知识管理项目。因此,知识管理市场具有咨询服务需求与技术产品需求共生的特点。前者解决知识更新、观念更新、策略制定、文化改造、调整机制等问题;后者解决具体实现的问题。正是基于知识管理的这种特点,重要的知识管理供应商都同时提供咨询服务和技术产品。

    知识管理产品与服务的另一特点是种类繁多,每个供应商都有自已的一套说法,这些说法互不相同,甚至差别巨大。这是由两个原因造成的:首先,目前无论在学术上还是在实际应用中,知识管理都处于非常早期的阶段,其定义有数百种,学术上也有很多不同的观点,供应商当然是各取所需;其次,供应商都是从自已原先的领域进入知识管理领域,拥有不同的技术和产品,而知识管理本身与其说是一种新技术不如说是一种新观念,大量现有产品与技术都与知识管理相关,供应商所做的只是根据知识管理的需求,重新定位现有的产品。

    这里着重讨论一些重要的、具有不同特点的知识管理产品与服务。

    Lotus:以专取胜

    虽说Lotus与IBM本是一家,知识管理论调也一样,但各自有各自的知识管理产品,所以还是要分开说。

    在所有知识管理解决方案厂商中,Lotus给人印象最为深刻。知识管理所必需的文档管理和群件技术在1998年前后已经是Lotus的主打产品。而Lotus Notes本身是一个可完成多种应用的平台,虽然不是浏览器界面,但在原理上已经很接近企业门户,这些都是Lotus进入知识管理市场的先天优势。这两年知识管理的兴起,对Lotus来说实在是一个天赐良机。Lotus在知识管理上狠下一番功夫,拼命赌一把也就在情理之中了。

    Lotus、IBM研究中心、IBM知识管理研究所共同对Lotus专业服务以及IBM全球知识管理服务机构在全球的2万个客户的知识管理实践进行了调查,以Lotus现有技术为基本出发点,制定出独特的理论框架,并确立了知识管理产品策略。第一个产品K-Station企业门户和其配套产品Discovery Server已经完成。

    Lotus认为,仅仅将知识管理局限在从海量信息中提取有用资料是不够的,还要找到具有专业知识的人,这些人还要交流、互动、进行创造性的工作。于是,Lotus将数据、资料及处理过程定义为"事物(Thing)"、将建立在网上的虚拟工作环境定义成"场所(Place)"、将员工、客户、专家、合作伙伴等定义成"人(People)",而在人、场所、事务之间建立有机关联才是理想的知识管理环境。

    其中,K-Station已经具有知识管理系统必备的知识管理功能,Discovery服务器则是对前者的增强。

    在K-Station中,每个人都有自已的场所--个人场所(Personal Place)。个人场所为担任不同角色的人员提供定制的日常工作环境。在个人场所中可进行电子邮件处理、管理日程、讨论、获取订阅资料、编辑文档等操作。沟通场所(Community Place)为由相关人员组成的小组提供了共享与共同工作的环境。所有个人文档都被加上了基于场所的标签,并按场所将文档进行分类归档。这种机制为文档的共享和检索提供了方便。在场所中可以看到何人正在线上,并列出共享场所的清单,在线上的人可以相互进行即时的消息沟通。目前,K-Station必须在Domino环境下运行,因此系统中至少要有一个Domino服务器。

    微软:追求通俗

    微软一方面将现有产品基本上都贴了知识管理的标签,一方面也在开发新一代知识管理产品。微软的新一代知识管理产品正在进行第三版β测试,其产品代号为"Tahoe(太湖)"。与Lotus不同,微软没在知识管理理论上标新立异,在这一点上,微软比Lotus"通俗"得多。

    按照微软的说法,Tahoe是集文档管理、文档索引/检索和协同工作于一身的企业门户。Tahoe的文档管理包括版本控制、文档的作者与密码属性管理、文档发布控制、签发控制等功能。在文件索引方面,Tahoe可以进行全文检索,也可以对网站、文件系统、Exchange服务器、Lotus服务器等多种信息源进行检索。

    除此之外,在Tahoe系统中还可以采用人工方法对文档进行分类处理,在处理过程中,Tahoe的分类助理可以学习人工分类规则,当样本达到一定数量,分类助理就可以自动进行分类。

    Tahoe由文档服务器、索引服务器和检索服务器组成。这些服务器既可以安装在一台机器上,也可以分装在三台机器上。使用时,既可以以WWW方式进入Tahoe,也可以通过MS Office中的Tahoe插件进入,还可以直接从Windows文件系统进入。

    微软的策略是只提供知识管理系统平台,而针对各行各业的知识管理解决方案由经微软认证的合作伙伴提供。

    Lotus与微软在知识管理领域各有所长:Lotus像一个老谋深算的智者,微软更像一个门槛精的小伙。Lotus先建立一个严格的体系,然后再一步步推进;微软则不太在意体系,缺什么就做什么。Lotus的难点在于它所建立的体系是否能被各界人士认同,而微软的问题是体系不严密。

    IBM:挖掘文本

    在文本挖掘软件中,IBM的Text Miner很有代表性,其主要功能是特征抽娶文档聚集、文档分类和检索。

    Text Miner的特征抽取器能从文档中抽取人名、组织名和地名以及由多个字组成的复合词。此外,特征抽取器还能抽取表达数字的词汇,例如,"钱"、"百分比"、"时间"等。抽取完特征以后,有相似特征的文档就被自动聚集成一个集合。利用这一功能,知识管理系统可以从大量文档中找到相关文档。Text Miner还可以对文档进行自动分类。

    Autonomy:去除冗余

    在中国,知道Autonomy公司及其技术的人不多。但实际上,Autonomy及其CEO迈可·林奇(Mike Lynch)在知识管理界的知名度很高。迈可·林奇1991年毕业于剑桥大学,主修神经网络。他受模式识别所用的概率算法的启发,创立了Neurodynamics公司,以概率论中的贝叶斯公式和香农的信息论作为其技术的理论基础,开发出文本挖掘产品。1998年,Autonomy公司看中林奇的技术,以400万美元并购了林奇的公司,林奇也成为Autonomy公司的CEO。

    Autonomy最核心的产品是Concept Agents。在经过训练以后,它能自动地从文本中抽取概念。

    在林奇看来,按照香农的信息论,文档中除有效概念外,还有大量的冗余信息。而词或短语是否为冗余可根据它在文档中的随机度(概率)来判定。如果能滤去冗余,就可从文档中自动抽取出表达文档主题的概念。在林奇的方案中,先要对系统进行训练,处理一些文档,由使用者对非冗余概念做出认定和识别。按照贝叶斯概率理论,这一步实际上是让系统获得关于概念的先验概率。系统在随后的自动处理中根据这些概念在文档中出现的实际情况,按贝叶斯公式求出后验概率,以此作为冗余过滤的依据。这一方法与语种无关,由于每个用户都要对系统进行个别训练,因而系统的文本挖掘天然就具有高度个性化的特点。到目前为止,包括报业巨头默多克的新闻集团在内的一批知名公司已经成为Autonomy的客户,Compaq公司也已经将Autonomy的技术和产品纳入其知识管理解决方案并在客户中推广。

    TelTech:服务知识管理

    TelTech的创始人Joe Shuster是一个化学工程师,他曾创建并出售了一个成功的低温工程专业公司。这一段工作使Shuster深切感受到从公司外获取专业知识的困难。基于此,Shuster于1984年创建了TelTech公司。

    TelTech提供三类服务:第一类服务由专家提供。TelTech拥有数千名签约专家,他们主要是有成就的学者、退休的资深专业人士和愿意提供资询服务的专业人士。TelTech并不试图将这些人的知识存入计算机,再以专家系统的方式提供服务,而是维护专家档案,当客户需要用服务时,TelTech的知识工程师就帮助客户分析问题,并向客户推荐数位专家。第二类服务是专业文献检索,用户可以自已通过TelTech的门户网站进行检索,也可以在知识工程师的帮助下进行检索。第三类服务是产品与厂商检索,这种服务也是通过其门户网站提供。

    TelTech成功的关键是建立了高性能的知识结构。它采用主题法,其主题词表分为不同专业,共有3万多个,由数位知识工程师维护,每周更新500~1200个词。

    目前,计算机世界网也在致力于开发基于公共信息的知识管理系统,所采用的策略与TelTech基本相同。现在,计算机世界网"e海航标"频道提供的实际上就是基于主题法的IT知识管理服务。
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