論語義網在企業知識管理中的應用

摘 要：知識管理是企業在知識經濟時代做出有效、正確決策的基礎，同時也是培養企業能力的基礎性工作。通常，企業的知識管理包括獲取知識、傳遞知識和使用知識三個基本組成部分，這三者是一個密不可分的系統，構成了知識資源在企業運作中的全過程。

關鍵詞：語義網；企業知識管理；應用

中圖分類號：F270.7文獻標識碼：A文章編號：1672-3198（2008）03-0130-02

1 企業知識管理

1.1 企業知識管理的內涵

復旦大學企業管理研究所許曉明在《論企業的知識管理戰略》一文中談到；“知識管理是企業在知識經濟時代做出有效、正確決策的基礎，同時也是培養企業能力的基礎性工作。”復旦大學管理學院的郁義鴻教授在《論知識管理的內涵》中指出：“知識管理并不凌駕于其它管理之上，但知識管理卻應該成為所有的管理的中心和關注的焦點?！豹?/p>

通常，企業的知識管理包括獲取知識、傳遞知識和使用知識三個基本組成部分，這三者是一個密不可分的系統，構成了知識資源在企業運作中的全過程。

1.2 我國企業知識管理目前存在問題

2007年《中國知識管理趨勢》中指出，知識管理戰略規劃和實施主體的不明確導致真正“落地不足”。相對于已經有76％ 的機構具備明確的戰略規劃而言，只有49．36％的機構表示具有了明確的知識管理戰略規劃。86％的機構認為有必要制訂知識管理戰略規劃，但在由誰制訂知識管理戰略規劃方面，不同的機構有不同的選擇，知識管理實施主體的不明確也導致實施難度的增加。

其次，機構仍然面臨著“缺乏高層的理解和推動”這個最大的挑戰；而“沒有融入業務流程” 和“知識管理優先級不夠” 也是知識管理實施中必須跨越的主要障礙。

2 語義網及其關鍵技術

2.1 語義網(Semantic Web)

語義網(Semantic Web)的出現就是要解決文本文檔和格式化知識的整合問題。 

應用語義網進行企業知識管理，其信息食物鏈可以形成智能代理，完成網上自動信息處理功能;同時，語義網基于XML和RDF，并在此之上構建本體和邏輯推理規則，以完成基于語義的知識表述和推理，能夠為計算機所理解和處理。語義網的特點為：語義網是對萬維網本質的變革，它的主要開發任務是使數據更加便于電腦處理和查找，擴展當前的WWW，使得網絡中所有信息都具有語義，將信息孤島發展成一個巨大的數據庫，其研究的側重點就是如何把信息表示為計算機能夠理解和處理的形式，即帶有語義。 

2.2 語義網的關鍵技術

（1）XML 和RDF 在語義網中的角色。

Berners-Lee給出了語義網中的層次關系，它主要基于XML (可擴展標記語言eX-tensible Markup Language) 和RDF/ RDFS (資源描述框架Resource Description Framework) ，并在此之上構建本體和邏輯推理規則，以完成基于語義的知識表述和推理，從而能夠為計算機所理解和處理。

XML 是許多軟件發展的基礎，它主要用于文檔結構比較松散的情況，與HTML 相對應(HTML 主要用于結構固定的超文本文檔) 。其最大特點就是可擴展性，即它允許用戶自己定義標記，是一種完全面向數據語義的標示語言，取消了HTML 的顯示樣式與布局描述能力，突出了數據的語義與元素結構描述能力，從而幫助人們解決協同工作、信息重復使用中面臨的許多問題。 

在語義網中，XML不是理想的基礎，RDF更為合適。語義單位可以在RDF中自然地轉換和表述。作為知識管理工具的RDF ，是一種能實現元數據編碼、交換和多次使用的基礎結構，它允許組織、關聯、分類和注釋這些知識，并通過設計一種能支持語義、語法、結構的通用機制來實現元數據的互操作，它是實現元數據互操作的通用語法模型。

（2）兩者之間的關系。

RDF 雖然提供豐富的語義描述支持，但對本地使用約束規則只提供有限的支持;XML 雖然提供明顯結構、基數和數據類型約束的支持，但是只提供很少的語義知識支持，而這種語義知識對于實現元數據域的可擴展動態變換是十分必要的。

但要實現語義網，并非有XML 和RDF 就行了，更主要的技術難題還在于要讓電腦可以進行過多的“思考”和“推斷”，所以要基于本體的概念來處理這些問題，在本體的層次上處理系統之間的沖突和整合冗余。 

3 利用語義網在企業知識管理中的作用克服能力剛性

如何在保持企業核心競爭能力的同時，克服能力剛性對企業成長與發展可能造成的負面影響成為現代企業所關注的焦點。核心能力也是一把雙刃劍——它在使企業保持競爭優勢的同時，能力剛性的出現又會抑制企業變革，削弱企業創新能力，阻礙企業的進一步發展。而知識管理的興起為我們研究克服企業能力剛性和提升核心競爭能力提供了新的思路。在內外環境發生變化時，已有的核心能力可能成為企業變革的障礙，表現出不易被改變的核心剛性（Core Rigidity）(Leonard-Barton，1992)特征。 

（1）能力剛性的含義。

美國學者巴頓對核心能力剛性做了如下定義：核心能力形成核心剛度，其中最普遍但也最不容易被人意識到的原因之一是過分強調目標。

知識管理通過“知識的獲取——知識的處理——知識的傳遞——知識的應用”這一完整的過程，捕獲企業內、外部資源中的知識，并結合產業技術動態和產業競爭動態，將其作為知識源融入到企業內部。再通過人力資源管理和信息管理分別對隱性知識和顯性知識進行分類處理，形成知識優勢，進而達到一種技術優勢。最后通過市場營銷管理使這種技術優勢轉化為獨特的市場優勢，從而使核心能力剛性不斷得以克服，有效地實現企業核心能力的更新發展。

（2）形成能力剛性的原因。

企業成長過程中的依賴性是產生能力剛性的基本原因。企業在成長過程中，受制于其發展歷史，核心競爭力一旦形成便向一個方向邁進，漸漸的企業能力位勢和能力發展路徑開始起主導方向的作用（Teece， Pisano and Shuen，1997）。 企業的整個發展過程是一個內部積累的過程，在這個過程中，任何時間點上的能力位勢都與它所繼承的演進路徑有關，而能力位勢在某種程度上又一次限制了靜態中市場戰略的決策，從而影響了核心競爭力的演化方向。因此，核心能力是企業特殊進程的產物，企業核心能力呈現出路徑依賴（Path Dependence）的特征。

其次，主導邏輯（Dominant Logic， Prahalad and Bettis，1986）會給能力剛性的生長提供空間。在核心能力的構建過程中，相關的知識和經驗會以規則、程序、方法和組織心智模式等方式儲存在企業的記憶中，并通過系統化的整理和規范成為組織內部處于優勢地位的主導邏輯。主導邏輯為企業核心業務的開展提供了穩定持續的支撐，并設定了解決企業所處核心業務領域一般問題的可行辦法，當企業在以后遇到與此相類似的問題時，企業就會從其記憶之中取回原來的方法與所遇到的問題相匹配加以解決。但是，主導邏輯會阻礙企業的創造性思考和對新知識信息的吸收，并且通過戰略、價值系統、權力分配、組織期望等強化組織成員舊有的認知和行為方式，在主導邏輯的限定下，企業難以識別和利用潛在的有利機會，對外界環境不確定變化的反應能力下降。

再次，片面強調靜態效率，會使企業掉入“能力陷阱”（Ability Traps）。為了保持現有的競爭優勢和核心競爭力，企業往往會一味追求基于當前核心競爭力的靜態效率挖掘。靜態效率（Static efficiency）是指技術和偏好保持不變時的效率。如果偏離靜態效率引起一個更快的技術變化率和生產率的提高，它們就會產生高于滿足靜態效率的條件時的消費者滿足水平。企業在決策上一般都會依照以往的經驗運作，從而忽略了創新，長此以往，企業將漸漸的陷入“能力陷阱”無法自拔。

（3）如何利用語義網技術克服能力剛性。

①能力剛性的評價指標。

組織效率由兩方面的因素決定：一是組織內部結構的設計；二是組織內部的領導與權力機制。組織內部由于存在缺乏科學性的憑個人直覺、經驗和個性進行管理的家長制管理以及缺乏靈活性的科層等級制管理等，因而不能適應知識社會中企業經營與管理的要求，使組織的革新落后于外在環境的變化。這也是核心能力剛性產生的一個重要原因。 因此，創新組織管理方式使之向有利于知識和信息傳播、共享和創新的網狀結構發展，促進知識的生產、流動、集成和利用，增強組織的學習能力和革新能力，是提高組織績效，預防能力剛性產生的有效措施。

（2）利用語義網技術克服能力剛性

企業的知識管理并不是單純的按舊的思維獲取、處理、傳遞和應用知識。筆者認為這里的知識管理應該是基于語義條件下的知識管理，這也正體現了其知識創新的靈魂。經過語義網在技術上對知識的處理，在管理過程中的不科學、經驗和個性進行管理的制度必將不復存在，取而代之的是科學的一套管理體系，這個體系的建立依靠于強大的本體概念和科學的語義網。利用本體的概念使得每一個評價體系都有章可循，用統一的格式來確定需求和目標，這無論在企業內部或外部環境中都是重要環節。之所以提倡企業重視知識管理，重視語義網的建設，目的在于讓企業的發展更規范，使企業的核心競爭力成為真正的高效資產，而不是禁錮管理者的頭腦。在信息時代下，企業不僅需要管理經驗，更需要一套科學的適應信息時代的信息工具。所以，在處理企業能力剛性這一問題，即過分強調目標問題上，語義網有著突出的優勢。當然，這一切都建立在語義網關鍵技術的突破以及人工智能的發展基礎上。

參考文獻

［1］http://baike.baidu.com/view/1967.htm， 2008-01-01.

［2］Tim Dean. The future of the internet according to Tim Berners-Lee， 2006.

［3］http://www.semantic-conference.com/2007/sessions/g3.html， 2008-01-01.

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