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一種面向決策支持的企業知識管理系統集成框架①

2012-12-31 00:00:00石松
科技創新導報 2012年25期

摘 要:知識管理和決策支持是大型企業信息化建設的兩大核心內容,二者呈現相互融合的趨勢,通過知識管理來實現輔助決策是當今企業信息化建設的重要發展方向。本文通過對知識管理和決策支持本質特征分析,提出一個面向決策支持的企業知識管理系統集成框架,為大型企業知識管理系統建設提供一個新的思路。

關鍵詞:知識管理 決策支持系統 企業信息化 系統集成

中圖分類號:TP393文獻標識碼:A文章編號:1674-098X(2012)09(a)-0032-03

引言

當今世界經濟形勢日益嚴峻,大型企業面臨著全球化的競爭,知識資源在企業增強自身競爭優勢中扮演越來越重要的角色,是企業核心競爭力的重要表現。知識管理本質就是對知識資源進行有效管理,著重于收集、規劃、傳播、應用散布在企業信息系統與人腦中的知識[1]。信息化時代最主要的特征就是知識經濟的形成,知識管理不僅僅是支撐企業生產的技術手段,更是一種創新的管理思維和模式,是利用組織的智慧提高企業的應變和創新能力,施樂公司、BP公司、摩托羅拉公司、IBM公司都相繼建立了知識管理系統,在其全球經營戰略制訂、經營成果分析、業務流程優化、人力資源培訓與提升方面均起了重要作用。由此可見,知識管理是一種以人為中心、以信息為基礎、通過對知識資源的管理,實現組織知識共享,提高組織的應變和知識創新的綜合性能力[2]。

決策支持系統是通過數據、模型和知識,以人機交互方式進行決策的計算機應用系統。它是管理信息系統發展的高級階段,它為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環境,通過調用各種信息資源和分析工具,幫助決策者提高決策水平和質量。20世紀90年代初,決策支持系統與專家系統(Expert System,ES)開始相互融合,共同形成智能決策支持系統(Intelligent Decision Support System, IDSS)。數據、模型、知識是決策支持系統中3個重要依據,分別滲透到IDSS中的數據部件、模型部件、推理部件和人機交互4個部件中[3]。

基于知識的科學決策已成為企業可持續發展,創造高績效的強大推動力。正確的決策可幫助企業進行適應性戰略選擇,制訂最佳的經營計劃,提高管理效益。然而,目前在中國大型企業信息化建設過程中,決策支持和知識管理仍處于兩個相對分離的狀態。知識管理系統主要停留在知識的創建與分類階段,尚未能實現對決策的支持。而決策通常更多的是依賴決策者(通常是相關領域專家)的經驗分析和定性分析(隱性知識),而利用知識和數據進行定量分析的技術能力還需要大幅提升。

大型企業為能全面支撐企業生產控制與經營管理,通常都具有多個核心業務系統。這些業務系統產生的海量業務數據可以通過數據倉庫(DW)、聯機分析處理(OLAP)等技術進行數據分析,挖掘業務規則,形成可量化的知識(顯性知識)。本文旨在提出一種能夠將顯性知識與隱性知識相結合的知識管理系統集成框架,為大型企業知識管理系統的建設與應用提供一種新的思路。

1 知識管理系統的研究及應用現狀

知識管理過程可以劃分為4個環節:知識生成管理:包括知識獲取和知識創新; 知識積累管理:包括知識整理、知識保存、知識更新;知識應用管理:包括知識測評、知識應用;知識交流管理:包括知識傳遞、知識分享。日本學者野中郁次郎將知識分為隱性知識(Tacit Knowledge)和顯性知識(Explicit Knowledge)兩部分[4]。這種分類是知識管理領域中最重要的,已被廣大學者所接受的知識分類結構。其中隱性知識是指高度個性化、難以用形式化、記錄、編碼或表述的知識,最為典型的就是直覺和經驗。顯性知識是指可以用文字、數字圖形或其他符號清楚地表達出來的知識,知識管理的一個重要觀點,就是隱性知識比顯性知識更完善、更能創造價值,而目前的人力決策其主要依據也是存在于決策者大腦中的隱性知識。

圖1是福建億榕信息技術有限公司研發的知識管理系統的業務能力框架,自下而上可劃分為知識管理評價、知識共享、知識存儲、知識獲取、知識創造與知識鑒別6個部分,覆蓋知識管理評價、知識管理實施、知識管理改進以及知識管理策劃4個方面。

從大型企業信息化管理角度出發,知識管理是安全保證企業知識獲取與開發、表達與整理、共享與使用的必要過程措施,作為新的研究領域、尚沒有統一規范的框架模式。因為,企業的戰略目標不同、業務目標不同、管理模式不同將會對知識管理建設的內容產生重要影響。從建設經費投入上分析,企業在信息化建設上所花費的所有投資收益最終必須推動其戰略目標的實現,也就是說信息系統的建設必須能有助于企業輔助決策。然而,目前的知識管理系統主要集中在知識收集與共享上,在宏觀上將知識管理與決策理論、決策實踐、決策目標及決策支持系統實踐相結合進行整體研究還很少,面向大型企業決策支持的知識管理理論還不成熟,為了解決這個問題,下文重點分析面向企業決策支持的知識管理系統應用框架。

2 面向決策的大型企業知識管理系統構建框架

大型企業所應用的信息系統包含兩種類型:一種類型是業務支撐系統,如ERP等,另一種類型是管理支撐系統,如辦公自動化,綜合管理系統等。無論是哪一部分,均可以產生顯性的知識和隱性的知識。要實現知識管理系統能夠支撐企業輔助決策,其關鍵就是使隱含在上述兩種類型數據庫中不能直接量化的隱性知識顯性化,組合成能夠全面、動態、立體服務于企業的管理信息,有效控制企業日常運行及管理中各要素的流向,提高信息系統對企業的決策水平,決策管理水平。

綜合上述分析,可以將企業信息基礎設施劃分為兩個部分,一個是企業數據基礎設施,主要是指數據倉庫。另一個企業知識基礎設施,其典型代表是帶有知識庫的知識管理系統。整個集成框架由下列5個層次構成:

(1)模型支撐層

數據基礎設施對應的是數據模型庫,企業知識基礎設施對應的是知識模型庫。這兩種模型庫分構成了決策支持系統的模型支撐層。

數據模型庫是各種面向決策的算法組合而形成的模型,數據模型庫的一個重要特征是可以定量計算,這里模型的各參數由數據倉庫提供。最典型的有數據模型,有預測模型、數量經濟模型、線性規劃、非線性規劃等等,其特點是多層次,多功能,每個模型的參數由數據倉庫定量產生。數據倉庫是決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫研究和解決從數據庫中獲取信息的問題。數據倉庫的特征在于面向主題、集成性、穩定性和時變性。主題是為了特定的應用目的或應用范圍,而從數據倉庫中獨立出來的一部分數據。數據基礎設施可提供的輔助決策工具有:數據查詢和報

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