面向復雜的大型集團企業知識管理系統的構建

● 何建佳 徐福緣

■責編 李志軍 Tel:010-88383907 E-mail：lilearing@163.com

大型集團企業面臨著艱巨而迫切的知識管理的任務。首先，作為存儲信息載體的知識，其傳遞、繼承、進化等有一定的慣性，不易改變。其次，由于業務單元多、分布區域廣、行業跨度大等原因，其知識管理的各個環節不僅受到技術因素的制約，而且經常受到眾多來自內部及外部復雜社會因素的影響。因此，其知識管理的內涵更豐富、技術性要求更強。最后，大型集團企業的運營管理模式往往成為企業發展的標桿，其知識管理的模式理應承擔起推進我國企業進一步深化管理改革及協同政府實施社會管理的責任。

鑒于此，文章在前人研究的基礎上，通過對我國大型集團企業基于不同組建方式的知識管理（傳承、進化）模式的簡單梳理及分析，就當前我國大型集團企業知識管理問題展開探討。

一、我國大型集團企業的知識管理模式

知識管理是指對企業有用知識的整理、整合、存儲、轉移、轉換、創造、再現、應用等等。20世紀90年代以后，隨著人們對知識經濟認識的加深，知識管理日益成為企業管理、發展的核心要務。其實，知識管理從企業誕生之日起即伴隨著企業的發展、變遷而隨之進化，并形成一定的傳承模式。就我國大型集團企業而言，其知識的整合、外化及內化過程，大致形成了以下幾種模式：

1.政府主導式。該模式主要見諸于規模較大的自然壟斷性國有大型企業，主管政府職能部門主導了企業知識的整合及內外化。其特點是知識管理政治化，知識在集團內部能迅速得到整合，但知識的內化和外化能力相對較弱和緩慢。同時，雖然改制后政企分開，但由于知識慣性和管理惰性，市場社會環境因素仍然相對缺乏，特別是中長期因素導入的相對缺失，使得這一模式很難適應當前不斷變化的、日益復雜的社會環境的需要。

2.政企雙重主導式。該模式多集中在規模經濟效益比較明顯的鋼鐵、汽車、外貿等行業，集團企業通常由政府主導，以某一大企業為核心，由供需鏈上把相關的結點企業聯合組成。其特點是核心企業在政府支持下主導集團企業的知識管理，把控話語權，占主導地位。這一模式往往缺乏對結點企業知識的存儲、發現、整理、整合等，使之得不到應有的重視，甚至被弱化、忽視。知識管理過程中結點企業的缺位，使得知識的群化（識別、分享隱性知識）等過程很難在集團內得到有效實施，造成知識人為的撕裂，進而影響知識管理的推進及效果。

3.強強聯合推動式。該模式主要見于由供需網上幾個核心結點企業聯合組建的大型企業集團。其特點是組建后各組分均具有很強的知識管理慣性，整合效果往往不佳；知識管理的推進對集團上層的行政依賴性強，即往往成為管理層相互妥協的戰術需要。

4.股權并購式。該模式主要見于上市公司，母體企業憑借強大資本在行業內或跨行業間迅速完成對目標企業的兼并、收購，控制其股權，形成聚變式集團企業。其特點為知識管理對企業的戰略性演進反應遲緩，知識整合困難；知識網絡易脆性因素增加，魯棒性差。

5.自成長生產式。該模式主要見于家族式企業，伴隨母公司規模和經營范圍的擴大而逐漸形成對若干企業的獨資或控股經營。其模式往往表現為知識管理的系統化、理論化、專業化不夠，知識概念和體系陳舊，很難適應變化了的環境需要，特別是應對復雜事務的需要。

受企業組建模式的影響，我國各大型集團企業在知識管理上存在很大差異，未能建立一個較為系統、成熟、較為科學和適用的管理方法，知識管理存在諸多弊端，與企業發展不相適應；特別是未能建立起面向復雜環境、服務于企業總體發展戰略及業務需要的，又能針對下屬各單元及利益相關組織的信息交互平臺與資源共享機制。

二、復雜的大型集團企業的知識管理

（一）面向復雜的知識管理的定義

對知識管理的定義，目前學術界還未能形成比較一致的觀點。Bassi（1997）將知識管理定義為企業為增強組織績效而獲取、創造、使用知識的過程；Wiig（1997）則將知識管理總結為自上而下地監測、推動與知識有關的活動，創造和維護知識基礎設施，更新組織和轉化知識資產，使用知識以提高其價值四個方面；Quitas（1997）認為知識管理是為了滿足現在和將來出現的各種需要，而對知識進行整理、發掘的連續過程。Allee（1998）則認為知識管理應當能包括對知識的反思，對組織內知識交流方式、技術、組織結構的反思與重構，進而能促進人們對知識的獲取與交流。Frappuolo（1998）認為知識管理是組織利用知識提高自身應變和創新的能力，應具備外部化、內部化、中介化和認知化四種功能。外部化是指從外部獲取知識并按一定分類進行組織；內部化是指知識的轉移，即從外部知識中篩選、提取人們想得到的與特定用戶有關的知識；中介化是指為知識尋找者找到知識的最佳來源；認知化則是將以上三種功能獲得的知識加以應用。這些觀點基本是靜態的、非演化的，缺乏對復雜性、不確定性下知識管理的剖析與挖掘。

大型集團企業是一個復雜的供需網系統。因此，其知識管理應當是面向復雜的，它是動態環境下基于集團企業整體目標而對集體知識與技能的捕獲，然后將這些知識與技能集成整合，并迅速有效地分布到能夠幫助企業實現最大產出的任何結點（包括組織或個人）的過程。它包含以下內容：動態環境下對企業戰略與目標的分析，挖掘有效信息，保存企業知識資源的知識庫(knowledge repository)，完善創造知識的基礎環境(knowledge environment)，促成知識資源的有效傳遞(knowledge channel)等。

1.動態性。大型集團企業的多業務單元等特性，使其面臨更多來自環境參量的影響，對環境的響應度應當是未來企業生存、發展的關鍵要素。因此其知識管理必須能應對變化著的環境，同時為了對環境做出適當的反應，還必須能夠收集關于環境的知識，并貯存起來，以備未來之用。

2.自學習。大型集團企業的知識管理體系應當具有某種發展其自身結構的能力，并能適應環境的變化，依據原本貯存下來的信息不斷調整自身結構。這既是“調和”也是“進取”。

3.知識共享。大型集團企業的知識管理不應基于核心競爭力、自利行為等傳統管理理念，而應強調企業系統中各節點成員與周邊節點近似親緣的利他主義知識共享，進而推動知識的積累與群化。

（二）基于復雜的知識管理的構建要素

基于以上討論，對于具有復雜性的大型集團企業知識管理系統的構建，本文并不限制于某個特定的程序模塊，而是通過對系統特征的分析，給出一般性描述。

1大型集團企業知識管理系統中應包含大量不同的要素，如各下屬組織（即各組分）、消費者、價值鏈上相關單元、企業聯盟，同時還涉及到具有利益關系的組織（如政府等）及邊緣聯系組織等等。也就是說其知識應當由多方面組成，即允許多方參與，同時又相互制約。

2.因受到經營環境影響，知識管理系統應能不斷對數據進行及時更新，知識的存儲不能處于一種靜止的狀態中，應依據環境及企業自身發展需要不斷自演化、自更新。

3.大型集團企業的知識應是一種由企業系統網絡結點不斷相互作用而涌現出來的知識集簇，這是一個由多個不同基本觀念或原理組成的宏大概念（macro-concept），或日概念網絡。其中每一基本觀念或原理揭示對象的一重本質，而這些不同的觀念或原理在說明對象具體本質中又相互作用、互相補充。因此，該體系應當是一個開放系統。

4、對知識系統中知識邊界的描述往往會受到觀察者位置或特定目標的影響，一個子知識系統可以屬于一個以上的知識團簇。對集團企業知識系統的理解不應該被看作是固定的、與外界隔絕的實體，它可以“生長”或“收縮”，可以被“分解”或“吸收”，可以“繁榮”或“衰敗”，它是一個有關知識進化的動力學過程，可以與其它知識系統（團簇）發生作用，這種作用可以是直接的，也可以是通過個體成員相互共享的。

5.因為整個集團系統內存在資金流、技術流、設施流、人才流、產品流、服務流、乃至企業文化流等多種流交互，致使系統中結點間知識的相互作用關系相當豐富。因此，知識管理系統中知識所承載的信息應處于不斷變化中。

6.知識管理中知識傳遞、繼承、進化等過程間的相互作用是非線性的。

7.知識管理系統具有歷史性，它不僅隨時間而演化，而且過去的知識存量會對當前的知識現狀產生影響。

8.知識管理中知識的轉化、應用、發展，應是一個持續進行的螺旋型自發展過程。如圖1所示。

三、知識管理構建的實施技術

針對上述基于復雜性的大型集團企業知識管理的特性及構建要素，當前基于強大的分布技術為其實現提供了可能。在知識管理系統的構建上可采用基于云計算的知識數據挖掘系統。系統框架如下（見圖2）：

云端：云端是指參與云計算的計算機集合，是相對客戶端而言的一個相對概念。它是一些可以自我維護和管理的虛擬計算資源，通常為一些大型服務器集群，包括計算服務器、存儲服務器、寬帶資源等等。大型集團企業可以依據自身需要將下屬各單元的資源整合或自建或與相關企業或行業協會組織聯合建立。

客戶端：在云計算平臺下，客戶端可以是各種各樣的終端設備，包括普通PC、手機、及其他共享設備。客戶（成員）可以通過普通瀏覽器等軟件訪問云計算平臺程序。

數據層：數據挖掘系統需要數據來源。在云計算時代，數據可以來源于兩大塊：一是存儲在共享云或者私有云上的數據。二是本地客戶端上傳的文本、電子表格或者其他數據庫文件。而這兩大塊共同組成了云計算平臺下的數據層。

數據服務層：由于從數據層得到的數據是不規范的含有噪聲的，所以需要通過數據服務層的進一步篩選、轉換、加工才能將數據轉換成為符合數據挖掘算法規定的有用數據。

應用程序云：此模塊系云計算平臺下知識挖掘系統的核心模塊，支持各種服務。

知識云：知識云是用來存儲數據挖掘相關知識，通過每次挖掘產生的有用知識，將會存儲于知識云，新老知識可以進行更新。知識云配有知識查詢器、知識更新器、知識修改器等一系列工具來管理知識。

算法云：為使系統更具有通用性，各種數據挖掘算法存儲在算法云當中，當客戶提交特定的知識挖掘請求時，由應用程序云向算法云提交相應請求。算法云中的請求響應機制便根據特定的請求選擇一定的算法對所需挖掘的數據進行挖掘。

本框架中箭頭指向為提供資源的方向，各個模塊處于不同的云之上，之間通過XML技術通過通用格式轉換進行數據傳輸。

在操作層面上可采用自助型的知識管理支持技術。這種技術能保證用戶有較大的自由度，即無論是信息的輸入，還是知識分類、版面設計等任務都可以由用戶自己完成(以用戶自組織為主)。此時，即使一些用戶不懂網站條件下的編程技術，依然可以進行知識管理系統的建設和維護。圖3是運用自助知識管理平臺技術的一個系統方案。

知識是一種生產要素資源，它主導著經濟體中勞動力和資本的配置方式。知識管理本身是動態的過程，不同于信息管理，它通過企業從個體知識中獲取知識資源，使之在個體、團隊和企業組織中流轉，然后在企業中積淀為企業知識資本，成為企業持續提高組織績效與持續健康發展的基礎；這種過程發生在活躍的、開放的復雜系統中。在當時代背景下，大型集團企業知識管理的構建只有面向復雜性才能真正給予企業以生命力。

1.RescherN..Complexity:aphilosophicaloverview.New Jersey:Transaction Publishers,New Brunswick,1998.

2.Godfrey-Smith P..plexity and the Function of Mind in Nature.Cambridge:Cambridge University Press,1996.

3.王眾托：《關于知識管理若干問題的探討》，載《管理學報》，2004年第1期。

4.張旭梅、朱慶：《國外供應鏈知識管理研究綜述》，載《研究與發展管理》，2007年第1期。

5.呂君奎：《國內外企業知識管理研究綜述》，載《新疆社科論壇》，2004年第1期。

6.何建佳、徐福緣：《面向和諧:管理的嬗變與多功能開放型企業供需網——基于復雜性、人類合作視角的分析》，載《外國經濟與管理》，2009年第3期。

7.徐福緣、顧新建、林鳳、陳荔：《推進知識管理的若干對策和技術問題研究》，載《管理學報》，2010年第5期。

8.何建佳等：《面向云計算的數據挖掘系統架構研究》，載《計算機應用研究》，2011年第4期。

9.何建佳、徐福緣等：《基于角色的供需網工作流建模與分析?》，載《計算機應用研究》，2010年第10期。

10.馮路：《第三方物流企業知識管理研究》，載《中國人力資源開發》，2010年第9期。