面向复杂的大型集团企业知识管理系统的构建

● 何建佳 徐福缘

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大型集团企业面临着艰巨而迫切的知识管理的任务。首先，作为存储信息载体的知识，其传递、继承、进化等有一定的惯性，不易改变。其次，由于业务单元多、分布区域广、行业跨度大等原因，其知识管理的各个环节不仅受到技术因素的制约，而且经常受到众多来自内部及外部复杂社会因素的影响。因此，其知识管理的内涵更丰富、技术性要求更强。最后，大型集团企业的运营管理模式往往成为企业发展的标杆，其知识管理的模式理应承担起推进我国企业进一步深化管理改革及协同政府实施社会管理的责任。

鉴于此，文章在前人研究的基础上，通过对我国大型集团企业基于不同组建方式的知识管理（传承、进化）模式的简单梳理及分析，就当前我国大型集团企业知识管理问题展开探讨。

一、我国大型集团企业的知识管理模式

知识管理是指对企业有用知识的整理、整合、存储、转移、转换、创造、再现、应用等等。20世纪90年代以后，随着人们对知识经济认识的加深，知识管理日益成为企业管理、发展的核心要务。其实，知识管理从企业诞生之日起即伴随着企业的发展、变迁而随之进化，并形成一定的传承模式。就我国大型集团企业而言，其知识的整合、外化及内化过程，大致形成了以下几种模式：

1.政府主导式。该模式主要见诸于规模较大的自然垄断性国有大型企业，主管政府职能部门主导了企业知识的整合及内外化。其特点是知识管理政治化，知识在集团内部能迅速得到整合，但知识的内化和外化能力相对较弱和缓慢。同时，虽然改制后政企分开，但由于知识惯性和管理惰性，市场社会环境因素仍然相对缺乏，特别是中长期因素导入的相对缺失，使得这一模式很难适应当前不断变化的、日益复杂的社会环境的需要。

2.政企双重主导式。该模式多集中在规模经济效益比较明显的钢铁、汽车、外贸等行业，集团企业通常由政府主导，以某一大企业为核心，由供需链上把相关的结点企业联合组成。其特点是核心企业在政府支持下主导集团企业的知识管理，把控话语权，占主导地位。这一模式往往缺乏对结点企业知识的存储、发现、整理、整合等，使之得不到应有的重视，甚至被弱化、忽视。知识管理过程中结点企业的缺位，使得知识的群化（识别、分享隐性知识）等过程很难在集团内得到有效实施，造成知识人为的撕裂，进而影响知识管理的推进及效果。

3.强强联合推动式。该模式主要见于由供需网上几个核心结点企业联合组建的大型企业集团。其特点是组建后各组分均具有很强的知识管理惯性，整合效果往往不佳；知识管理的推进对集团上层的行政依赖性强，即往往成为管理层相互妥协的战术需要。

4.股权并购式。该模式主要见于上市公司，母体企业凭借强大资本在行业内或跨行业间迅速完成对目标企业的兼并、收购，控制其股权，形成聚变式集团企业。其特点为知识管理对企业的战略性演进反应迟缓，知识整合困难；知识网络易脆性因素增加，鲁棒性差。

5.自成长生产式。该模式主要见于家族式企业，伴随母公司规模和经营范围的扩大而逐渐形成对若干企业的独资或控股经营。其模式往往表现为知识管理的系统化、理论化、专业化不够，知识概念和体系陈旧，很难适应变化了的环境需要，特别是应对复杂事务的需要。

受企业组建模式的影响，我国各大型集团企业在知识管理上存在很大差异，未能建立一个较为系统、成熟、较为科学和适用的管理方法，知识管理存在诸多弊端，与企业发展不相适应；特别是未能建立起面向复杂环境、服务于企业总体发展战略及业务需要的，又能针对下属各单元及利益相关组织的信息交互平台与资源共享机制。

二、复杂的大型集团企业的知识管理

（一）面向复杂的知识管理的定义

对知识管理的定义，目前学术界还未能形成比较一致的观点。Bassi（1997）将知识管理定义为企业为增强组织绩效而获取、创造、使用知识的过程；Wiig（1997）则将知识管理总结为自上而下地监测、推动与知识有关的活动，创造和维护知识基础设施，更新组织和转化知识资产，使用知识以提高其价值四个方面；Quitas（1997）认为知识管理是为了满足现在和将来出现的各种需要，而对知识进行整理、发掘的连续过程。Allee（1998）则认为知识管理应当能包括对知识的反思，对组织内知识交流方式、技术、组织结构的反思与重构，进而能促进人们对知识的获取与交流。Frappuolo（1998）认为知识管理是组织利用知识提高自身应变和创新的能力，应具备外部化、内部化、中介化和认知化四种功能。外部化是指从外部获取知识并按一定分类进行组织；内部化是指知识的转移，即从外部知识中筛选、提取人们想得到的与特定用户有关的知识；中介化是指为知识寻找者找到知识的最佳来源；认知化则是将以上三种功能获得的知识加以应用。这些观点基本是静态的、非演化的，缺乏对复杂性、不确定性下知识管理的剖析与挖掘。

大型集团企业是一个复杂的供需网系统。因此，其知识管理应当是面向复杂的，它是动态环境下基于集团企业整体目标而对集体知识与技能的捕获，然后将这些知识与技能集成整合，并迅速有效地分布到能够帮助企业实现最大产出的任何结点（包括组织或个人）的过程。它包含以下内容：动态环境下对企业战略与目标的分析，挖掘有效信息，保存企业知识资源的知识库(knowledge repository)，完善创造知识的基础环境(knowledge environment)，促成知识资源的有效传递(knowledge channel)等。

1.动态性。大型集团企业的多业务单元等特性，使其面临更多来自环境参量的影响，对环境的响应度应当是未来企业生存、发展的关键要素。因此其知识管理必须能应对变化着的环境，同时为了对环境做出适当的反应，还必须能够收集关于环境的知识，并贮存起来，以备未来之用。

2.自学习。大型集团企业的知识管理体系应当具有某种发展其自身结构的能力，并能适应环境的变化，依据原本贮存下来的信息不断调整自身结构。这既是“调和”也是“进取”。

3.知识共享。大型集团企业的知识管理不应基于核心竞争力、自利行为等传统管理理念，而应强调企业系统中各节点成员与周边节点近似亲缘的利他主义知识共享，进而推动知识的积累与群化。

（二）基于复杂的知识管理的构建要素

基于以上讨论，对于具有复杂性的大型集团企业知识管理系统的构建，本文并不限制于某个特定的程序模块，而是通过对系统特征的分析，给出一般性描述。

1大型集团企业知识管理系统中应包含大量不同的要素，如各下属组织（即各组分）、消费者、价值链上相关单元、企业联盟，同时还涉及到具有利益关系的组织（如政府等）及边缘联系组织等等。也就是说其知识应当由多方面组成，即允许多方参与，同时又相互制约。

2.因受到经营环境影响，知识管理系统应能不断对数据进行及时更新，知识的存储不能处于一种静止的状态中，应依据环境及企业自身发展需要不断自演化、自更新。

3.大型集团企业的知识应是一种由企业系统网络结点不断相互作用而涌现出来的知识集簇，这是一个由多个不同基本观念或原理组成的宏大概念（macro-concept），或日概念网络。其中每一基本观念或原理揭示对象的一重本质，而这些不同的观念或原理在说明对象具体本质中又相互作用、互相补充。因此，该体系应当是一个开放系统。

4、对知识系统中知识边界的描述往往会受到观察者位置或特定目标的影响，一个子知识系统可以属于一个以上的知识团簇。对集团企业知识系统的理解不应该被看作是固定的、与外界隔绝的实体，它可以“生长”或“收缩”，可以被“分解”或“吸收”，可以“繁荣”或“衰败”，它是一个有关知识进化的动力学过程，可以与其它知识系统（团簇）发生作用，这种作用可以是直接的，也可以是通过个体成员相互共享的。

5.因为整个集团系统内存在资金流、技术流、设施流、人才流、产品流、服务流、乃至企业文化流等多种流交互，致使系统中结点间知识的相互作用关系相当丰富。因此，知识管理系统中知识所承载的信息应处于不断变化中。

6.知识管理中知识传递、继承、进化等过程间的相互作用是非线性的。

7.知识管理系统具有历史性，它不仅随时间而演化，而且过去的知识存量会对当前的知识现状产生影响。

8.知识管理中知识的转化、应用、发展，应是一个持续进行的螺旋型自发展过程。如图1所示。

三、知识管理构建的实施技术

针对上述基于复杂性的大型集团企业知识管理的特性及构建要素，当前基于强大的分布技术为其实现提供了可能。在知识管理系统的构建上可采用基于云计算的知识数据挖掘系统。系统框架如下（见图2）：

云端：云端是指参与云计算的计算机集合，是相对客户端而言的一个相对概念。它是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。大型集团企业可以依据自身需要将下属各单元的资源整合或自建或与相关企业或行业协会组织联合建立。

客户端：在云计算平台下，客户端可以是各种各样的终端设备，包括普通PC、手机、及其他共享设备。客户（成员）可以通过普通浏览器等软件访问云计算平台程序。

数据层：数据挖掘系统需要数据来源。在云计算时代，数据可以来源于两大块：一是存储在共享云或者私有云上的数据。二是本地客户端上传的文本、电子表格或者其他数据库文件。而这两大块共同组成了云计算平台下的数据层。

数据服务层：由于从数据层得到的数据是不规范的含有噪声的，所以需要通过数据服务层的进一步筛选、转换、加工才能将数据转换成为符合数据挖掘算法规定的有用数据。

应用程序云：此模块系云计算平台下知识挖掘系统的核心模块，支持各种服务。

知识云：知识云是用来存储数据挖掘相关知识，通过每次挖掘产生的有用知识，将会存储于知识云，新老知识可以进行更新。知识云配有知识查询器、知识更新器、知识修改器等一系列工具来管理知识。

算法云：为使系统更具有通用性，各种数据挖掘算法存储在算法云当中，当客户提交特定的知识挖掘请求时，由应用程序云向算法云提交相应请求。算法云中的请求响应机制便根据特定的请求选择一定的算法对所需挖掘的数据进行挖掘。

本框架中箭头指向为提供资源的方向，各个模块处于不同的云之上，之间通过XML技术通过通用格式转换进行数据传输。

在操作层面上可采用自助型的知识管理支持技术。这种技术能保证用户有较大的自由度，即无论是信息的输入，还是知识分类、版面设计等任务都可以由用户自己完成(以用户自组织为主)。此时，即使一些用户不懂网站条件下的编程技术，依然可以进行知识管理系统的建设和维护。图3是运用自助知识管理平台技术的一个系统方案。

知识是一种生产要素资源，它主导着经济体中劳动力和资本的配置方式。知识管理本身是动态的过程，不同于信息管理，它通过企业从个体知识中获取知识资源，使之在个体、团队和企业组织中流转，然后在企业中积淀为企业知识资本，成为企业持续提高组织绩效与持续健康发展的基础；这种过程发生在活跃的、开放的复杂系统中。在当时代背景下，大型集团企业知识管理的构建只有面向复杂性才能真正给予企业以生命力。

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