论企业的数据、信息、知识和智力之间的关系

      ［中图分类号］F27　［文献标识码］A　［文章编号］1003-5281(2005)03-0110-05

      通常情况下，人们对数据、信息、知识和智力很难在实践中区分开来，其原因在于它们之间既有区别又有密切的联系，从而致使它们在概念上还不十分清晰的情况下就被广泛使用。为了彻底弄清知识管理的概念，我们有必要先对数据、信息、知识和智力加以界定，然后再对其逻辑关系进行分析。相关文献中，有学者对此进行了总结，如图1所示。但这并不表明四者之间的关系已经明晰，Tuomi(1999)认为，为了弄清支撑知识和知识实践的知识管理(KM)、信息系统(information system)和智力资本管理的具体含义，很有必要对传统的数据、信息、知识和智力之间的层级关系进行修正。他认为，人们最先接触到的是知识，通过衔接、描述和结构化等智力的努力而创造信息。然后，通过对信息的加载和解释而产生数据。

      

      图1　数据、信息、知识和智力之间的层级关系

      一、数据、信息、知识的概念及其关系

      从公司的角度看，数据是有关某一事件的一组特殊的、对象化的事实，或者简单结构化的交易记录，如“仓库内现存彩电1000台”。观察这类原始事实或量化实体可用人工操作或适当的技术来完成。透视信息管理可知，数据的获取、交换和储存相对容易。数据以字符节的形式出现不会遗失任何内容。有些公司和组织赖以生存的基础是高效处理、保存这些原始数据，保存记录是他们的生命线。比如，美国人口普查局、社会安全管理局(SSA)都有很强的数据文化组织。我们所谈的数据管理几乎都是定量的。一个小时处理多少数据，一项交易的成本是多少，我们的数据处理能力有多大等。定性的考核放在第二位，所要解决的是数据的可及时获得性和易检索性。公司收集的数据越多，越可能陷入数据充斥(data glut)的境地。尽管数据对于公司很重要，但是数据本身没有多大的用处，只有被收集起来并转化成信息，那些准确和特定的数据才有用。数据管理的主要目的是监控整个数据搜集过程并确保其可靠性、连续性和完整性。

      Peter Drucker精辟地给信息定义为：“信息是被赋予相关性和目的性的数据。”信息这个词来源于动词告知(inform)，指的是能够改变或影响接受者的东西。与数据不同，信息要求特定的分析单元，是通过人的认识能力对数据进行系统组织、整理和分析，使其产生相关性的过程。不论信息条目（价格、收入、客户、年份）如何简单，有的人肯定会对你的定义持有异议。信息也存在于电子网络和人际网络中。因特网给我们带来太多的相关和不相关的信息，完全超出个人精力允许的处理范围。达文波特和普鲁萨克提出了将数据转化为信息的5C过滤模型，如表1所包含的浓缩、关联、计算、归类、校正等过程。

      表1　通过增加数据含义创造信息的不同方法——5C

      增加数据的含义

      结果

      浓缩　 数据被概括为更简练的形式，不必要的细节被舍弃

      关联　 知道数据为什么被收集起来

      计算　 对数据进行分析，与数据的浓缩相似

      归类　 发现分析单元

      校正　 消除错误和缺少的“数据洞”

      资料来源：达文波特和普鲁萨克著《有效知识：组织如何管理所知》，哈佛商学院出版社，波士顿(1998)。

      创造公司的优势不是丰富的数据，而是转化丰富的知识的能力。对知识，而非对数据或信息的管理是公司竞争优势的主要驱动力。达文波特和普鲁萨克对知识的定义很好地把握了知识的本质，认为知识是结构化的经验、价值、语境信息、专家见解和直觉的非固定的混合体，也为评估和利用新经验与信息提供了环境和框架。它源于所知者的头脑，并为之所用。知识比信息和数据更有价值是因为它更贴近行动。知识可以移植到机器里，但要有效地分类和接受就很麻烦了。任何尝试过在两人或两个团体之间传输知识的人都明白其中的艰难，接受者不仅必须使用信息，还必须承认信息实际上组成了“知识”。三者之间的关系比较如下。

      表2　数据、信息、知识的比较

      数据

      信息　知识

      对世界状况的

      被赋予相关性和来自人类意识的有价值的信息，大致观察目的性的数据　包括反应、综合和前后联系

      结构简易需要分析单元　难以构建

      便于机器获取

      机器获取适中　机器难以获取

      通常数量多

      　要求意义上的一致性

      通常是默认的

      便于传输必须有人为调解传输困难

      我们在不断完善数据、信息、知识这三者的统一时，人的智力参与成分也随之不断递增。计算机最适于帮助我们管理数据，其次是信息，最后才是知识。

      二、组织知识

      与知识密切相关的一个概念是组织知识。如果知识被界定为对事物运作过程规律的理解，并允许所有者进行预测(Clarke,1998)，那么组织知识就允许组织对其所处环境和竞争对手进行识别，并同时成为竞争优势的一种来源。在组织中，知识不仅常常内嵌在文件或存储库中，而且还存在于日常活动、流程和规范中。Vanhoenacker等(1999)对此观点表示支持，认为组织知识包括信息、行为和人，而不仅仅只是文献。Davenport and Prusak(1998)也认为：“（组织知识)……在通常情况下并不仅仅只体现于文献与陈列室之中，它也会在组织的惯例、过程、实践和标准中得以体现。”因此，组织知识可以被看成是有关组织信息、过程、价值和信念的集合。它来源于个人知识而又超出个人知识，并为一个组织所特有。我们很有必要关注知识的转移，从复杂性对知识进行分类可以分为显性知识和隐性知识。显性知识是已经被编码，并以讲座、数据库、文件、文章、书籍等形式贮存起来，接触这些载体的人们，可以将其解读出来并应用到实际工作中。显性知识最便利的收集方法便是使用互联网。显性知识是易于传播（易于识别）并易于为人应用，除去那种妥善保护好的商业绝密或专利，显性知识不会给公司带来很大的竞争优势。但是隐性或孤立的知识，比显性知识模糊。我们已经知道，隐性知识只有通过第一手经验或与知识更丰富的人共同工作，才能获得。隐性知识主要指个人的观念和抽象概念。与显性知识不同的是，隐性知识不能纪录在文献、数据库、书籍或档案中，只能通过口头交流进行共享，这决定了隐性知识很难传播开来。