企业知识树模型

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　　知识树本质上就是一个层级式知识图，它表达了为实现某一组织目标的所有相关组织知识间的因果关系或从属关系。层级式知识图由于具有对称性、良好图形、连续性等特点，而得到广泛的应用。知识树模型在层级式知识图的基础上拓展了更多的管理功能。

　　考虑一个为完成某一组织目标的知识构成的层次知识结构。它是若干个关联的知识结点集K，知识结点间的关系集r,构成了一个关系集R。知识结点集K与知识关系集R构成了一个知识树D=(K,R)。如图2所示。为进一步研究知识树。引入下列概念。

• 父结点:相邻两个知识结点中表示目标知识的上级结点。
• 子结点:相邻的两个知识结点中,表示达到目标的手段或子目标的下级知识结点。
• 关系:父结点和子结点关联的方式。r具有两种形式：
  • 联合:子结点是共同完成父结点目标的若干个子目标或子功能。
  • 替换:子结点是实现父结点目标的若干个可相互替代知识方案或手段。
• 根结点:无父结点的知识结点，它表示组织的目标知识。知识树具有唯一的根结点。
• 叶结点:无子结点的知识结点。
• 知识链:从任意一个知识结点到它可达的一个叶结点的结点序列构成该结点的一条知识链。
• 知识子树:任意一个知识结点所有知识链构成以该结点为根的知识子树，简称子树。

　　知识树是组织在其运作过程中发展起来的一种共同认知框架。随着组织环境的变化，随着组织知 识的学习、记忆和忘却，组织的知识树也经历了一个从产生、生长、退化，直至退出的生命周期过程。

　　1.产生

　　当企业面临新的环境或竞争环境发生了剧烈的变化，在面对新的竞争对手时，企业的组织要调整它的价值取向、基本目标等核心知识，以适应环境的变化。例如，工业经济时期随着企业问的竞争的加剧，企业从追求效率目标转为追求质量目标和成本目标。随着互联网时代的到来，企业转向追求时同目标和客户数量的目标。这种目标知识的变化对已有的知识树提出了根本性的挑战，从而导致新知识树的产生。

　　新的知识树的产生，并不是对原有组织知识的完全否定和放弃。相反，组织一般具有保持自身知识结构稳定性的倾向，会将原来有益的组织知识按照新的结构要求组织到新生的知识树，从而使知识结构具有继承性。例如．原来的质量目标在新的知识树中．可能是一个子目标，这样原来的知识树有可能作为新知识树的一个子树被继承下来。

　　2.生长

　　一般而言，组织知识结构的发展是一个不断进行的连续过程，表现为知识树的渐进式的连续的生长。当组织的环境发生变化时，现有的知识结构不能完满解释和预测，这种变化就对现有的知识结构提出挑战，从而刺激知识树相关部分的生长。这种生长既可能是新知识产生，知识树的分岔，也可能表现为结点知识的完善，知识对价值目标贡献的提高，即知识结点值的提升。

　　核心层的目标知识是知识树生长的驱动力，它常常为知识创新指明发展方向。通常知识树中对组织目标贡献潜力大的分支受到组织和组织成员的重视，而得到较快生长。组织知识产生和完善是经过问题识别、交流、争论、解释、和协调一致的过程。在这一过程中内隐层知识外显化、结构化。所以知识树不断从内隐层汲取养分而得到生长。

　　3.退化

　　知识树的退化是指知识树中对组织目标作出贡献的知识退化为一般的组织知识。甚至流出组织的边界。例如，原来企业所掌握的关键技术知识为竞争对手所掌握，这些技术知识对组织目标贡献必然下降。因此知识树退化表现为知识树中局部或全部知识结点值的下降,即知识结点值的持续下降表示该知识结点和以该知识结点为根的知识子树的退化。知识树是在系统环境作用下形成的活的有序结构。形成结构以后，需要与环境进行交流,需要新陈代谢,没有新陈代谢知识树就会退化，甚至死亡。所以组织只有通过不断的知识更新，促进知识树的生长，才能有效防止知识树退化。

　　为了解决知识保护与共享的矛盾，必须设计一套企业知识管理的激励机制，使员工乐于创新知识、共享知识和应用知识。在这种激励机制的条件下，积累企业知识，使企业内部共享信息与知识形成良性循环，分清哪些知识共享是有偿的，哪些是无偿的，明析企业的知识图、知识树 我们提出如下的企业知识树模型：

　　根据以上建立的企业知识树模型，我们需要建立评价体系来判别知识贡献的知识灰度，其关键是创造出一套可操作的测量标准和衡量基准 在评价中要采用多种方法相结台，进行事前、事中、事后相结合，结果和过程相结合的全过程评价。首先要建立评价信息库和知识库。其次评价体系要有激励知识共享的作用，能使得企业内外的知识拥有者在该评价体系中采取更优的活动，在企业与知识拥有者之间达到博弈的均衡 最后评价有利于企业的管理者公正、合理地评价人员、企业目标、项目和方案，使企业组织是一个能熟练地创造、获取和传递与共享知识的组织，同时也是一个善于修正自身的行为以适应新的知识和见解的学习型组织 在企业的知识树模型中重点强调了知识的灰度不同的重要性，但是不是知识灰度越高，对企业创造的价值就越大呢?这就需要在知识树模型的评价中解决这个问题 企业关心的问题是这些基于知识的无形资本能否创造价值，能否被有效的使用。例如通过数据挖掘技术有助于识别购买行为、购买模式、趋势和对顾客进行分类(如为企业书咔立形象的知名的公司与顾客，忠诚度高的老顾客等)，这样获取的知识灰度可能比较高，同时创造的价值也较高。但有的知识灰度较高，但获取成本高，创造的价值风险也高。这取决于企业的战略方针和实力。

　　所以在知识共享中，要根据企业的知识树模型和知识的共享成本来进行系统的考虑。在评价体系中要进行“三维”空间分析，即从知识灰度、价值度和共享的结构指标来进行评价。其中知识灰度已经在上段进行了描述，价值度就比较明显，共享的结构指标应诙包括如下：知识共享的文化(知识共享的意识和氛围、驱动力和信任等)、知识共享的平台(技术构架、易用性等)、组织的支持度(共享的激励机翻与高层管理者对知识共享的支持)、共享的成本、共享的效率(如增加了顾客的满意指标和销售额等)、共享的增长与更新(如树立了企业的形象顾客、有机的增长)及共享的稳定性(大顾客的比例增加、忠诚的顾客比例增加、重复订单的比例增加等)