知識編碼

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知識編碼(Knowledge Codification)

　　知識編碼是通過標準的形式表現知識，使知識能夠方便地被共用和交流。知識編碼是提高知識顯性化程度，將知識從無序到有序、隱性到顯性的過程。

　　知識編碼的困難在於隱性知識難以編碼。因為顯性知識易於通過電腦進行整理和存儲，而隱性知識存儲於職工的大腦里，是職工的個人經驗。進行知識編碼，一方面可以建立知識倉庫，以收集各種經驗、備選的技術方案以及各種用於支持決策的知識。通過模式識別、優化演算法和人工智慧等方法，對成千上萬的信息、知識加以分類，以知識條目的形式串聯保存在記憶單元中，提供決策支持。同時，建立承載隱性知識的案例庫。當企業或者員工再次面臨相同或相似環境的時候，能通過閱讀、分析以前的案例，從中得到需要的隱性知識來解決面臨的問題。另一方面，建立一個包含相互聯繫的合同、文檔、事件等元素所構成的知識地圖，這個地圖允許用戶在瀏覽時發表評論，對地圖進行更新，不斷地改變地圖中各個元素之間的聯繫，使知識地圖逐步趨向完善。知識地圖另一種使用方法是描述企業流程中的知識，將業務流程中的知識流通過圖表的方式展現出來，整合關鍵知識，以達到提高生產效率的目的。

　　1.知識倉庫

　　知識倉庫是一種特殊的信息庫，庫中的數據有相關的語境和經驗參考。知識倉庫擁有很多的實體，它不僅僅存儲著知識的條目，而且存儲著與之相關的事件，知識的使用記錄、來源線索等等相關信息。知識倉庫通常收集了各種經驗、備選的技術方案以及各種用於支持決策的知識。知識倉庫通過模式識別、優化演算法和人工智慧等方法，對成千上萬的信息、知識加以分類，並提供決策支持。

　　2.知識地圖

　　知識地圖的作用在於幫助員工在短時間內找到所需的知識資源。知識工具可以建立一個包含相互聯繫的合同、文檔、事件等元素所構成的知識地圖。這個地圖允許用戶在瀏覽知識地圖上的各個節點和節點的指向，同時發表評論，對地圖進行更新，不斷的改變地圖中各個元素之間的聯繫，使知識地圖逐步趨向完善。

　　根據知識與其編碼形式之間的關係，對組織的知識進行編碼可採取兩種策略：集中化策略和非集中化策略。

　　1.集中化策略

　　集中化策略是指根據組織所處的戰略環境，對某一類知識的編碼主要採用(集中於)某些特定的形式。例如，採用集中化策略對市場知識進行編碼，組織可能會主要採用文本形式；若對技術知識進行編碼，組織可能會主要採用公式和產品樣品的形式。如圖1所示，某一類知識，其總量的82%採用單詞與文本的形式進行編碼，而採用數字與符號、人與物的形式進行編碼的知識只占其總量的7%和11%，因此，該類知識的編碼主要集中於單詞與文本形式，該種編碼策略屬於集中化策略。

　　圖1：集中化策略

　　集中化策略又分為集中編碼策略和集中隱性策略。集中編碼策略是指對某一類知識，主要採用與之相匹配的編碼形式，而較少地採用其它形式，由此可以促進這些知識的流動，增加其流動的效率；集中隱性策略是指對某一類知識，儘量避免採用與之相匹配的編碼形式，而主要採用其它的編碼形式，由此可以降低其流動效率，使其在組織內部適度流動，而將其非故意的流動到競爭者的程度限制在一個可以接受的水平，從而降低由此引起的風險和損失。例如，對組織的市場知識進行編碼，若主要採用與之匹配的文本方式，如將公司的市場營銷狀況寫成分析報告，所有閱讀此份報告的員工都能迅速瞭解公司的營銷狀況，則此種策略屬於集中編碼化策略；反之，若主要依賴於員工的口頭描述，即採用集中隱性策略，則難以全面、迅速地在組織內部傳播。在圖1中，若被編碼的知識是市場知識，則此種策略屬於集中編碼策略；若被編碼的知識是技術知識，由於技術知識以公式、圖表、程式等形式更易於傳播，而以文字描述的方式則較難理解，亦不利於其傳播，則此時此種策略屬於集中隱性策略。

　　2.非集中化策略

　　非集中化策略是指對某一類知識進行編碼時，對各種編碼形式的選擇沒有明顯的偏好。非集中化策略又可分為非集中編碼策略和非集中隱性策略。非集中編碼策略是指對某一類知識的編碼採用多種形式且對任何一種形式都沒有明顯的偏好；非集中隱性策略是指對某一類知識，只對其一小部分進行編碼，且對任何形式都沒有明顯的偏好。如圖2所示，某一類知識，其總量的30%採用數字與符號的形式進行編碼，37%採用單詞與文本的形式進行編碼，33%採用人與物的形式進行編碼，各種編碼形式所占份額接近，因此，該種編碼策略屬於非集中編碼策略。在圖3中，某一類知識只有其總量的35%被編碼，且三種編碼形式所占份額分別為13%，15%，11%，沒有明顯差別，因此，該種編碼策略屬於非集中隱性策略。

　　圖2：非集中化策略

　　圖3：非集中隱性策略

　　集中化策略有很多優點。它能夠根據知識與編碼形式的關係來選擇合適的編碼形式以更好地控制知識的流動；由於它使用了較少種類的技能去編碼、傳播、存取、解碼知識，因而工作效率較高；由於編碼工具可重覆使用，因而有利於規模經濟效應的產生；此外，它還有利於編碼技能的提高。而非集中化策略則忽視了知識與其編碼形式的關係，沒能根據知識與編碼形式的關係來選擇合適的編碼形式，因而不易控制知識的流動，而且由於同一類知識均勻採用不同的編碼形式，不僅造成了編碼形式使用上的冗餘，而且還可能造成同一數據的不同編碼形式之間的不一致性。因此，相對於非集中化策略，集中化策略對組織更有益處。Schulz和Jobe的實證研究表明，集中化策略有助於組織績效的提高。

　　圖4:編碼策略與組織績效關係圖

　　如圖4所示，組織根據所處的戰略背景(strategycontext)來選擇相應的知識編碼策略。戰略背景決定了知識的非故意流動到競爭者所帶來的損失的大小。當組織處於戰略背景1時，此時知識的非故意流動到競爭者所帶來的損失較小，組織應採用集中編碼化策略，即對某一類知識採用適當的即與之匹配的形式對其進行編碼，由此可增強其流動的強度，為組織帶來利益，增進組織的績效；當組織處於戰略背景2時，此時知識的非故意流動到競爭者所帶來的損失較大，組織應採用集中隱性策略，即對某一類知識採用非適當的即非匹配的形式對其進行編碼，由此可降低其流動的強度，減少其帶來的損失，進而增進組織的績效；而非集中策略則採用無區別的編碼形式，對知識的流動強度並無明顯的影響，因此不能對組織的績效產生較明顯的影響。從圖4中可看出，集中化策略(集中編碼策略與集中隱性策略)與組織績效是正相關的，而非集中化策略則與組織的績效沒有明顯的相關關係.