知识管理三本真经

向三大网站取经，让知识创造最大价值。

Leigh M. Weiss、Marla M. Capozzi、Laurence Prusak

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编者按：许多员工发现，在公司知识库中搜索信息并非易事。他们无法自如地在不同类别的知识之间进行浏览；他们无法衡量所找到的知识的价值。在这种情形下，公司的知识库难以创造出应有的价值。

搜索引擎Google、拍卖网站eBay和网上书店亚马逊（Amazon）是三家成功的因特网公司，在信息搜索方面颇有创新和独到之处。三大网站信息搜索服务的用户是它们的顾客，公司信息搜索服务的用户是自己的员工。借鉴三大网站的知识管理"真经"，你可以为员工创造更高效的信息搜索体系。

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今时今日，企业所面临的主要挑战之一是如何从知识中获得更多的价值，尤其是企业自身一点一滴辛苦积累起来的知识。为了应对这个问题，近年来，许多组织都在信息技术系统上进行了巨额投资，特别是在知识库和数据库技术方面。只可惜，种瓜未必得瓜---不菲的投入并未能给它们带来应有的回报。

举一个在这方面特别失败的例子。一家制造业公司将原来分布在其内部2,000多个系统中的300多万份文档集中到一个数据库中。仅仅在刚开始的三年时间里，这个项目的预算就超过了2，200万美元。更糟糕的是，因为没有更改文档与用户的界面，也没有改进对浏览新系统的帮助，这套系统纯粹就是给公司添乱。这笔巨额投资的预期收益也就化为泡影了。

这种失败的事例并不少见。根据国际数据集团（International Data Group）旗下IDC公司的分析师的研究报告，一个拥有上千名知识员工的组织，每年在生产率方面的损失动辄就会突破600万美元。其原因有三：一是知识明明在系统中，要用的时候却踪影全无；二是要找的知识根本就不存在--所谓本来无此物，却大费周章进行搜索；最后，由于无法找到系统中现成的知识，只好重开炉灶进行创造。

要减少这种浪费，同时提高生产率，公司所面临的挑战是如何帮助员工及时找到想要的知识。令人欣慰的是，要改善现状其实并不困难，因为目前公司在应对这一挑战时，还仅仅是依赖一些蹩脚的工具，通过逐步增加投资就能达到改善的目的。看看这些富有创意的电子商务巨头们---Google、eBay和亚马逊，是如何围绕吸引并留住顾客这一理念来打造它们的商业模式的。它们之所以取得成功，很大一部分要归功于它们简化业务流程的能力。比如，让顾客轻易就能找到他们想找的东西，使他们可以快捷地浏览产品和服务，并毫不费力地评估出欲购产品的价值。

这些正是大多数公司难以做到的。具体表现在：员工发现，在公司知识库中搜索信息的过程并非一帆风顺；他们无法自如地在不同类别的知识之间进行浏览；由于没有得到相关的背景资料，他们无法衡量所找到的知识的价值。许多知识工作者会为此而放弃搜索的努力。其实，如果能够找到相应的知识的话，他们就能更好地服务客户，或进行创造性的研究。在如何更有效地向员工"推广"知识方面，电子商务巨头们可以成为其他公司效仿的榜样。更确切地说，公司在设计知识搜索系统时，应该落实以下三条准则：提供一站式的内容检索；设计一套动态的分类方法和前后一致的内容格式；以及设法激发起员工的搜索兴趣---使他们不仅能轻易地找到所需的知识，更会有意料之外的发现。单个来看，这三项要求可能都比较简单，然而将三者合而为一却能产生巨大的威力，对员工的搜索体验有着深远的影响。此外，这些准则还汲取了市场的成功经验和广为接受的做法。

Google真经——
提供一站式的内容检索

第一个要落实的设计特征是简明的一站式搜索功能。Google爆炸式的业务增长便充分说明了它的重要性。Google通过实践证明，人们在处理大量信息时，会非常注重搜索工具的效率。Google是目前最流行的搜索引擎，每天要处理两亿条信息搜索（占公共网络总搜索量的四成），它的网站每个月要吸引6,600万名不同的访问者。

让我们想象一下，如果组织能够将一站式功能运用到内部知识搜索中，将对其生产率产生何其巨大的影响。员工将不再盲目地在多个知识库之间打转，由此而带来的麻烦也随之烟消云散。他们也不会因为不知道某个特定数据库的存在而找不到信息。设计周全的一站式搜索功能可以大大缩短搜索时间。同时，它还可以使员工相信，他们绝不会错过任何可能隐藏在其他数据中的重要信息。

在许多公司的内部门户网站上做一个简单的搜索，会有超过半数的信息"芳踪难觅"。而其他的一些可能对员工有用的信息，因为没有人特意去搜索，其存在根本就不为人知。这个问题之所以出现，常常是因为不同的部门或团队自立门户，或者是因为同一个门户中的各个站点各自为政、缺乏关联。

除了知识库之间缺乏关联以外，公司经常单凭技术来解决系统后端设计缺陷所造成的问题。虽然搜索引擎技术变得越来越先进，但是只有对这些技术进行度身定制，才能满足公司所有的搜索需求。要想从这方面的投资中获得更好的回报，公司应该在搜索功能设计中使用内容元数据或文档标签---包括关键词、缩略词、作者姓名和文档日期等。元数据越清晰，搜索结果就越精确。尽管落实这些更改需要费上一番工夫，但是通常不需要再追加大笔技术方面的投资，因为多数公司已经具备了基本的门户技术。

eBay真经——
设计动态的分类方法和统一的内容格式

人们并不总是清楚哪些是自己未知的事物，这就是为什么分类法如此重要的原因。分类法是指根据事物固有的关系，将其分类的系统方法。借助它，人们在浏览信息的过程中，即便不清楚要寻找的目标，也能找到自己感兴趣的内容。

如果组织的知识始终都按照一种精心设计的分类方法进行分类，就能显著提升知识的价值。分类的关键是根据需要完成的工作内容和完成的方式，建立一个系统的结构。归根到底，知识也是遵循商品供求的原则---优，则用之；劣，则弃之。

然而，许多公司根本不采用分类法，文档管理散乱无章，从不考虑员工是如何使用组织里的知识的。一个好的分类方法应该具备三个特征：第一，贡献知识的人认为，这种分类法能够最全面地表述他们的专业技术；第二，它按照人们实际使用的方式去组织知识。第三，它保留了知识在广度和深度方面进一步发展的空间。

eBay已经针对其在线交易市场设计了一套动态的浏览分类方法，不过人们对此耳闻不多。在成立之初，eBay网站上的交易品种有限；现在，你却可以在那里找到几千类商品。根据客户的买卖愿望，eBay建立起了自己的分类系统。其结构和分类方法都不断"与时俱进"，使之能满足客户的需求。

另一个改善客户浏览体验的重要途径是使用统一的格式。若格式统一，浏览者不但能更迅速地找到想找的内容，还可以节省分析搜索结果的时间。如果没有统一的格式标准，类似的知识常以不同的形式呈现，就会增加系统用户花费在收集和分析信息上的时间。

对于希望统一知识格式的公司来说，eBay也可以作为它们学习的榜样。在eBay的分类系统内，所有商品或服务的信息都使用标准的格式，这样有助于买卖双方轻而易举地浏览成百上千种商品。对于每一件商品，买家都能知道卖方的要价以及其他买主的报价，他还能看到商品的照片，阅读关于商品的描述，并能得到卖方的资料。对于买家做购买决定，卖方做商品宣传，这些都是非常关键的信息。

如果组织迅速浏览一下自身当前使用的信息格式，就可以确定有哪些格式是最常用的，并锁定那些广受员工欢迎的、对搜索最有帮助的以及最常用的信息格式。接下来就可以在整个组织或某些特定部门内，将这些信息格式作为制度确定下来，并推而广之。这样的知识管理办法应当减少重复劳动，并帮助组织构筑不断增长的知识平台。

Amazon真经——
帮助用户轻松找到所需知识

从企业门户网站搜索到的结果通常是令人乏味的文档列表，员工必须去浏览这些冗长的列表，或是打开众多的文件才能确定哪些是最有用的搜索内容。想要让自己的知识库发挥更大的价值，公司可以借鉴一下亚马逊网站是如何帮助人们锁定目标，包括发现意外收获的。

亚马逊利用商品的相关性，使顾客能够迅速找到他们可能想买的目标商品。比方说，你想给热衷于阅读的父亲买个生日礼物，通过输入多个不同的搜索条件和简单的商品描述，你很快就可以找到一件合适的礼物。你可以告诉系统你父亲过去喜欢阅读的图书名称，系统会根据这样一套购买逻辑---也就是说，购买某些图书的人会同时倾向于购买另外的一些书籍，向你建议你父亲有可能喜欢的其他图书。系统还会提供有关图书的简单描述，包括市场价格和亚马逊价格（这样就能比较出你省下多少钱），是否有无现货，以及许多其他相关的信息。

在帮助顾客衡量他们中意的商品的质量方面，亚马逊也提供了大量的信息。例如，通过查看所有用户对某件商品的评分的平均值，顾客就能迅速大致了解到别人对该商品的反馈意见。如果一件商品有许多人点评，亚马逊会着重突出某些最有价值的"点评亮点"。另一个有关商品质量的代名词---销售排名，也会在商品简介中出现。

借鉴亚马逊的做法，公司可以通过给员工提供相应的工具和分类条目，来协助他们判断所找到的知识的相关性以及质量，这些工具和条目包括：

● 相关性等级---员工可以按照相关程度对搜索结果进行排序（例如，基于关键词的相关性），按生成日期或者修改日期排序，按生成知识的部门或者团队排序，以及按知识是否是历史文档或已归档的，还是当前在使用的或全新的来排序。

● 质量等级---它可以让员工了解搜索到的内容是否达到了某些标准（比如，是否够清晰，有没有实用价值，以及是否是当前的）或是某些等级，这样员工们就能够知道，在何种情况下找到的内容是最有用的。

● 在搜索结果中显示内容摘要开头的若干句话---这样做能帮助员工快速浏览到更多的细节。

● 内容简介---包括文件的长度；作者名；内容概要；文章类别（是提案、案例分析还是流程评估书）；除作者之外（或在作者已离开组织的情况下），与谁联系才能获得更多的信息；以及文件的预计有效期（到期后需对之再次审阅或将其归档）。

● 与作者个人资料的链接---让员工迅速获得作者的其他相关材料。要完成这些更改，并不需要对公司现有的基础技术设施大动干戈（在很多情况下，无须任何投入）。许多公司已经具备了现成的技术基础，只需要在系统设计和使用方面进行更改。一般这些改动只涉及人力方面的投入，某些情况下需要为增加一些软件功能而进行一定的投资。

应用真经——
改进你的信息搜索系统

相比许多公司在信息技术方面的巨额投资，上述系统的设计和构造只需逐步投入便可，而其回报可能是相当丰厚的。来看看这些改变对一家制药公司的研发流程产生的潜在影响。在市场上推出一种新药的成本大概在九亿美元左右，不过率先推出新药的公司可以凭借其市场先入者优势，获得巨额的营业收入。因此，在强烈的获利意念的驱动下，制药公司希望能让研发部门掌握的知识创造尽可能多的价值，而且希望越快越好。

1、在测试某一化合物是否可用于治疗某种疾病时，科研人员常常使用不同的信息筛选方法来确定它的效力，由此而采集到的信息可能会保存在不同的地点。比如，生物学家们会建立一个自己的数据库，化学家们会建立另外一个。或者，把这些资料保存在只有对该化合物从事研究的项目团队，或是研究其所针对的治疗部位（比如肺部或心血管系统）的成员才有权访问的文件中。

这样一来，企业内的其他科研人员就有可能在搜索这些信息筛选的结果上浪费时间。更糟糕的是，他们有可能因为找不到结果而无谓地重复某一筛选过程，从而给公司增加巨额的成本费用。应用前面提到的第一个搜索设计原则---提供一站式的知识搜索渠道，可以显著减少人们在搜集信息时所耗费的时间和精力。

2、此外，科研人员还面临着另外一个问题，在信息筛选的过程中，数据的采集方式往往是不一致的。例如，关于化合物的各种信息来源五花八门，缺乏标准化的、统一的方式。分类系统设计欠佳，加上缺乏统一的信息收集格式，想要通过浏览试验结果去确定某个化合物针对某种病症的治疗功效，对科学家们来说谈何容易！一套动态的分类系统，加上标准的信息格式，会大大减少科学家们浪费在信息检索上的时间。

举例来说，制药公司可以设计一套系统，将来自化合物信息筛选的标准化数据以及包括各种假设条件、测试数据结果和应用前提在内的输入参数，都集中存贮在一个地方以便于更新。这样做，除了能确保信息筛选过程中分析结果的一致性之外，还可以减少科研人员的重复工作，因为他们通过这个知识库就可以了解其他同僚已经针对这一化合物完成了哪些试验。

3、最后，科研人员在处理搜索结果时，常常会为一些已经过期的搜索结果，或者出现跟其他研究相互重叠的内容而烦恼。因为这样一来，要弄清楚到底研发团队对某个化合物的了解有多少，或者是否值得进行进一步的开发工作，他们还得颇费一番功夫。如果能与从事某个特定信息筛选的科研人员直接对话，也许有助于了解对方使用的试验方法和取得的研究成果，但数据库中往往没有这些科研人员的名字。为此，研究者们又要耗费很多的时间去评估已经完成的工作的相关程度和质量。

应用亚马逊公司的业务设计原则可以明显改善这种状况。例如，通过创建不同的相关性分类科目，也许会便于科研人员进行信息搜索。这些分类科目可以是信息筛选进行的日期，或是其所针对的治疗部位等。在文档简介中将其内容摘要及诸如哪些人参与了筛选工作、谁是联系人等信息纳入其中，对搜索人而言很有价值，尤其当这些信息与相关专家的资料链接起来以后。

在上述三种情形当中，由于员工无法找到并且评估公司已经拥有的知识，会产生相当的成本。因为对信息的错误理解，研发人员可能会对某个前景黯淡的化合物情有独衷，却将真正有希望的产品扼杀在摇篮中。

再设想一下，假使一个团队已经在研究中发现某一化合物对人体有严重的副作用，并且做了记录。另一团队在研究同一化合物对于其他病症的潜在功效时，却没能找到这份相关的资料。结果毫无必要地拖长了项目的开发周期，给公司增加了巨额的成本。

如果公司能够应用Google、eBay和亚马逊公司身体力行的三项设计原则，就可以降低信息搜索成本，避免因为员工无法找到最适用的知识而产生的机会成本---这包括由于创新受到抑制、生产率降低以及营业收入流失所造成的机会成本。令人欣慰的是，尽管在知识管理时代刚刚到来时，许多大公司动辄就要花费数百万美元作为初期投入，落实这三项原则却并不需要这么大的手笔。只要牢记三大电子商务巨头是如何从知识中获取更多价值的，你就可以通过逐步的投入，提高员工的生产率。

原文经许可摘自《麻省理工学院斯隆管理评论》2004年夏季号，麻省理工学院2004年登记版权，Tribune Media Services 发行。张晓宇译。

Leigh M. Weiss与Marla M. Capozzi是麦肯锡咨询公司波士顿分部的顾问。Laurence Prusak是一位在波士顿工作的咨询顾问，他还是What's the Big Idea?Creating and Capitalizing on the Best Management Thinking的作者之一。