論知識(shí)倉庫的架構(gòu)

　　【內(nèi)容提要】在知識(shí)管理時(shí)代，知識(shí)倉庫具有隱性知識(shí)共享和轉(zhuǎn)化功能、知識(shí)存儲(chǔ)和檢索功能、知識(shí)分析功能、新知識(shí)產(chǎn)生和反饋功能，以及用戶行為分析跟蹤功能。知識(shí)倉庫的架構(gòu)分為6個(gè)主要構(gòu)件：共享和獲取隱性知識(shí)模塊；獲取顯性知識(shí)模塊；知識(shí)的抽取、轉(zhuǎn)換和儲(chǔ)存模塊；知識(shí)分析模塊；用戶（系統(tǒng)管理員）界面模塊；3個(gè)反饋環(huán)。目前，已經(jīng)開發(fā)出一些知識(shí)倉庫軟件系統(tǒng)。圖1。參考文獻(xiàn)8。

【摘  要  題】專題探討

　　　　　　　1　知識(shí)管理時(shí)代知識(shí)倉庫的地位

　　知識(shí)可劃分為顯性知識(shí)（explicit  knowledge）和隱性知識(shí)（tacit  knowledge）兩類。其中，顯性知識(shí)是指能夠用語言、符號(hào)、規(guī)則、公式或?qū)ο蟮日�式表達(dá)并能夠傳輸給他人的知識(shí)；隱性知識(shí)是深深根植于人腦中的信念、觀點(diǎn)、創(chuàng)意和智力模型，包括某人長期從事某項(xiàng)活動(dòng)或職業(yè)而形成的主觀經(jīng)驗(yàn)、洞察力和直覺。二者緊密關(guān)聯(lián)，并與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)融為一體，成為當(dāng)代社會(huì)發(fā)展的主要推進(jìn)力量。

　　知識(shí)管理是通過共享和抓住隱性知識(shí)并將其轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識(shí)，篩選、存儲(chǔ)、加工、檢索、傳遞和利用顯性知識(shí)，創(chuàng)新新的知識(shí)來增加社會(huì)價(jià)值的。這種實(shí)踐活動(dòng)可用知識(shí)螺旋（knowledge  spiral）來描述。在每一個(gè)螺旋中存在4個(gè)階段：共享隱性知識(shí)階段、隱性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識(shí)階段、顯性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)樾轮�識(shí)階段和通過學(xué)習(xí)產(chǎn)生新的隱性知識(shí)階段。每一次新的顯性知識(shí)和隱性知識(shí)的產(chǎn)生便是知識(shí)螺旋的一次上升。相對(duì)于知識(shí)管理，信息管理注重顯性知識(shí)或稱編碼型知識(shí)（codified  knowledge）的搜集、存儲(chǔ)、加工、檢索、分析和預(yù)測，這方面的研究成果主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)倉庫（Data  Warehouse，簡稱DW）的開發(fā)和利用。數(shù)據(jù)倉庫使企業(yè)能抽取、篩選、存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)，對(duì)用戶的檢索進(jìn)行有效而準(zhǔn)確的反應(yīng)，并為決策活動(dòng)提供了強(qiáng)大的基礎(chǔ)。然而，數(shù)據(jù)倉庫中僅僅存儲(chǔ)了決策者所需知識(shí)的一部分，企業(yè)絕大部分智力財(cái)富以隱性知識(shí)的方式存在于員工的大腦中，因此，數(shù)據(jù)倉庫不足以滿足對(duì)知識(shí)檢索的需求。為了滿足知識(shí)管理和知識(shí)決策的需求，可以對(duì)現(xiàn)存的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)一步擴(kuò)充，成為滿足知識(shí)管理需求的知識(shí)倉庫（Knowledge  Warehouse，簡稱KW）。知識(shí)倉庫能夠?qū)Σ煌�類型的知識(shí)（顯性知識(shí)和隱性知識(shí)）和不同形式的知識(shí)（純文本、二進(jìn)制對(duì)象、模型等）進(jìn)行捕捉、存儲(chǔ)、編碼、組織和分析。另外，這些知識(shí)還包括元知識(shí)（關(guān)于知識(shí)的知識(shí)）和分析后產(chǎn)生的新知識(shí)。

　　　　　　2　知識(shí)倉庫的主要功能分析

　　知識(shí)倉庫強(qiáng)調(diào)為決策者提供一個(gè)提升知識(shí)管理流程全過程的智能分析平臺(tái)，它在很大程度上依賴于信息技術(shù)的發(fā)展并被日新月異的信息技術(shù)所推動(dòng)。信息技術(shù)包括人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、多媒體技術(shù)、數(shù)據(jù)庫、信息可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息分析與挖掘等，其中OLAP（Online  Analytical 

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