摘 要：大數(shù)據(jù)是一個(gè)新興的、包容性非常強(qiáng)的概念，對(duì)各個(gè)行業(yè)和學(xué)科都有著很大的影響。知識(shí)管理作為一個(gè)與信息和數(shù)據(jù)息息相關(guān)的學(xué)科和行業(yè)，對(duì)大數(shù)據(jù)的興起很敏感。如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代中重新認(rèn)知和定位知識(shí)管理，對(duì)于提升知識(shí)管理的學(xué)科能力和學(xué)科地位都有著很重要的作用。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);知識(shí)管理;知識(shí)管理系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：G20 " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A " 文章編號(hào)：1002-2589（2015）19-0161-02

引言

大數(shù)據(jù)的興起是計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展的產(chǎn)物，計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展使人們能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)事物的全面描畫，而由此產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)催生出了大數(shù)據(jù)這樣一個(gè)概念，以及圍繞大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)技術(shù)?？蒲袛?shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)個(gè)人數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)以及社會(huì)和政府?dāng)?shù)據(jù)都在迅猛地增長。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的知識(shí)管理，有著很多不同以往的新特點(diǎn)，這些新特點(diǎn)既是知識(shí)管理本身更新?lián)Q代所必需的品質(zhì)，也是嫁接大數(shù)據(jù)技術(shù)所引發(fā)的知識(shí)管理革命。

一、大數(shù)據(jù)的概念與特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)，顧名思義，即巨量的數(shù)據(jù)。但是相對(duì)于傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)來說，大數(shù)據(jù)并非簡(jiǎn)單的量的增長，而是借由量變達(dá)到質(zhì)變，大數(shù)據(jù)已經(jīng)呈現(xiàn)出許多新的特質(zhì)，所以要求人們用新的思維去看待和利用大數(shù)據(jù)。一般來說，大數(shù)據(jù)指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理的信息[1]。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)一般被概括為4V，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）[2]。

大數(shù)據(jù)所應(yīng)對(duì)和處理的數(shù)據(jù)量非常龐大，是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和處理難以想象的。面對(duì)如此龐雜的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)還要求非常高的處理速度，甚至達(dá)到實(shí)時(shí)分析。大數(shù)據(jù)一般來說價(jià)值密度特別低，但是經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘之后，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)價(jià)值就會(huì)特別大，所產(chǎn)生的外部效應(yīng)也是小數(shù)據(jù)時(shí)代所不能相比的。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代中知識(shí)管理的新特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展的必然后果，幾乎所有的領(lǐng)域和行業(yè)都面臨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的轉(zhuǎn)型任務(wù)。知識(shí)管理作為一門面向知識(shí)與信息的學(xué)科，必然要與大數(shù)據(jù)短兵相接。特別是對(duì)于大型企業(yè)以及社會(huì)層面的知識(shí)管理來說，大數(shù)據(jù)是一個(gè)必不可少的研究課題。

（一）知識(shí)管理系統(tǒng)所處理的數(shù)據(jù)量與信息量激增

知識(shí)管理是建立在對(duì)信息和數(shù)據(jù)搜集整理的基礎(chǔ)之上，任何一個(gè)知識(shí)管理系統(tǒng)都是由最基本的信息和數(shù)據(jù)建立而成，而后才是進(jìn)行知識(shí)抽取和轉(zhuǎn)化的過程。知識(shí)管理最初出現(xiàn)的時(shí)候，所面臨的信息量和數(shù)據(jù)量并不多。第一代知識(shí)管理階段（20世紀(jì)70年代至80年代初中期），企業(yè)知識(shí)管理是以郵件及文檔數(shù)據(jù)庫為核心的辦公業(yè)務(wù)自動(dòng)化管理，重點(diǎn)在文檔管理。在當(dāng)時(shí)，縱使對(duì)于一家巨型企業(yè)來說，其所擁有的文檔數(shù)量在21世紀(jì)的今天也算不上巨量。一方面是當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)生產(chǎn)和存儲(chǔ)能力有限，使企業(yè)生產(chǎn)、搜集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和信息的工作受到限制。當(dāng)時(shí)的生產(chǎn)并未實(shí)現(xiàn)完全的電子化，更沒有如今琳瑯滿目的各種傳感器時(shí)刻監(jiān)控著企業(yè)各方面的運(yùn)行，所以并未累計(jì)出可觀的數(shù)據(jù)量。另外，當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)并不發(fā)達(dá)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的代價(jià)很高，也限制了企業(yè)存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)。另一方面，當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)也沒有今天這么發(fā)達(dá)，企業(yè)存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)既無法及時(shí)也無法有效地得到處理和分析，使企業(yè)也沒有主觀意愿去存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)。

進(jìn)入21世紀(jì)特別是近幾年，不論是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)還是存儲(chǔ)以及處理技術(shù)，都得到了質(zhì)的提升，計(jì)算機(jī)以及互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)以前所未有的勢(shì)頭迅猛發(fā)展，使企業(yè)完全有能力處理以前無法想象的海量任務(wù)。IDC于2013年發(fā)布的《2013年德國存儲(chǔ)情況調(diào)查：通過高效的存儲(chǔ)技術(shù)優(yōu)化計(jì)算中心》報(bào)告中，調(diào)查了219家德國企業(yè)，并預(yù)測(cè)未來企業(yè)數(shù)據(jù)量增長將達(dá)到40%左右[3]。

企業(yè)數(shù)據(jù)量的增長，并非企業(yè)知識(shí)管理系統(tǒng)的簡(jiǎn)單擴(kuò)容就能解決。量變引起質(zhì)變，企業(yè)數(shù)據(jù)量的增長已經(jīng)為企業(yè)數(shù)據(jù)管理帶來了一些新的特點(diǎn)，用以前企業(yè)知識(shí)管理的理念和技術(shù)已經(jīng)無法應(yīng)對(duì)如此海量的數(shù)據(jù)。企業(yè)必須以全新的知識(shí)管理理念和技術(shù)來革新企業(yè)知識(shí)管理系統(tǒng)，以應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)帶來的新挑戰(zhàn)。

（二）知識(shí)管理系統(tǒng)的運(yùn)行速度更快

隨著技術(shù)的高速發(fā)展，知識(shí)管理系統(tǒng)的更新速度與處理速度都得到了質(zhì)的飛升。但是，大數(shù)據(jù)時(shí)代所要求的知識(shí)管理系統(tǒng)的更新速度與處理速度，已經(jīng)超過了以往知識(shí)管理系統(tǒng)傳統(tǒng)的提速方式的邏輯負(fù)荷，必須以新興的大數(shù)據(jù)技術(shù)來重塑整個(gè)業(yè)務(wù)流程。

首先，知識(shí)管理所存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)與信息總量飛速增長，那么知識(shí)管理系統(tǒng)的運(yùn)行速度也勢(shì)必要同步增長，才能促進(jìn)知識(shí)管理系統(tǒng)的及時(shí)更新與流暢處理。其次，知識(shí)管理在企業(yè)運(yùn)行中所扮演的角色也更加要求及時(shí)性。知識(shí)管理既有積累隱性知識(shí)的慢節(jié)奏任務(wù)，也有要求快速產(chǎn)出顯性知識(shí)的快節(jié)奏任務(wù)，特別是現(xiàn)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)十分激烈，要求企業(yè)有極強(qiáng)的知識(shí)更新速度，相應(yīng)地也要求企業(yè)的知識(shí)管理系統(tǒng)具備很高的運(yùn)行速度。最后，計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，特別是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，為企業(yè)知識(shí)管理系統(tǒng)提升運(yùn)行速度提供了技術(shù)基礎(chǔ)，使企業(yè)得以開展大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。現(xiàn)代企業(yè)的電子化程度越來越高，企業(yè)運(yùn)作的整個(gè)流程，不論巨細(xì)，都能被企業(yè)的知識(shí)管理系統(tǒng)收錄，從而產(chǎn)生和積累了大批量的數(shù)據(jù)。在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)和信息的積累速度超過歷史上的任何時(shí)期，企業(yè)的任何一個(gè)動(dòng)作都會(huì)被迅速地納入到數(shù)據(jù)庫中，不僅總量巨大，而且流量也大。

（三）知識(shí)管理需要應(yīng)對(duì)的數(shù)據(jù)和信息更加多樣化

傳統(tǒng)的知識(shí)管理系統(tǒng)所面對(duì)的信息和數(shù)據(jù)格式，多以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。在企業(yè)數(shù)據(jù)中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占據(jù)了絕大部分，而結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只占了一小部分。這一小部分的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)雖然價(jià)值較大，但從價(jià)值總量上來講，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價(jià)值總量仍不可忽視。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)的數(shù)據(jù)庫與知識(shí)管理系統(tǒng)越來越能處理更多樣化更多格式的數(shù)據(jù)和信息，不僅包括傳統(tǒng)的文檔，更包括迅猛增長的圖像與視頻等豐富格式的數(shù)據(jù)和信息。

（四）知識(shí)管理系統(tǒng)的價(jià)值密度降低和價(jià)值總量增加

與傳統(tǒng)的知識(shí)管理系統(tǒng)很大不同的是，大數(shù)據(jù)時(shí)代的知識(shí)管理系統(tǒng)，其所包含的價(jià)值密度會(huì)降低。這一方面是因?yàn)橹R(shí)管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)和信息總量的迅猛增長，另一方面也是因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)環(huán)境下的知識(shí)管理系統(tǒng)中大部分?jǐn)?shù)據(jù)和信息都是機(jī)器自動(dòng)搜集和組織的，這與傳統(tǒng)中人工進(jìn)行搜集和組織相比，價(jià)值密度必然會(huì)降低。但價(jià)值密度的降低，并不代表大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)降低了知識(shí)管理系統(tǒng)的總體價(jià)值。在知識(shí)管理系統(tǒng)中價(jià)值密度降低的同時(shí)，其所包含的數(shù)據(jù)和信息量正呈幾何級(jí)數(shù)增長，海量數(shù)據(jù)的價(jià)值總量非常巨大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出價(jià)值密度低所帶來的負(fù)面影響。

（五）知識(shí)管理系統(tǒng)的智能化

傳統(tǒng)的知識(shí)管理系統(tǒng)，不論是知識(shí)庫的建設(shè)還是擴(kuò)展上，很大程度上依靠人的智力與智慧。而大數(shù)據(jù)時(shí)代的知識(shí)管理系統(tǒng)，不僅能夠替代人們自動(dòng)地建設(shè)知識(shí)庫，還能像人類一樣具有智力與智慧去思考和推理，并生產(chǎn)和組織知識(shí)。

谷歌公司于2014年8月末公布了在建的“知識(shí)庫”（Knowledge Vault），這是谷歌繼2012年開始的“知識(shí)圖譜”（Knowledge Graph）之后又一大作?！爸R(shí)庫”通過算法自動(dòng)搜集網(wǎng)上信息，通過機(jī)器學(xué)習(xí)把數(shù)據(jù)變成可用知識(shí)。目前，Knowledge Vault已經(jīng)收集了16億件事實(shí)，其中，2.71億件是“可信的事實(shí)”[4]。據(jù)專家估計(jì)，大型企業(yè)特別是大型的科技企業(yè)，都在建設(shè)類似的知識(shí)庫。當(dāng)機(jī)器系統(tǒng)掌握了全人類的知識(shí)，它的智力將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過現(xiàn)有的智能助手。

知識(shí)管理系統(tǒng)的智能化發(fā)展，將把人類從知識(shí)管理流程的低端階段中解放出來，從而更專注于高級(jí)知識(shí)的生產(chǎn)和應(yīng)用。這將是大數(shù)據(jù)時(shí)代中的知識(shí)管理系統(tǒng)對(duì)傳統(tǒng)的知識(shí)管理系統(tǒng)的一大革命。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代中的知識(shí)管理關(guān)鍵技術(shù)

（一）云計(jì)算

云計(jì)算是一個(gè)與大數(shù)據(jù)相伴相生的概念，大數(shù)據(jù)是云計(jì)算的計(jì)算對(duì)象，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)兌現(xiàn)的工具。如果說大數(shù)據(jù)是一個(gè)無盡的寶藏，那么云計(jì)算就是開發(fā)寶藏的利器。首先，云計(jì)算為企業(yè)知識(shí)管理系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)提供了可以彈性擴(kuò)展、成本較低的存儲(chǔ)空間和計(jì)算能力，以使中小型企業(yè)也可以像大型企業(yè)一樣利用大數(shù)據(jù)的技術(shù)來完成知識(shí)管理系統(tǒng)的構(gòu)建和運(yùn)行。其次，云計(jì)算的計(jì)算模式豐富、計(jì)算資源龐大，可以為異構(gòu)系統(tǒng)較多的各類企業(yè)提供經(jīng)濟(jì)適用的數(shù)據(jù)處理方式。

（二）數(shù)據(jù)挖掘

面對(duì)龐雜的各類數(shù)據(jù)和信息，傳統(tǒng)的知識(shí)管理系統(tǒng)只能依靠人力智能去完成知識(shí)的發(fā)現(xiàn)。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展使人們可以應(yīng)用技術(shù)輕松地從數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)和信息資源中挖掘出各類有價(jià)值的知識(shí)，從而更有效地建設(shè)知識(shí)庫。

（三）可視化

數(shù)據(jù)和信息的可視化由來已久，但一直久盛不衰。特別是近幾年，數(shù)據(jù)可視化和信息可視化技術(shù)進(jìn)入了新階段的蓬勃發(fā)展期。可視化技術(shù)是知識(shí)管理系統(tǒng)不可忽視的一項(xiàng)重大技術(shù)基礎(chǔ)，因?yàn)榭梢暬谴龠M(jìn)知識(shí)傳播和轉(zhuǎn)化的極重要工具。首先，可視化技術(shù)將知識(shí)的表現(xiàn)形式豐富起來，使人們更樂于去接受知識(shí);其次，可視化技術(shù)降低了知識(shí)的理解吸收難度，促進(jìn)知識(shí)在組織內(nèi)更迅速和容易地傳播開來;最后，可視化是一個(gè)知識(shí)管理系統(tǒng)中所有知識(shí)的總結(jié)性表達(dá)，更有利于對(duì)知識(shí)庫中的知識(shí)進(jìn)行全面掌控，從而促進(jìn)知識(shí)的更新迭代。

（四）機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能

未來的知識(shí)管理系統(tǒng)，是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的大腦，能代替人類進(jìn)行一般的知識(shí)思考和推理，從而將人類從低端的知識(shí)管理流程中解放出來。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能就是進(jìn)行這一任務(wù)的主要技術(shù)，它們將機(jī)器構(gòu)造成一個(gè)具有學(xué)習(xí)能力和理解能力的大腦，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)管理的智能化。

四、結(jié)語

大數(shù)據(jù)是知識(shí)管理繞不開的一個(gè)重要概念，知識(shí)管理唯有積極擁抱大數(shù)據(jù)、利用大數(shù)據(jù)革新自我，才能在大數(shù)據(jù)時(shí)代找到立足之處。一方面要重新定位和認(rèn)識(shí)知識(shí)管理的業(yè)務(wù)流程和學(xué)科原理，另一方面也要積極應(yīng)用大數(shù)據(jù)時(shí)代中的各類實(shí)用技術(shù)，使知識(shí)管理不僅從內(nèi)涵上，更從實(shí)踐上成為大數(shù)據(jù)時(shí)代中的佼佼者。

參考文獻(xiàn)：

[1]孟小峰，慈祥.大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013（1）.

[2]大數(shù)據(jù)[EB/OL].[2014-8-20].http：//baike.baidu.com/subview/

6954399/13647476.htm.

[3]IDC：未來八年地球產(chǎn)生數(shù)據(jù)量將超40澤字節(jié)[EB/OL].（2014-8-22）[2015-03-23].http：//network.51cto.com/art/2012

12/372335.htm.

[4]張林.谷歌KnowledgeVault知識(shí)庫準(zhǔn)確性90%[EB/OL].（2

014-8-22）[2015-03-23].http：//soft.zol.com.cn/474/474735

2.html.