• 1. 知識管理活動中的人員與工具
    • 2. 知識管理---人的要素全體性: 應鼓勵所有的員工都能成為知識管理者。 仍需要特定司職知識管理的人員。 文化的形成: 知識管理應融入每位員工的工作中,進行形成一種工作態度。
    • 3.   夏佩諾 麥肯錫 產業類型 製造業 知識導向 普及性 每一個員工都被視為知識員工;公司並未對知識的工作劃出界線 在創造、傳播與利用知識方面,就沒月人會指望祕書或是行政人員提出任何貢獻。 知識流通性 主動拜訪客戶、參加同業的座談會、進行生產線試驗、規劃獨特的師徒制度 顧問們在彼此學習上極為優秀,但是在向外取經方面,卻相當平庸或不足。 關鍵差異 有一次,某位夏佩諾的訪客發現他們的警衛居然在讀一本有關鋼鐵生產的教科書 顧問對知識管理的能力使得知識專家的工作更難以進行。
    • 4. 知識管理的人員分工觀念角色定位 掌握知識的角色 傳播知識的角色 利用知識的角色 知識管理的管理金字塔(底->頂) 知識管理的員工 知識專案的經理人 CKO
    • 5. 知識管理的員工必須要存在以知識管理為工作目標、能主動追求此項目標的機動人員。 組織裡的員工多半沒有自我組織知識的能力,更不要說有時間坐下來,把自己的知識輸入系統中。 組織需要有人完成知識的「抽取」、「組織」、「維護」及「琢磨」。
    • 6. 知識管理的員工(續上)知識管理的員工應能對所屬範疇的工作具備兩元、全方位的能力特質: 硬體:技術、知識、經驗及直覺(個人的) 軟性:文化、政治與人性層面(組識的) 知識仲介者的產生 從圖書館員轉型或指派專人 向內搜尋知識、向外進行知識交影 知識分佈圖與資料庫
    • 7. 知識專案的經理人專案管理的能力 發展計劃目標 組成團隊與管理團隊 監督計劃執行的預算與時程 改革管理的能力 解決問題、因應改變 科技管理的能力 其它:心理、商業、謙虛…
    • 8. CKO鼓勵學習 建立知識架構(組織內) 知識合作(組織外) 制定與改善知識創造和使用的過程 衡量知識管理的價值(財務上) 管理以下階層的知識員工,並培養其團隊觀念。 知識策略的制定與資源分配
    • 9. 不願意設立CKO職位的理由:如果組織的結構太過強調地方分權,中央集權的知識角色就不適合。 公司不願意設立CKO的另外一個原因,是其他經理人已經分擔了這個職位所有重要的功能。
    • 10. 知識管理上的科技應用科技在知識管理上最有價值的功能,在於拓展知識普及的範圍,以及提昇其轉移的速度。 科技也有助於知識的整理,有時甚至能夠協助激發新知。 迷思:期望過高、功能遭到過度渲染 沒有匆忙選定某單項科技的必要
    • 11. 焦點個案---惠普資訊科技在知識管理上的兩大應用主軸: 找知識文件 Lotus Notes 電子銷售夥伴(ESP) 惠普網路消息 找知識專家 Connex 知識傳播工具 GrapeVINE(使用者族群)
    • 12. 知識管理科技的概念有些我們平常不見得會歸類到知識管理這個範疇的科技,可能也有助於知識的管理工作。 在此主要探討的科技,是能掌握、儲存、傳播結構化知識的工具。 知識科技的應用比較偏於互動的形式,只有強大功能的電腦和大量電子型態的數據資料是不夠的。人仍扮演知識管理的成功要素。 換句話說,在開發知識管理的軟體時,需要比一般的軟體發展更重視人的因素。
    • 13. Lotus Note & Intranet個人組織 資料庫管理 討論群組 為遠端資料庫進行複製 特別適合「經驗談」形式的知識管理。 應用容易、方便,但知識架構但鬆散、內容和功能方面或有重疊之處。 未來 分類、統一結構及目標。這些管理原則看來似手有些僵化,但若大容量的資料庫是員工仰賴的知識來源的話,這樣的管理措施是有其必要的。
    • 14. 關鍵字&同義辭典知識資料庫至少需要能夠以關鍵字為輸入要求,用來進行查詢。 反過來說,建立知識資料庫時,需要使用什麼日後可能形成關鍵字的字詞,就顯得很重要。 關鍵字需要被妥善的區別和分類,才能達用易於使用與維護的目的。 同義辭典讓使用者能以自行鍵入的關鍵字得以搜尋到相對應、但使用詞彙不同的內容。 使用者用來搜尋的關鍵字不一定會符合專家用來形容自己專長的詞彙。
    • 15. 專家搜尋器不同的地方:找人。 因難: 需投注大量時間進立資料庫,並時時更新。 為某些員工掛上「專家」的頭銜,可能會造成公司內部人員的政治鬥爭。
    • 16. 知識集中式的知識環境專家系統: 內含許多規則,能和使用者進行對話,並同時透過縝密的結構進行推導。 困難:專家不清楚自身專長或不願分享 系統較複雜、維護不易,該知識領域必須要相當穩定。 CBS(Constraint-Based System) 問題與解決方案的條例(個案導向) 由專家長期維護和整理,可達最高效能。 亦適用於「即時性」的知識系統。
    • 17. 長期的的知識分析系統類神經網路比較容易理解的演算法 DMS(Data Mining System)
    • 18. 結語光憑科技,無法為公司營造積極創造知識的環境。因為由人和團體在智慧上的腦力激盪,才能發揮知識管理的最佳效益。 不妨先試試不同的知識科技工具。系統要先架構好,才知道人們願不願意分享所知,以及組織的反應如何。