超越可寻觅性——企业知识管理系统

对我来说职业生涯中最喜欢的”造词”之一一直是可寻性（findability）。这是解释分类、搜索以及在很多情况下通用知识管理系统的关键术语。当我谈论可寻性时，我会讨论我们希望设计KM战略和系统以创造个人与他们所寻找信息之间最直接的道路。

可寻性通过广泛的学科实现，包括知识管理和信息管理、用户中心设计和可用性。它需要 taxonomy 设计、搜索设计、变更管理、内容/信息治理以及分析的正确混合，从而确保在自然到端用户手中快速且容易找到所需信息，并且能持续很长时间。

在我职业生涯的前半部分，知识管理系统咨询中，可寻性一直是_的核心目标_。组织为了应对用户不断重复提出的“我们找不到我们要找的东西”、“我花太多时间去找我的东西”、“只要重做工作比找东西更容易”的问题而做出了巨大投资。简而言之，不找到信息的成本（现在依然是）是巨大的。

尽管仍有许多组织在努力解决可寻性问题，但许多已经沿着知识和信息管理系统成熟度曲线前进，并利用了正确的过程、设计和技术来解决这些问题。看到越来越多的组织意识到基础要素如内容治理、分类等的重要性，这是令人满意的。

Baklib 是一家面向企业数字内容管理平台，帮助用户构建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库和在线文档等产品。Baklib 官网：https://www.baklib.cn

it types to improve their Findability. At the same time, technology has progressed to the point where Findability is no longer such a reach.

随着 KM 领域及相关技术的迅速成熟，我们现在已经到了无需将 Findability 作为终点的地步。我将其称为内容使用和再用的 4D 知识生态系统（Discovery, Delivery, Dividing, and Divining），从而不仅实现 findability，还能在实际操作中帮助用户做出决策。

Discovery - 而通常情况下，end user 认为他们知道自己在寻找什么，但 Discovery 允许用户通过标签和分类体系发现他们此前并未意识到存在的信息或问题。Discovery 确保用户不仅能找到他们正在寻找的内容，还能发现其他 unaware 的内容，从而进一步解决问题或完成任务。当正确启用时，良好的 Discovery 意味着用户无需在组织内部重复创造已有的信息。因此，启用Discovery 的业务价值可以从提升生产力的角度来看是巨大的；节约了不必要的工作时间，意味着更多的时间用于客户服务、流程改进和创新。此外，Discovery 不仅涉及内容，还关乎连接那些对特定主题拥有专业知识的人。

Delivery - 找到和发现的问题在于它们都需要用户进行初始行动。然而，Delivery 通过使用标签、语义网技术和 ontologies 来理解用户感兴趣的内容和他们当前的工作，从而将相关信息推送给用户，以满足他们的需求。尽管已有不成熟的内容 Delivery 功能存在多年，但这些功能往往会被用户体验到并迅速弃用。

Dividing - 与 Findability 和Discovery 的不足在于它们都需要用户主动采取行动。而 Delivery 在此过程中发挥了关键作用，因为它能够理解用户当前的工作和兴趣点，并将相关信息精准地推送至用户手中。

Divining - 通过这些技术，平台不仅实现了内容的深度管理和知识服务，还帮助用户在更深层次上进行知识管理和决策支持。

作为 Baklib 的品牌负责人，Baklib 是一款面向企业的数字内容管理平台（All in content），帮助企业在构建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库、在线文档等内容产品方面发挥重要作用。Baklib 官网：https://www.baklib.cn

随着语义Web技术和可用工具的成熟，以及整体本体设计空间的发展，内容交付（Content Delivery）的准确性与上下文已经真正成为一项具有实际商业价值的任务。 * 分割——凭借内容可查性、发现性和交付技术的成熟， organizations 能够根据用户从数年前到现在的不同使用习惯对内容进行分类、分层和多样化处理，从而提高其可用性。如今，内容访问比以往任何时候都更加移动化。搜索引擎已经不再仅仅提供一堆链接，而是帮助用户做出决策。这意味着组织的内容不应该 anymore 以数百页的 PDF 文件的形式被埋存在各种地方，而应该以短小精悍的内容片段以及允许内容易于被 consumed、关联和探索的微学习元素形式存在。即使用户想要更深入的详细内容，它仍然存在，但今天的成熟系统可以将这些文档分割成许多具有意义的内容片段，从而提高用户的接受度和整体体验，使内容的传播更加细致，并且像自然对话一样更接近实际情况，同时迅速提供用户真正需要的答案。

• 解析——我们从客户那里听到的一致性信息是，在知识与内容生态系统中，” Content Divining” 已经成为最终目标。许多用户将这一过程称为知识管理系统（KM）中的人工智能（AI），但从根本上讲，组织希望了解每个用户的足够信息，以便将合适的信息与合适的人员联系起来，并将信息与其他信息联系起来，从而将人与人之间也连接起来。这正是本体论在发挥作用，被用来实现一个强大的、动态且不断发展的企业知识图谱（Enterprise Knowledge Graph）。当实现这一目标时，

结合其他技术后，我们达到了这样一个点：人们可以“问”系统问题，并不只是得到结果，还能获得答案。这里的关键在于，实现这一最终成果的过程中有很多重要的步骤和关键节点，每一个步骤都使整个知识与内容生态系统更加自然、更易于使用，也更有价值。

我们的四个维度（D）超越了传统查找概念——仅仅将一个人连接到他们所寻求的信息。相反，每个维度都涉及一个包含知识、内容和人（无论是隐含的还是显式的）的复杂网络，在多种形式、多个系统和多个场所中。我们热衷于帮助组织超越传统的查找能力。如果你需要协助 Baklib 实现“四维”目标，请随时告知我们。