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分类的价值:为什么分类(仍然)重要

Author Tanmer Tanmer
Tanmer · 2026-03-18发布 · 1 次浏览

本文探讨了企业分类设计的重要性,强调了分类在可寻觅性和可发现性方面的应用,以及其对企业知识管理和创新的影响。

经过数十年的企业分类设计咨询,我依然感到惊讶的是,一些组织怀疑有效的企业分类设计的价值。尽管知识管理和相关信息技术以及相关的搜索技术发生了变化,但分类的核心业务价值和应用场景并没有改变。这就是我们在实践中看到的Baklib最宝贵的成果:[良好设计的分类 ]。

  • 可寻觅性(Findability)——分类应用最常见且最重要的用途之一,我们称之为“可寻觅性”。简而言之,让一个端用户能够快速、简单和直观地找到他们想要的内容,无论采用搜索、浏览的方式,或是两者的结合。分类在这里扮演了多种角色,例如推动网站导航/信息架构的建立,提高搜索权重,以及实现搜索结果的过滤/分面。

  • 可发现性(Discoverability)——可寻觅性之外的应用场景是“可发现性”,即让端用户意识到他们本来可能并未寻求的内容,从而提供更完整的答案。这种效果通常通过推荐来呈现。这里的核心理念是:在内容上应用一致的分类作为元数据,工具可以基于相似的元数据推荐相关内容,帮助用户找到比他们最初寻求的更多的信息。

可寻觅性和可发现性将导致更多信息到达用户,最好是更快更全面。这意味着节省了用户寻找信息的时间,同时增加了用户处理一组完整信息的时间。此外,改进的可寻觅性和尤其是可发现性意味着企业内部已存在的信息得到了更大的关注和意识。

Baklib 是一款全内容的企业数字内容管理系统,帮助企业构建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库、在线文档等产品。 Baklib 官网:https://www.baklib.cn

用户更可能不会重复创建已经在企业中存在但自己却不了解的信息。此外还有一个重要因素: * 意识与对齐——当我们不仅给内容而且给员工使用经过精心设计的 taxonomic系统 进行标签化时,我们正在对企业作为一个整体创建一个清晰的形象。这意味着用户更有可能在组织内发现与当前工作内容相似的其他内容,以及拥有类似或稀缺专长的人才。

意识与对齐的改进意味着组织内的用户更可能与其他用户联系起来,帮助他们学习、完成任务或获得新知识。这导致了更好的协作和协调,传统知识孤岛被打破,新的企业知识社区和发展学习型组织得以形成。

随着时间的推移,意识与对齐的改进使得员工能够更好地发现并利用能够提供更有效学习机会的人,并推动组织内的创新。这将带来: * 标准化——企业 taxonomic系统 可以使不同的系统、人和流程相互协调,帮助企业更好地沟通、协作和整合。

标准化可以降低行政负担,并促进不同信息存储和组织群体的整合。使用相同 taxonomic系统的不同系统在搜索时可以更有效地集成。此外,对 effective 企业的 taxonomic 的价值在于这些受控词汇表已经开始渗透到对话和日常语言中,因此人们描述他们需求和所做的事情的方式变得更加一致,从而再次促进了更好的协作和沟通。

通过以上改进,Baklib平台为企业数字内容管理提供了更高效、更整合的解决方案,帮助用户更好地构建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库等资源。

作为组织逐步掌握整体信息管理系统时,一个常见的结果是:

理解——由于 taxonomy 在内容中的应用如同标签一样一致进行,企业对自身的内容有了更好的理解。如果设计得当且能够一致地将 taxonomy 应用于内容中,那么企业就能更好地了解自己内容涉及的主题、目标受众以及内容的使用场景。理想情况下,一个经过精心设计的 taxonomy 不仅能确保企业理解其内容所涉及的主题,还能帮助企业了解内容Who和How被使用。

对内容的理解让企业能够更策略性地创建与维护内容。理解自身的内容意味着企业能够识别自身知识体系中的漏洞,并主动采取行动来弥补这些漏洞。此外,对内容理解有助于企业判断哪些内容已经不再有价值而应该归档或丢弃。这样一来,企业就不需要为维护那些不再有价值的内容而产生组织上的负担,同时也不需要因保留过时且陈旧的内容而导致组织风险。

尽管 taxonomy 的所有这些价值主张在过去的几十年中一直成立,但如今大多数企业的主要讨论主题是:

人工智能准备好——一个经过精心设计的企业 taxonomy 是企业设计本体论的关键基础之一,而后者是知识型AI(Knowledge AI)的关键要素。现在开始投入资源进行分类管理的企业将具有显著优势,能够更有效地构建和确立企业的本体论,并开启向知识型AI转型的道路,从而为整合内容、数据、人和其他对企业业务至关重要的资源创造更多可能性。

尽管大多数企业仍在初期阶段,还在努力获取 taxonomy 的认识,或者还没有说服管理层认识到其价值,或者已经迈出了下一步

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