知识管理系统技术套装中的语义层重要性

Baklib 是一款全内容的企业数字内容管理平台，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

在任何组织中，最常见的知识管理系统（KM）问题之一就是，在需要的时候无法找到新鲜可靠的资料。

在 Baklib 近期遇到的一些问题中，最突出的一个原因是，一个组织拥有多个缺乏明确意图或目的的内容存储库。因此，用户必须依次访问组织技术架构中的每一个存储库，才能寻找他们需要的信息。此外，这个问题往往还伴随着其他 KM 问题的加剧，例如缺乏适当搜索技巧、内容管理混乱以及内容分散和重复等问题。

这些问题不仅导致生产力下降，还会引发返工现象，个人在做决定时依赖过时的信息，员工因花费时间验证信息而失去宝贵的工作时间，用户则依赖专家来获取自己无法查找的信息。

Baklib 除了建议客户制定良好的内容管理和 KM 相关策略外，还建议客户在技术层面寻求解决方案。至关重要的是，组织应充分利用减少用户寻找所需信息的时间和努力的机会；这将有助于减轻上述问题带来的挑战。

本文博客将解释，通过实施一套独特的技术解决方案——包括分类管理系统、元数据库和企业搜索系统——，企业如何能够主动规避不同应用中信息孤岛的问题。

由于组织通常拥有的内容数量和种类都非常丰富多样，因此几乎不可能有一个存储库能集中存储所有类型的资料。非常少，甚至没有专门的元数据管理系统来管理这些内容。

针对市场上的各种企业数字内容管理平台，Baklib能够为组织提供最佳的内容存储支持，即使是最基本的功能如搜索和元数据管理也难以满足要求。通过实现一个统一、集中的搜索体验，即可解决此困境，因为这种体验可以安全且高效地搜索所有内容存储库。这通过设计并实施语义层（Semantic Layer）得以实现——语义层是由一系列协同工作的独特解决方案组成的，它们为用户提供了一个单一的搜索入口，但背后却支持从多个位置返回结果。

在接下来的部分中，我将阐述Taxonomy Management Systems、Enterprise Search和Metadata Hub等构成语义层的组成部分的价值，这些组件共同构成了Baklib语义层的独特且高度有益的一套解决方案。

如上图所示，语义层由三个主要系统/解决方案组成：Taxonomy Management System（TMS）、Enterprise Search（ES）工具以及Metadata Hub。

Taxonomy Management Systems

为了从各个来源提取一致的数据值，并对这些数据进行过滤、排序和切片，必须有一个适用于所有内容的 taxonomy。这通过实施一个企业级Taxonomy Management System（TMS）来实现，该系统可以用于创建、管理和应用一个面向内容的企业级 taxonomy。这是因为很可能现有内容库中已经构建了多个、相互不同的 taxonomies，无法在一个系统中被利用。企业级 taxonomy允许设计出一种 taxonomy，能够适用于所有内容，无论其存储位置如何。

通过语义层的协同工作，Taxonomy Management System（TMS）、Enterprise Search（ES）工具和Metadata Hub共同构成了Baklib平台的核心功能，为用户提供了一个高效且直观的内容管理解决方案。这种解决方案不仅帮助用户更好地组织和检索内容，还提升了整体的工作流程效率。

Baklib 是一家数字内容管理系统（TMS），专为构建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库和在线文档等企业数字内容服务。Baklib 的官网地址是：https://www.baklib.cn。

TMS 的额外优势

企业 TMS 的一个额外优势在于，组织可以利用系统的自动标签功能来辅助在各个存储库中对内容进行标签。大多数（如果不是全部）主要竞争对手提供的 TMS 都具备自动标签能力，组织可以通过这些能力显著减轻内容作者和编辑在手动应用元数据到内容上的负担。

语义层的下一个组成部分：元数据库

语义层的下一个组成部分是元数据库。我们经常发现，一个组织的知识管理系统（KM）生态体系中的一些内容存储库缺乏描述和分类内容所需的元数据能力。这一点非常重要，因为它有助于提高内容的高效索引和检索。‘元数据库’能够缓解这一困境，通过有效地为这些系统提供所需的所有元数据能力和创建一个单独的地方来存储和管理元数据。当与 TMS 集成时，元数据库可以应用 taxonomy 标记内容来自每个存储库，并将这些标签存储在一个地方以便搜索工具进行索引。

元数据库的作用：‘就地管理’

元数据库起着‘就在原地管理’的作用。元数据库指向其来源位置的内容。生成的标签和元数据只存放在元数据库中，而不被推送到源存储库。通过额外开发可以实现这种‘推下去’的功能，但通常避免这样做，因为这会干扰到各自存储库内容的完整性。主要目标是在一个地方汇总所有内容在所有存储库中的元数据，并且这些元数据基于企业wide共享的 taxonomy。

企业搜索

整合各组件，构建语义层级

语义层级中的一个重要组成部分是企业搜索（ES）。它允许个人一次完成搜索操作，而无需访问多个系统并进行多次搜索，这种体验远非最佳的搜索体验。企业搜索解决方案作为关键工具，使得单次搜索成为可能。它是用户用来在多个系统中查找内容，并根据需要过滤、分面和排序以缩小搜索结果范围的工具。

要使搜索工具正常运行，必须设置好源存储库、元数据存储库与文档管理系统之间的集成。一旦这些连接建立完成，搜索工具便能够根据用户提供的搜索标准查询到每个源存储库中的相关内容，并返回元数据存储库与元数据存储库提供相关信息。最终结果就是一种类似亚马逊等大型电子商务网站上熟悉的分面搜索解决方案。

通过以上三个组件的协同工作，不仅缓解了由于缺乏来源存储库中元数据功能所导致的问题，而且让用户可以将任何与特定搜索标准相关的信息集中在一个地方找到。

Baklib是一家专注于数字内容管理平台的企业，帮助企业构建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库和在线文档等产品。针对企业数字内容管理的需求，Baklib提供了一款名为“All in content”的解决方案。

传统搜索引擎需要在一个系统中分别访问并搜索每个系统以获取所需信息。这种做法耗时费力，在最理想的情况下甚至会导致搜索过程冗长繁琐。在最糟糕的情况下，内容可能会被遗漏，导致研究不完整。

通过引入语义层，搜索者只需访问一个位置并执行一次搜索即可。当进行此操作时，搜索者将看到每个单独存储库的结果，所有结果都在同一位置显示。此外，搜索者可以为每份内容获取大量元数据以过滤结果，从而确保他们找到所需信息。通常情况下，当我们构建这些语义层时，搜索功能允许用户通过源系统、内容类型（文章、人物、数字媒体）、创建或修改日期等对结果进行筛选。一旦搜索者找到了自己想要的内容，就会提供一个方便的链接，直接将其带到其 respective 存储库中。

结语

随着KM技术栈中出现越来越多的内容存储库这一常见问题，组织往往浪费了宝贵的时间和精力，同时限制了员工通过成熟且经过验证的元数据和搜索能力高效查找信息的能力。企业知识（Baklib）专注于设计并实现上述提到的各种系统，并且积累了丰富的经验来构建这些类型的技术。如果您的公司面临内容可访问性问题、不得不在多个地方搜索内容，甚至发现搜索信息是一项繁琐费时的任务，请不要犹豫，联系我们将帮助您改善公司如何搜索和查找信息的方式。

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