大数据环境下知识管理论文

[摘要]大数据环境下知识新特征给图书馆数据质量、技术要求、信息获取和服务以及隐性知识保护等方面带来的挑战和新机遇。下面是小编为大家整理的《大数据环境下知识管理论文(精选3篇)》，仅供参考，希望能够帮助到大家。

大数据环境下知识管理论文 篇1：

大数据时代图书馆信息服务发展及对策研究

摘要：以大数据时代下的图书馆信息服务为研究背景，通过分析这一时代背景下的图书馆信息服务发展需求，从事业管理、技术应用、人才培养等三个方面提出了大数据时代的图书馆信息服务发展策略。

关键词：大数据；图书馆；信息服务；数据挖掘

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2017.0011

1引言

近年来，大数据成为了继移动互联网、物联网、云计算技术之后最具活力的一个热门词[1]，人类也随着大量异构数据的产生和挖掘而进入到了大数据时代。对图书馆而言，大数据时代的到来不仅为图书馆事业发展带来了新的机遇，同时也要求图书馆信息服务要基于大数据进行一场方兴未艾的革命，即不但要更新服务理念，创新服务方式，还要构建大数据时代符合读者需求的图书馆信息服务格局。因此，开展大数据时代图书馆信息服务研究，分析大数据时代的图书馆信息服务发展需求，寻求大数据时代的图书馆信息服务发展策略，进而全面提升图书馆信息服务水平，既是图书馆面临的重要任务，也是当前亟待解决的现实问题。

2大数据时代图书馆信息服务发展需求

大数据时代，整个社会最大的发展特征就是数据增长迅速，且类型多样、结构复杂。这些变化趋势的呈现也对以信息服务为主要职能之一的图书馆提出了更高的要求，对其发展产生了深远的影响，使其信息服务在理念、模式等方面出现了新的表现和特征。

2.1图书馆信息服务理念的创新需求

《大数据时代》作者维克托·迈尔·舍恩伯格将大数据革命的理念概括为：（1）不是抽样数据，而是全部數据；（2）不再追求数据的精准，而是接受数据的纷繁复杂；（3）不再追求因果性，而是更要关注相关性[2]。基于这样的特征与时代驱动，图书馆需转变传统的信息服务思维模式，树立正视数据复杂度、努力探索数据相关性的大数据信息服务理念，实现图书馆信息服务的转型升级。笔者以为：图书馆的大数据思维主要是：用“大数据思维”解决传统信息服务遇到的问题，打破“信息孤岛”消除“数字鸿沟”，实现互通共享；将大数据思维应用于信息服务中，以提升服务效率；及时获取社会热点信息，为读者提供服务；挖掘记录了人类活动的多类型数据，特别是占比达到了95%的非结构化数据价值，为政府决策、用户行为分析等提供支撑作用。

2.2图书馆信息服务模式的转型需求

大数据给图书馆信息服务带来了深刻的变革，丰富和改变了图书馆与用户（读者）的关系，由人工化向智能化、由被动服务向主动服务、由单一数字图书馆服务向互联式服务的图书馆信息服务模式转型也势在必行。

（1）图书馆信息服务模式由人工服务模式向智能服务模式转变。大数据时代，传统的图书馆人工服务模式远不能满足大数据时代用户的信息服务需求，图书馆信息服务必须实现智能化。实现智能化的意义和作用主要表现在：一是有效提高图书馆信息服务能力，解决人工无法完成的任务，如对海量信息数据的关键词抽取、智能抓取等[1]。二是能够提升服务对象的决策能力。智能化的图书馆通过采用先进数据的处理技术，提升信息数据收集和处理高级复杂的数据能力，如对视频、图片、文本等信息数据的获取与处理，进而可以实现对服务用户特别是政府机构的决策支撑能力。三是使图书馆增加数据资料智能分析功能。读者可以利用图书馆智能化设备对所需的数据资料进行智能分析，使其能够高效、精准的检索到所需的内容，为读者带来很多便利；四是有利于图书馆知识的发现和挖掘，把隐性知识转变为显性知识[3]，有效的提升图书馆知识服务水平。

（2）图书馆信息服务模式由被动服务模式向主动服务模式转变。图书馆传统的被动服务模式，存在的服务满意度不高、主动意愿不强等问题在大数据时代尤为突出，从被动服务模式向以读者为中心、通过满足读者个性化需求来实现图书馆服务延伸[4]的主动服务模式的转型需求也迫在眉睫。同时，在大数据时代，主动的服务模式还可以利用用户阅读行为等数据来实现用户潜在需求的分析与预知，使主动服务模式更加富有人工智能特征。

（3）图书馆信息服务模式由单一数字图书馆服务模式向互联式服务模式转变。由于单一式服务模式图书馆数据库只由个别的图书馆数据库组成，其信息资源数量与种类较少，无法适应大数据环境下的读者需求，大数据时代的到来则为这个难题的解决提供了从资源、技术到应用的条件与契机，即向互联式服务模式的转变基础。具体来说，图书馆互联式服务模式就是由多个数字图书馆联合的信息服务模式，各个数字图书馆广泛参与，实现信息资源互联共享，并且提供数据信息化的服务方式多种多样，方便读者使用。例如：2013年厦门大学图书馆开展的个性化服务“图·时光”，它是通过收集并整理毕业生的借阅历史、入馆记录、论文题目等信息资料，经过数据系统的分析处理后反馈给毕业生，为广大毕业生提供在校期间的学习生活资料[5]。因此，互联式服务模式对信息的共享和流通具有很大的促进作用，能够最大化的满足读者需求。

2.3图书馆信息服务能力的提升需求

随着一些大数据信息处理技术在图书馆广泛应用，使大数据时代的图书馆增加了许多信息服务功能，提升了图书馆信息服务能力。数据库技术为读者提供数据检索服务，如德国卡尔斯鲁厄大学图书馆通过数据库技术统计分析用户在不同时间段检索数据行为，开发了BibTip 资源检索系统，对用户使用量多的文献数据资源进行选购[6]。应用大数据挖掘技术为读者提供个性化服务，如国内的CNKI数据库已经具备基于用户使用数据的关联文献推荐功能。如美国Exlibris公司通过使用SFX数据库中的用户数据经行整合、分析挖掘，研发的BX学术推荐系统，能够针对读者的兴趣爱好向其提供学术推荐服务[7]。这样图书馆既可以为读者提供信息数据服务，也可以提供相关技术服务，读者可以使用软件进行科研分析，以此了解相关科研领域的热点。这既满足了读者需要又提升了图书馆在科研领域中的作用，更促进图书馆服务能力的提升。

2.4图书馆信息服务价值的凸显需求

大数据处理分析技术在图书馆得到普遍应用，这极大的增强了图书馆数据分析和存储能力，为读者提供服务的同时，也为图书馆创造了新的价值。如图书馆可以利用大数据技术了解读者的借阅行为、阅读兴趣、阅读习惯、检索能力[8]，从而改进现有的信息服务，提高图书馆的服务质量；如当读者利用电子书阅读器阅览图书馆的电子资料时，电子书阅读器记录读者阅读该书所需时间、阅读的喜好程度以及阅读的行为，然后将通过数据分析得到读者对该类图书的兴趣爱好。读者再次使用这款阅读器时，将根据读者的兴趣爱好，优先向读者提供喜爱的电子图书，从而增加资源的利用效率，提升数据信息资源的利用价值。此外还可以将读者的信息反馈给图书出版社，这样出版社就可以根据读者读书的信息，预测读者阅读兴趣爱好、研究方向，从而有针对性的改变出版策略，从而产生市场价值。作家也可以根据图书馆反馈的读者对书刊评价信息来改进作品，提升创作水平，使自己的作品更受读者欢迎。这样图书馆、出版社、作者都可利用读者信息数据，实现了一种数据多次利用，创造出了许多新的价值。

3大数据时代图书馆信息服务发展策略

3.1构建科学的管理体系

构建科学的管理体系，是提升图书馆大数据服务能力的重要组成部分。因此，为了保障图书馆大数据建设有条不紊的推进，必须建立科学的管理机制。对大数据时代构建科学管理体系的图书馆来说，主要就是：成立专门的数据管理机构，制定统一的数据获取、使用、管理、分享的政策[9]，建立信息资源共享平台；成立专业的数据管理部门负责数据管理和有关服务；加强各个部门的数据统筹协调工作，为大数据工程提供制度保障。如在美国一些高校中的MIT、弗吉尼亚大学及康奈尔大学图书馆成立了专门的“研究数据管理服务工作组（RDMSG）”，专门负责解决数据管理中遇到的问题[10]。因此，要构建科学的管理体系，还要注重发挥其在图书馆大数据服务中的组织作用，研究图书馆大数据服务出现的新情况，解决新问题。

3.2提升大数据的应用水平

大數据技术是指从数量巨大、种类繁多的数据中，获得对用户有价值信息的技术。因此，图书馆为了适应大数据时代的发展需要，就要将先进的大数据技术应用到图书馆日常工作中，以完成对大量、快速、高效、精准的数据处理，实现图书馆处理信息能力的转型升级。

（1）利用大数据即时实现图书馆数据类型的统一及整合。首先采用抽取、映射、收割、导入等大数据技术对类型不同的图书馆数据进行预处理；然后归类映射到标准化数据类型处理表达式，对不同类别的数据进行整合；最后形成格式统一，结构清晰的数据。此外还需根据实际需要进行各种信息数据分类，进而提高信息数据检索能力和数据处理能力，最后建立一个数据信息规范统一、相互融合关联的文献与数字资源保障体系。

（2）利用大数据来提高大量、异构数据的存储和计算能力。大数据时代，图书馆应具有较高的数据存储效率，以及实时的数据分析处理能力，以此建立保障其服务的高可扩展性、高可用性数据库。因此，图书馆应当有效地运用数据库分析技术和云计算分布式存储技术。其中，数据库分析技术是一种有效的数据存储技术，如NoSQL、MapReduce和Hadoop。这些数据库技术具有大规模并行处理、操作简单等优势，非常适合处理非结构数据；云计算分布式存储技术是大数据领域中的另一种有效的存储技术，它是利用分布式数据云存储技术和相关的虚拟技术，可以将整合后的数据按照一定的规律有序排列，能够有效提高图书馆数据计算与存储效率，大大的增强了图书馆数据存储服务能力。

（3）利用大数据技术增强非结构化数据的分析与挖掘的能力。为了应对处理数量庞大、种类繁多的数据，图书馆需要运用多种大数据分析挖掘技术，通过分析挖掘读者行为而向读者提供个性化信息服务。其主要数据处理方法是内容算法和协同过滤的算法。协同过滤算法是通过分析读者信息数据，为读者构建个性化行为模型，并结合读者行为挖掘数据库中的模型，为读者提供个性化服务。

3.3构建大数据人才体系

大数据相关技术在图书馆的应用，其技术含量高、操作难度大，对图书管理人员提出了更高技术要求。因此，培养一批熟练应用大数据技术、具备大数据服务理念的人才队伍是大数据时代图书馆的最重要任务，也是做好图书馆事业发展的关键。从服务理念来考量，图书馆大数据人才就是责任意识、服务意识强，能积极调动自身的主观能动性，能够更加积极的投入到图书馆资源建设、用户服务等事业发展之中，推动图书馆事业的向前发展；从技术应用来看，图书馆大数据人才需要掌握数据挖掘、用户服务、资源建设等领域常见的技术与工具；从知识储备来看，图书馆大数据人才不仅有着一定的图书馆学、计算机等信息科学基础，还需具备心理学、管理学等学科背景，能够胜任学科馆员、嵌入式知识服务等工作岗位[11]。对图书馆来说，实现大数据人才的培养，除进行一定的招聘引进外，还更应该重视现有岗位人员的培养与培训。如根据图书馆人员的能力和素质，结合岗位的要求，科学的分配人才；根据工作需要，提供技术培训，提高员工业务水平和工作能力；建立科学的人才发展机制，使每一位优秀员工都有着广阔的事业发展前景。

4结语

本文以大数据时代下的图书馆信息服务为研究背景，通过分析这一时代背景下的图书馆信息服务发展需求，从事业管理、技术应用、人才培养等三个方面提出了大数据时代的图书馆信息服务发展策略，以期增强图书馆大数据信息服务能力，进而推动图书馆事业的发展。

参考文献

[1]严浪.大数据在图书馆的应用与对策[J].图书馆学刊，2014，（5）：54-57.

[2]迈尔·舍恩伯格V，库克耶K.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2012.

[3]韩翠峰.大数据时代图书馆的服务创新与发展[J].图书馆，2013，（l）：121-122.

[4]余凌.“互联网+”背景下的图书馆业务重组内容与方向研究[J].图书与情报，2016，（3）：79-82.

[5]程晓岚.厦门大学图书馆的“圕·时光”营销实践与启示——以对IFLA国际营销奖高校图书馆的获奖项目分析为切入点[J].图书与情报，2016，（5）：62-69.

[6]王丹丹.基于用户使用实现文献推荐的实践与启示[J].情报资料工作，2014，（3）：80-84.

[7]高琳.大数据思维与图书馆知识资源发现[J].图书与情报2015，（1）：122-124.

[8]李锦兰.大数据在图书馆的应用[J].知识管理论坛，2014，（5）：1-6.[LL]

[9]朱静薇，李红艳.大数据时代下图书馆的挑战及其应对策略[J].现代情报，2013，（33）：9-13.[ZK）]

[10]马建玲，祝忠明，王楠.美国高校图书馆参与研究数据管理服务研究[J].图书情报工作，2012，（21）：77-82.

[11]邱庆东.知识资源建设中的图书馆员需求能力分析[J].图书与情报，2016，（3）：90-93.[ZK）]

作者简介：阎迪（1988-），男，硕士，辽宁大学图书馆助理馆员。

（收稿日期：20161103责任编辑：张静茹）

作者：阎迪

大数据环境下知识管理论文 篇2：

大数据环境下图书馆知识的自组织机制

[摘要]大数据环境下知识新特征给图书馆数据质量、技术要求、信息获取和服务以及隐性知识保护等方面带来的挑战和新机遇。从自组织的内涵出发，阐释了大数据环境下知识的自组织机制的内在价值与现实意义，在自组织跨边界重叠关系下，构建一种自组织知识转移机制框架，研究契机为实现图书馆知识组织工作在既有优势和成果基础上，积极参与到大数据环境下跨边界的知识自组织研究和发展中去。在图书馆工作实践的激励政策、重组知识、跨组织边界与自组织知识转移之间的关系过程，能最大提高内部和外部嵌入式知识的有效性，促进图书馆跨组织边界合作、知识交流、学习和创新。

[关键词]大数据；知识管理；知识的自组织；组织边界；隐性知识；知识转移

知识的自组织机制它本身是一个鼓励馆员自愿参与知识管理的过程，知识的自组织已经成为目前国内外关注的热点话题和重要研究方向。由于被组织知识方式在积极的一面的同时也暴露出了消极的方面，我们所做的工作只是打造一个自组织知识管理的平台，方便人们灵活且自由地转移和获取所需要的知识。图书馆在不断地尝试各种可行的工作实践来促进隐性知识转移并达到共享目标。目前对大数据环境下自组织发展、跨组织边界的自组织知识转移机制层面以及组织领域发展趋势缺乏深入性的探索与研究。因此，我们把研究思路和切入点定位在大数据环境下图书馆工作实践跨组织边界的知识自组织来进行探讨。

1、自组织的概念

自组织是指事物通过自己的自发、自行、自我组织起来，走向组织化或有序化的一个过程。大数据环境下的知识的自组织，一方面本身具有一种创造新知识的能力，它推动了知识组织功能结构的变化；另一方面知识的组织构成也随着环境变化而变化。通过自组织方式能利用知识创造新知识，提升组织的适应力、创造力和竞争力的能力。自组织知识机制研究为图书馆知识转移和知识组织行为过程中的认知、行为、动力、前提条件、组织形式、过程以及途径有了比较科学的认识，并提供了新的研究视角，同时也为图书馆跨组织边界的知识转移思维方式的形成确立了最重要的基础。

2、大数据环境下的知识新特征

2.1 知识的强弱关联性

在大数据环境下，使知识进入到互联的覆盖范围，形成了一种强弱关联，即通过知识分析和数据挖掘，弱关系很容易接触到强关系，这在现实中是难以实现知识的“强弱”关联。因此，知识的自组织成为强弱关联的中介，且成为弱势群体获取知识的畅通途径。大数据改变了以往知识多局限于系统载体的状况，呈现出社会化获取的一些特征。

2.2 知识的泛在模糊性

移动泛在的知识新形态产生出巨量流动的大数据、移动数据和社会数据，这些泛在知识的云端汇集和巨量分析，使原本普通的知识演变为战略资源，并可能带来隐性的各类矛盾转化为显性的社会冲突的风险。其中个人的显性知识与隐性知识的自由流动与知识窃取交织在一起，使知识在网络中呈现出泛在模糊性的特征。

2.3 知识的跨域渗透性

与传统知识的局部和部分溢出效应不同，在大数据环境下，知识的即时、跨域、立体、融合、集群的汇集存储及传递与互动，已经并将继续带来巨大的全局和全面的溢出效应，由于知识的泛在化和跨界流动，其边界难以清晰界定，从而形成了知识的跨域渗透性特点，其主要表现在两个方面：一是跨领域，即知识渗透到了各行各业；二是跨疆域，即知识传递已突破了国家和地区的界限。

2.4 知识的交叉复杂性

随着文化多样化和社会信息化的持续推进，知识的疆域和主体变得交叉复杂；大数据更是增强了这种交叉复杂性。

2.5 知识的失控性

社会信息化程度越高，知识就越是整合集群，越是数字化、网络化、智能化、巨量化，虽然使知识自组织能力大大提升，但存在着知识失控的潜在因素。

3、大数据环境下图书馆知识组织要求

大数据环境下知识的几何级扩张和产生的知识新特征。知识的自组织已成为用来学习、交流和传递知识的重要选择，也是图书馆知识管理相当重要和活跃的一部分。

3.1 大数据环境下图书馆数据质量保证

网络打破了图书馆组织中时间序列和空间组合绝对化、静止化的观念，使时间和空间的观念变得相对化，知识组织可以将知识停留在一个新的时空范围，即网络空间域和网络状态的时间。大数据环境下知识的泛在模糊性，使得图书馆知识组织与环境的界限越来越模糊，图书馆工作具有了虚拟性特点。图书馆资源流动不仅是收集馆藏和网络资源，而是提升人才和信息。建立明确的自组织结构、过程体系和知识转移的战略目标，通过组织定期辅导、交流，促进建立相似的文化，使转移的知识和组织文化匹配。提高图书馆的组织情境与转移知识的一致性程度，面对信息扩散速度的加快，工作压力的增加、使协同关系更加密切。因此，图书馆组织管理要打破传统的活动的知识组织边界，才能实现图书馆知识质量从高效到超高效的飞跃。

3.2 大数据环境下图书馆技术要求

大数据知识的组织创新带来了新的需求市场力；各种技术之间的交叉性增强，使组织创新的规模和范围扩大；组织创新激励越来越大。这些力量牵引或推动组织边界的变化，也是推动图书馆知识自组织能力增长和技术提高的条件。由于各个图书馆知识的自组织机制存在环境、文化、技术、经验等方面的差异，使得图书馆和馆员的情境差异较大，而且图书馆所要转移的技术知识受其情境的差异性和知识本身的复杂性、独特性的影响，所要转移的知识处于成员的情境范围之外。

为了适应大数据知识特征有利于知识自组织技术的提高，图书馆需要建立一套内部的协调和知识的自组织链接跨组织调和交流网络平台，加强知识交流和合作。在技术上促使图书馆组织和成员的知识在跨边界情境范围出现重叠，使得内部和外部转移的知识进入本组织和成员的情境范围之内（图1）。

对于图书馆来说，大数据环境知识特征改变了图书馆知识组织的边界，为了有效地应对信息技术的发展和大数据环境的变化，图书馆知识组织技术必须进行相应地调整和突破，将是适应并实现图书馆大数据环境下知识转化和知识创新的力量。

3.3 大数据环境下知识获取和服务

知识的自组织是一种粘合剂，创新改变了人们思维和工作方式[引。大数据环境下知识自组织能力决定了自组织的范围内能够进行他们的知识活动。注重图书馆知识自组织能力，能使自组织更具有弹性和灵活性。因此，图书馆知识的自组织有更大的灵活性，更能够适应读者、市场和战略合作伙伴的需求。大数据知识的网络集成，知识的跨域渗透性和知识的交叉复杂性，使图书馆不再局限于自身的知识组织能力，而强烈的跨组织的网络知识组织、战略联盟趋势将充分迫使图书馆发挥竞争能力、开发新业务和服务能力。因此，图书馆将不得不考虑如何进行跨组织运行管理获取知识。即“当企业在技术支持下与它们的客户、供应商、合作伙伴甚至是它们的竞争对手要建立起联系时，原‘价值链’就转变成了‘价值网络’”。知识转移行为的相似性增强，知识转移行为的自我意识提高是自组织发展的动力，正是自组织具有了独特性的自我知识转移意识和行为，且自组织内个体知识转移行为相似性提高了知识转移行为达到的一种社会同一性，增强了知识获取和服务的强弱关联性。

3.4 大数据环境下知识新特征隐性知识保护

提高核心竞争能力是图书馆在竞争中取胜的关键。核心竞争力使图书馆越来越专业化、越来越敏捷。随着信息技术、互联网的发展和其他因素使知识转移成本降低，隐性知识更可能是相对独立的分解和脱颖而出。我们通过对知识转移成功经验的调查分析，隐性知识转移与许多相互依存方式或转移步骤取决于组织情境和自组织机制。隐性知识主要通过人际交往、精神形式、技术技能和经验交流的方式传递。通过知识的自组织对隐性知识的开发、保护和利用，形成的竞争优势体现了图书馆智力劳动，科学管理的发展，如科研管理和方式、科研组织文化和科研信息支持系统；图书馆组织的信息资源，如文献记录，成员的知识、能力、经验、工作技巧等。由于工作情景实践中的行为、动作、语言等是脱离人的主观意识甚至是瞬间摆脱理性控制出现的技术、经验，虽然具有知识的失控性，但也是隐性知识最容易凸显的时间。图书馆要想获得持续的优势和竞争力，就必须加强图书馆内部隐性知识的保护和管理，强调隐性知识在知识、技术创新过程中的核心地位。

4、大数据环境下图书馆知识自组织作用

大数据环境下，任何组织已经不可能独自拥有所有的资源和具有特异性的隐性知识而不产生知识转移。由于组织内部知识管理成本低，知识转移可以使组织的核心竞争能力可以增加到覆盖所有相关的知识，这将促使组织能力、知识迅速扩大其边界，通过不断地参与跨边界交流和新的知识价值链接，因此，图书馆将得以快速发展。

4.1 知识的自组织促进创造力和创新

知识重组、整合和组织学习是图书馆科研和创新的一种驱动力。从客观上分析，在图书馆工作实践本身就存在人员隐喻了对图书馆发展的不同的方式，不同的重点的理解，一个技术所包含的隐性层面的工作并不容易学习和掌握，知识转移也很困难。对于知识共享的理解，我们认为是图书馆在个体——个体，个体——组织发展之间的频繁互动或类似的情境（或单一情境）下才使得它可以自愿传递隐性知识，以达到促进图书馆的创造力和创新。在图书馆内开展自组织知识重组管理计划方面，图书馆组织要利用馆藏、馆员双重知识来促进创造力和知识创新、科研创新，从严格的培训知识转移计划或者通过知识的自组织社会化影响来关注和保证知识共享目标的实现。

4.2 知识的自组织是跨边界获取组织的最佳工具

隐性知识贯穿于图书馆的日常事务、研究流程、设备系统、资讯流程、策略等综合性的环节和过程中。已有研究证明，由于隐性知识存在于一种特殊环境以及某种协作关系中的特殊关系中，知识多潜藏于组织内部以及组织边界，其知识转移往往多采取某种内部化形式。因此，知识的组织复杂程度决定跨组织或同盟合作关系程度。知识的自组织机制和知识转移研究，对隐性知识往往能促使其跨边界自由和快速转移。在组织内部，只有通过知识的自组织重组和整合，将这些零散的、无序的个体知识聚集成为集体的整体知识。知识的自组织能让每个成员清晰地认识到，知识在某种程度上具有公共产品特征。让拥有知识者在转让使用权的同时明白并不是转让其所有权，而知识的使用也不具备排他性。因此，知识的自组织弥补了图书馆组织常常忽视对内部知识转移和人力资本积累这一重要过程的缺陷。同时，也解决了组织为保护其知识产权，采取种种措施以防知识的外溢，信息不对称、机会主义行为和不确定性，使知识难以用正常的市场机制进行交易的问题。当被转移的知识比较复杂，或者被包含在一系列复杂的技术或组织框架中时，为克服知识转移和共享失灵现象，自组织既能够高效地传递和获取所需要的知识，又针对内部及外部事件，不断地对其进行调整，自主的形成一种跨组织边界的联接。正如彭正银，韩炜所得出的跨组织边界是最合适的转移知识的工具。

4.3 知识的自组织突破年龄、等级、地理的障碍

从实践的角度看，单方面的知识学习不足以融合对方所潜藏的知识和能力。因而，必须通过建立跨组织边界的自组织形式获取隐性知识，依靠组织双方进行密切的协作才能有效地实行隐性知识的转移和传递。如果我们从知识转移最小化程度理解知识的自组织作用，这种方法至少能帮助图书馆与读者之间创建一种强弱联系。它对合作双方技能培养与科研水平的发挥具有巨大的促进作用。因此，在与其他组织建立多方位、多功能的共享机制并加深理解基础上，建立自组织间关系，有很大可能出现跨越年龄、等级、地理等障碍进行隐性知识转移。

5、大数据环境下图书馆跨边界自组织知识转移机制框架和措施

5.1 自组织知识转移机制框架

以上的分析，大部分图书馆与成员间的模式均处于知识个体意识定制化的知识管理范畴，没有把大数据情境以及情境知识融汇在知识自组织管理之中。由于在不同的情境下，人们对知识转移的意义和价值的理解和评价是不同的，可能导致对知识管理的阶段目标以及最终目的不能得到完整地理解或被错误地理解。因此，图书馆为突出知识转移情境要素并充分利用情境提升知识的自组织管理，把大数据情境知识明确、系统地集成到知识自组织管理中，构建图书馆大数据情境知识转移跨边界实施管理框架，在大数据情境中促进和实现知识生产创造、组织存储、分发共享和获取应用等知识过程，提升知识转移效果。只有知识管理建立在大数据环境下图书馆跨边界自组织情境基础之上，才能有利于知识管理深入研究。

我们首先在大数据环境下的图书馆竞争力战略、技术战略和知识转移氛围的基础上将建立一个自组织一体化结构，并把知识的自组织的框架分为4个演化区域，即提高自组织知识转移的动力、区别知识的自组织价值方案、如何创造和保持知识价值以及隐性知识的重要性（包括员工的知识、系统中知识、环境中知识和组织文化中知识）见（图2）。

知识组织是个复杂的系统工程。知识的自组织是一个高度人性化的工作，对于不同的图书馆状况、环境和人格特征，都会产生不同的效果。自组织的一体化结构和功能边界的明晰化和线性化，可以使自组织处于在一个规则的、可预测的情境知识中实施知识组织管理活动。自组织的规模、角色、技术、氛围、专业化和控制因素是组织知识管理成功的关键。自组织边界越大，就越能增大获得并扩大组织规模和隐性知识的机遇。目前，由于缺乏知识管理战略与自组织机构的协调，组织、员工、系统、环境、组织文化、竞争力、核心技术以及知识转移氛围的循环链接，导致不少对知识的自组织管理的相关研究并没有起到真正的作用和很多科研成果得不到转化。

因此，结合图2机制框架，必须建立一个大数据环境下，从知识转移动力——区别知识价值方案——创造和保持知识——知识转移重要性四区的循环链，事先营造工作情境，在竞争力战略、核心技术战略和知识转移氛围的基础上，构建一个知识的自组织一体化结构，提高组织成员积极热情，引发知识与知识主题，随着专业化程度的提高和工作任务的专门化，图书馆为了实现最大化知识转移效率，必须使自组织中个人角色定位明显，知识的自组织边界控制确定，这样，知识的自组织权限边界也随之清晰。在工作实践情境下计划并实施开展知识转移活动。

5.2 构建知识的自组织框架机制措施

5.2.1 自组织的协作和参与

随着大数据环境的动态化，知识转移的速度、灵活性、整合集成和创新成为影响图书馆发展的关键因素。图书馆组织边界和服务范围要求图书馆快速地回应顾客多样化的需求，除了促进图书馆和员工个人学习外，图书馆应更多地关注知识组织过程而不是专门化知识链接。基于组织因素之间的相互作用和外部环境因素的定义的基础上学习组织边界的界定，超越了传统的根据部门职能或部门划分“法定”边界。知识的自组织的相对自主型特征，使得它成为一个新型的实体，敏捷的自组织成为大数据环境下主要的知识组织与传递形式。因此，尽最大努力主动与图书馆以及其他组织的关键成员沟通，形成跨边界框架，建立起伙伴关系并尽可能保证自组织成员的协作和参与。

5.2.2 注重知识价值培训

知识组织在某种程度上不可避免地存在隐瞒个人的知识框架、模式和过去的经验问题，因此，要注重知识价值的培训工作。①知识愿力培训，只有热爱学习的员工才能主动参与培训，只有怀着求知的心态才能积极配合知识的组织；②知识潜力培训，在知识价值培训引导和发现员工在相关领域具有的发展潜力，并符合其知识组织规划；③毅力培训，能够坚持，培训后能够思考总结，制定行为转化的行动计划，并运用到实际工作中。

5.2.3 客户导向和知识共享

图书馆主动将其知识进行知识转移，使图书馆所掌握的知识能够为人所知，争取更多的人支持并自觉参与知识转移工作。

5.2.4 培育战略性思维，提升图书馆的战略决策能力

通过培育对宏观政策、市场动态、竞争对手的全面分析，为图书馆决策献技，将图书馆的决策导向科学化、合理化。

5.2.5 自组织能力的培养

图书馆知识的自组织在于能力的应用，它覆盖与图书馆知识组织能力建立相关的整个过程。图书馆组织作为一种制度进行知识组织和服务，创造了可以使许多个人专注于他们的专业知识的使用环境和条件，而大数据知识并不能承担这种协调功能，因为大数据知识的特征在协调过程中会因为知识的隐含性和不可分性等原因而失败，如知识的失控性。探索新的图书馆知识组织竞争手段，就是通过核心竞争能力与其他组织的进行有效地重组或聚集，使图书馆能够创建出超级核心竞争力。

5.2.6 自组织人员的素质

构成自组织的应该是本行业或专业的核心人员。这些组织成员应具有良好的人际关系、优秀的专业知识、较全面的文化科学知识和科研管理知识，懂得客户需要什么，懂得科研情报的分析、归纳与运用。自组织成员的基本素质是：①要对情报知识需求准确把握；②多种信息采集手段的灵活运用；③清晰合理的逻辑判断；④简单明确的知识表达，历史信息的有效管理。

6、总结与愿景

知识的自组织过程本身就是一个知识共同体的不断生成和演化过程。在大数据环境中，自组织的边界不可避免地随着组织环境的变化而变化。本项从理论上对图书馆工作实践管理知识转移的探讨，把储存知识变成一个整体的知识的自组织学习程序，构建一个跨组织边界的自组织知识转移实施的管理框架机制。我们希望深入分析知识的自组织构建关系和对跨知识转移障碍的理解，以及它如何作用于隐性知识转移，如何通过知识的自组织重组促进科技创新。图书馆知识的自组织应该为制定未来图书馆发展的全面战略和专门化战略，未来的自组织形态与这两种战略相对应策略，成为知识集成者的组织和个人核心能力突出的专业化组织。大数据环境下知识的自组织形式是一种虚拟组织形态，图书馆要扮演好知识整合者的角色。尤其是图书馆知识资源集中于一个特定的链接价值链上的一些知识的能力培养，努力将其发挥到最好。图书馆要把主要业务集中在图书馆信息研发、咨询和技术创新，开发自己的知识网络，突出技术、个性化设计、品牌和网络竞争能力，并使这些能力和优势得到充分的发挥。

将来，我们计划致力于知识转移管理的整体目标，特别了解图书馆工作的实践组合以及整体知识转移。由于条件的限制，本研究缺乏相关素材。因此，我们希望对本项目感兴趣的图书馆以及同仁参与这个项目的研究，在图书馆分享知识、经验、技术，在跨组织边界的知识自组织管理中讨论。通过努力，希望能使我们继续对图书馆知识管理以及隐性知识转移进行深入研究。

作者：刘小锋

大数据环境下知识管理论文 篇3：

浅析大数据对企业管理决策的影响

摘 要：计算机互联网技术及软件的普遍应用，使得企业的管理环境发生了翻天覆地的变化，无纸化的办公条件正在开展，这就给企业管理决策提出了挑战。因此，在大数据背景下，需要对企业管理决策进行分析和处理，从而有效提高管理能力，促进企业的长远发展。

关键词：大数据；企业管理；决策

云计算技术在企业中得到了广泛的应用，各种程序有时替代了人工的操作，人类进入了以大数据为基础的网络新时代。大数据包含了大量的信息，这些信息远远超过典型的数据库管理系统的内容，在储存及分析方面的优势也非常明显。如何将这些信息运用到企业的管理决策中去，有效的改变企业的管理决策环境，从而对企业的发展方式产生一定的影响。

1 大数据的内涵

1.1 大数据的概念

大数据的概念目前还是比较抽象，在学术上仍然没有一个可以被广泛接受的定义，按照研究机构的说法，就是大数据就是综合运用新的管理模式，从而影响决策、流程的大量而有效的信息资产。也就是说，大数据并不仅仅包含大量的信息，还要有专业的模式来进行数据分析，从而被企业管理者所运用。

1.2 大数据的特点

第一，海量化。顾名思义，就是大数据中所包含的信息是大量的，而且这个量并没有给出具体的定义，有时用TB做计量单位，有时用PB做计量单位。

第二，多样化。大数据所包含的信息是多样的，而不是仅仅针对一种或者一个方面的信息做分析。

第三，高速性。大数据信息的变化是多样的，数据的产生和变化可能是瞬间的，所以对于企业管理者必须要及时准确的把握这些信息，才能更好的运用。

2 大数据对企业管理决策的影响分析

2.1 对管理决策环境的影响

网络时代的飞速发展，信息传播的速度也非常快，大数据的内容升级也非常快速，在数据存储方面呈现上升趋势。大数据时代的到来导致了企业的管理决策环境也发生了很大的改变，不仅需要对市场中出现的大量数据进行整理，还要对运用更加先进的软件来分析数据的有效性，这些都是保证数据能够被企业应用。大数据信息收集的方式，数据处理的模式以及评估内容等都会对管理决策的判定产生不小的影响。所以，大数据中运用先进的方法，对于企业的各项要素具有较大的影响。

另外，由于现在很多企业开始尝试采用大数据的分析方式， 然而毕竟我国在大数据方面的实践还处于初步的探索阶段，随着大数据的发展，运用它来分析企业管理决策会成为现代管理的重要组成部分。

2.2 对管理决策数据的影响

在大数据的形势下，企业管理决策的内容和分析软件也都丰富了，数据的准确性和可靠性称为企业管理决策的关键点，如何对这些数据进行准确的分析成为企业关心的重要内容。如果企业不注重对数据的存储和保密，那么数据流失和泄露便成为企业管理决策的最大的风险。

一来是在大数据环境下对数据管理的方式要优化，因为数据的结构和种类是不同的，这样就会表现出不同的特点，所以需要对大数据的管理方式进行选取和优化，从而确保数据的可靠性。另外，数据的处理方式要遵循处理的原则和基本的处理方式，要注重抓住数据的本质内容，从而发挥数据的重要作用。数据与数据之间不能割裂开来，他们本身有着密切的联系，需要运用适当的方式将他们进行转化，从而发掘深层次的信息。二来是数据分析要根据知识管理的要求进行分析，这样就可以保留数据中所包含的知识内容，这也是影响管理决策的重要原因。在大数据环境下，企业需要对数据包含的信息进行深入的挖掘和处理，才能获得完善的信息体系。

以上的分析表明数据和知识管理之间存在着紧密的联系，企业在运用这些理论时，需要结合它们各自的优势，促进和谐发展，从而提升企业的竞争力。

2.3 对管理决策参与者的影响

大数据背景下，数据分析师在数据的储存与处理过程中发挥了重要的作用，也就是说数据分析师需要运用数据以及相关的统计方法进行整合，通过更有效的方式对原始数据进行处理，从而对决策者传达更有效的信息。但是，目前企业还缺乏对应的人才，所以在此方面资源比较缺乏。

大数据下进行的管理决策仍然需要决策者来做最后的判定，大数据的运用改变了决策的方式，之前决策者仅仅凭经验就做出决策，现在不仅需要靠管理者的经验，同时也需要依靠准确的数据分析，因此也让他们的职能发生了较大的变化。大数据需要管理者保持对数据的敏感性，除了在管理方面的知识外，还需要清楚提高自身的数据分析能力，以提高决策的质量。

2.4 对管理决策组织的影响

大数据导致了更多的人参与到决策中来，导致决策内容和权限的重新分配，这种配置不仅有利于企业的未来发展，还可以充分发挥企业各个部门的协作性。企业管理决策需要解决两个方面的问题，一个就是集中与分散决策的问题，一个是决策权的分配问题，只有协调解决好才能实现大数据的价值。

总之，大数据的应用对企业管理决策来说，不仅影响着企业的未来发展，还是一门技术手段，为企业的管理决策创造了新的模式。因此，充分发挥数据的有效作用，让大量的数据信息被管理决策者所运用是企业未来努力的方向，也会极大的提升企业的综合实力。

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作者：曹惇文