决策支持系统与企业智慧

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1、第七章知識管理本章大綱第一節導論第二節知識的基本概念第三節知識庫與知識管理第四節知識表達與推理第五節知識工程第六節知識管理的成功案例第七節結論學習目標決策中知識的概念DSS的知識管理架構知識管理系統的設計知識管理的應用知識的基本概念知識是一種存在於人們腦中的決策與判斷的準則,用以解決日常生活中所面臨的問題。知識存在的形式,可能是具體的事實(如:鐵是硬的),也可以是一種意識、識別力、智慧、法則、認知、經驗、技術、學習能力等,其中又以經驗及法則最為重要。若以「企業組織」為著眼點,可以將知識定義為企業的無形資產(Quintas等人,1997),包含的類型有:市場及顧客資訊、產品資訊、

2、專家的知識、人力資源資訊、核心商業流程、交易相關資訊、管理資訊(特別是決策策略)、供應商資訊(特別是交易協議與服務資訊)。組織內有價值的知識 之分類個人知識是指員工本身所擁有的知識,包括特定技能、經驗、習慣、直覺、價值觀等。由於員工可能會離職,因此如何把員工知識化為組織的結構化知識,保留在組織內,是知識管理的重要工作。結構知識是屬於組織的知識,不會隨著員工離職而消失。這些知識包括實體的知識與抽象的知識。實體知識包括掌握的科技、發明、資料、文件、製程等;而抽象的知識,如策略和管理文化、組織程序等,雖然較難以看見,其價值卻可能比實體知識還高。組織內有價值的知識 之分類(續)顧客知識

3、是指企業所蒐集有關客戶的資訊,如顧客偏好、市場佔有率、顧客滯留率等。這些顧客知識在以「客製化」為中心的電子商務的環境中,其重要性亦很高。知識與決策支援的關係充分的知識是良好決策的必要條件每個決策均有特殊的情境與考量,因此要制訂好的決策便一定需要有充分的知識。尤其是在管理決策中,有許多並不能完全用數字或數學模式來解決,唯有依靠判斷性的知識。資訊科技使知識的效用更能發揮知識若只在決策者的腦中固然能解決問題,但是對它的正確性及未來改善潛力都比較缺乏客觀的評估。透過將知識與DSS結合,不但能使知識的應用更為廣泛,而且也使知識可以受到客觀的評估與檢視。圖7-1知識的演變過程事件資料資訊知

4、識資料、資訊、知識文字化(Contextualized)分類(Categorized)計算(Calculated)淨化(Corrected)濃縮(Condensed)比較(Comparison)因果(Consequences)關聯(Connections)互動(Conversation)資料來源:取材自知識管理(WorkingKnowledge)資料資訊知識5C4C知識的分類外顯/內隱知識個人/組織知識量化/質化的知識依敘述/情境來劃分依事實/因果來劃分依初級/彙整(meta)劃分DSS的知識管理vs.企業知識管理兩者的差異DSS中的知識管理注重的是針對一個特定的決策問題,利用

5、人工智慧的推理機制,由已知事實來找出最佳決策,供決策者參考;其範疇比較小,且較不涉及組織運作。企業推動的知識管理,則涵蓋企業內各種知識的保存、開發、分享與應用,以組織運作及制度管理為主,較不涉及個別的推理技術。表7-1DSS中各模組的比較資料管理模式管理知識管理管理對象計量資料計算模式判斷性知識儲存元件資料庫模式庫知識庫管理模組資料庫系統模式庫系統知識庫系統應用方法查詢、檢索數學計算邏輯推論適合資料文、數字數字文字常用表達表格公式法則圖7-3整合性的知識管理系統架構知識工作者回應/互動學習機制知識庫表現知識類推知識推論知識程序知識公式知識實證知識更新刪除修改推理檢索儲存知識庫管

6、理系統知識表達必須考慮「表達什麼?」及「如何表達?」傳統專家系統開發時最常用的表達方式就是「法則」推理機制專家系統中最常用的推理策略有兩種向前結合(Forwardchaining)在向前結合的情況下,推理機由已知的事實出發,尋找該事實所能適用的法則,如此不斷地向前推進,直到找出所需結論為止。由於這個方法是由事實出發,因此往往又稱為「資料主導」的結合法。推理機制(續)向後結合(Backwardchaining)向後結合先決定所要追求的結論,然後再尋找資料來驗證所認定之結論的正確性。若結論不正確,它再試探下一個可能結論。圖7-4向前與向後結合的 適用性向後推理少數可能解答刪減方案數

7、目的決策樹許多條件圖7-4向前與向後結合的 適用性(續)許多可能解答少數可能解答向前推理不確定性的處理造成專家系統結論不確定的原因至少有二條件滿足的不確定性每個法則都有許多必須滿足的條件。條件與結論間的不確定性即使條件是否滿足可以正確地評價;另一個無可避免的風險,則是條件和結論之間因果關係是否絕對永遠成立。不確定性的處理(續)既然有不確定性的存在,學者們開發了許多不同的估計方法確定因子法(CF法)基本假設為各個不同因素或法則之間彼此獨立。不確定性的處理(續1)模糊邏輯法希望能包容人類思考過程

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