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論知識倉庫的架構
【內容提要】在知識管理時代，知識倉庫具有隱性知識共享和轉化功能、知識存儲和檢索功能、知識分析功能、新知識產生和反饋功能，以及用戶行為分析跟蹤功能。知識倉庫的架構分為6個主要構件：共享和獲取隱性知識模塊；獲取顯性知識模塊；知識的抽取、轉換和儲存模塊；知識分析模塊；用戶（系統管理員）界面模塊；3個反饋環。目前，已經開發出一些知識倉庫軟件系統。圖1。參考文獻8。【摘 要 題】專題探討
1 知識管理時代知識倉庫的地位
知識可劃分為顯性知識（explicit knowledge）和隱性知識（tacit knowledge）兩類。其中，顯性知識是指能夠用語言、符號、規則、公式或對象等正式表達并能夠傳輸給他人的知識；隱性知識是深深根植于人腦中的信念、觀點、創意和智力模型，包括某人長期從事某項活動或職業而形成的主觀經驗、洞察力和直覺。二者緊密關聯，并與經濟活動融為一體，成為當代社會發展的主要推進力量。
知識管理是通過共享和抓住隱性知識并將其轉變為顯性知識，篩選、存儲、加工、檢索、傳遞和利用顯性知識，創新新的知識來增加社會價值的。這種實踐活動可用知識螺旋（knowledge spiral）來描述。在每一個螺旋中存在4個階段：共享隱性知識階段、隱性知識轉變為顯性知識階段、顯性知識轉變為新知識階段和通過學習產生新的隱性知識階段。每一次新的顯性知識和隱性知識的產生便是知識螺旋的一次上升。相對于知識管理，信息管理注重顯性知識或稱編碼型知識（codified knowledge）的搜集、存儲、加工、檢索、分析和預測，這方面的研究成果主要表現為數據倉庫（Data Warehouse，簡稱DW）的開發和利用。數據倉庫使企業能抽取、篩選、存儲大量的數據，對用戶的檢索進行有效而準確的反應，并為決策活動提供了強大的基礎。然而，數據倉庫中僅僅存儲了決策者所需知識的一部分，企業絕大部分智力財富以隱性知識的方式存在于員工的大腦中，因此，數據倉庫不足以滿足對知識檢索的需求。為了滿足知識管理和知識決策的需求，可以對現存的企業數據倉庫進一步擴充，成為滿足知識管理需求的知識倉庫（Knowledge Warehouse，簡稱KW）。知識倉庫能夠對不同類型的知識（顯性知識和隱性知識）和不同形式的知識（純文本、二進制對象、模型等）進行捕捉、存儲、編碼、組織和分析。另外，這些知識還包括元知識（關于知識的知識）和分析后產生的新知識。
2 知識倉庫的主要功能分析
知識倉庫強調為決策者提供一個提升知識管理流程全過程的智能分析平臺，它在很大程度上依賴于信息技術的發展并被日新月異的信息技術所推動。信息技術包括人工智能、神經網絡、專家系統、多媒體技術、數據庫、信息可視化、機器學習、信息分析與挖掘等，其中OLAP（Online Analytical
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