ITIL4 知识管理实践【中文】

2.1 目的和描述

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• 关键信息

知识管理实践的目的是在组织范围内维护和改进信息和知识，使之更有效、高效和方便使用。

知识管理实践是一种将信息和组织知识资本转化为面向员工和服务消费者的持久价值的方式，旨在合适的时机向合适的人提供合适的信息，从而构建一个不断发展的环境，其中包括：

• 吸收能力不断提高

• 人们渴望学习新知识，抛弃旧知识，并获得和分享他们的经验和见解

• 决策能力得到改善

• 存在自适应变更文化

• 绩效得以提高，支持组织战略

• 数据驱动和洞察力驱动的方法在整个组织中得以使用

通过为知识资产管理建立集成且系统化的流程，构建高互操作性知识环境并授权人们能够开发和共享知识，可以实现以上目标。这包括了解和使用现代技术，数据—信息—知识的管理方法，根据组织愿景和需求进行培训和指导的方法等。

知识管理实践为ITIL 服务价值流的每个组件都做出了贡献。实践包含以下前提：

• 知识在价值流中进行处理和使用。该实践已集成到价值流中，并确保及时、有效地提供信息，以满足利益干系人

2.2 术语和概念

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有几个概念对于在组织中建立有效的知识管理实践非常重要，它们是随着科学研究和实际管理经验发展而来的。那些希望从可以访问的信息资产中提升价值的组织，建议采用这些概念。

2.2.1 吸收能力

学习能力是一个人或组织的重要方面。对于组织而言，它受组织的吸收能力影响并受其限制。吸收能力代表组织识别新信息的价值，将其嵌入到现有知识系统中并用来实现业务成果的能力。为了创新和适应变化，组织应不断发展吸收能力。从组织外部吸收新知识并将其集成到知识系统中是复杂的，应该同时在各个级别（外部，组织，团队和个人）进行。它还应该考虑服务管理四维模型。

2.2.2 数据和知识管理

为了表达数据、信息、知识和智慧之间的关系，通常使用数据、信息、知识、智慧金字塔（DIKW），也称为知识金字塔。但是，这里并没有明确定义每个级别在管理中的责任划分。组织自主选择如何命名相关活动，并确定是将数据管理作为知识或信息管理的一部分，还是独立出来专注于原始数据的管理。另外，智慧通常描述地很模糊，并不会包含在结构化流程的叙述中。在本指南中，除了暗示组织应致力于将知识应用于价值共创，并没有更多地讨论“智慧”这个术语。

组织应对知识管理实践的定义和分类方法进行确定并达成一致，以获得有效的结果。根据所涉及的数据类型和行业不同可能会产生不同的结果。

不仅仅从组织内部，组织从外部也可以获取重要的决策知识。这可能包括来自社交和企业媒体中文章和帖子的信息，以及来自监视和网络摄像头，录音和物联网（IoT）设备的数据。这些数据很多是非结构化的。

大数据管理系统已经被引入，用于处理海量的原始数据（通常为非结构化的），并对其进行分析和预测。大数据分析（BDA）为知识管理带来了挑战和机遇。

大数据的特征通常用三个词来定义：海量（volume）、快速（velocity）和多样性（variety），即大数据的3V。其实还有更多可用的V，例如价值（value）、准确性（veracity）、有效性（validity）等等。前三个V对理解组织是在用大数据还是用传统的数据形式处理数据十分关键。

大数据特征之一是多样性。这包括原始数据的来源范围和格式，以及数据规则。后者可能给知识管理实践带来最大影响和挑战。多种数据源对数据互联的准确性和有效性造成了技术挑战和风险。

为了能够信任所分析的信息并接受潜在的知识，用于连接数据的技术和算法需要经过仔细的确认和验证。

数据，信息和知识的价值由它为利益干系人和消费者产生的成果来决定。知识的价值并不是一成不变的，只有在它带来预期的产出和成果时才能被认为是有价值的和有效的。可以根据组织的目标和战略，消费者满意度，对实践的提升等方面来评估成果，这取决于具体背景。

2.2.3  知识资产和多源知识管理环境

组织管理许多不同的信息资产，包括文档，记录，数据库等。这些资产还连接到许多具有不同级别信息访问权限的外部信息源。其中许多资产和来源都是服务管理活动特有的，可用于组织的发展和组织的使命及战略的实现。记录管理和信息资产的一般管理通常是由各项实践驱动的特定团队来负责。例如，财务记录作为服务财务管理实践的一部分进行管理，而配置记录作为服务配置管理实践的一部分进行管理。

知识资产

对组织的运营活动和价值共创来说重要的特定信息资源。

知识管理实践在组织的信息源和资产上添加了以知识为中心的视图。从这个视角，信息资产作为知识资产进行评估和管理。知识资产的重要程度可以通过其重要性，稀有性和可传递性来表征：

• 关键知识资产在组织效率或战略实现上有重要影响

• 稀缺的知识资产很难发现并且在丢失后很难替代

• 可传递的知识资产可以从一个组织传递到另一个组织，而不会对它的价值造成重大损失

知识管理实践旨在识别组织中最重要的知识资产，并确保对其进行有效的管理和利用（有关详细信息，请参阅第3.2.3节）。确保将组织的知识资产有效地集成到知识管理系统中也很重要，在那里信息可以用最有效和高效的方式进行访问和使用。

通常，组织为知识管理使用多个独立或相互依赖，内部或外部数据源（数据库，云等）。组织的知识管理系统应该考虑多个异构，自治和分布式数据源，并提供跨多个信息源的高互操作性。这依赖于信息和信息支持系统的架构（请参阅架构管理实践指南），同时也需要为信息和知识资产管理协商一致的流程和标准。

组织的知识管理系统可能包括多个知识资产和信息管理系统，例如，配置管理数据库，报告和监控记录，订单系统存储，财务报告和其他存储库。这些存储库作为各自实践的一部分进行处理，例如：组合管理，服务财务管理，IT资产管理，服务目录管理等。这些存储库根据知识管理实践中定义的通用方法进行管理，以确保高互操作性以及整个组织中信息的有效使用。

2.2.4  知识维度的SECI 模型

为了给创新和自适应变更文化提供信息支持，组织应该通过创建和使用新知识来持续提高其吸收能力，使用SECI知识管理模型可以达到此目的5（译者注：此处注释原文不可见）。

SECI模型，即知识维度的社会化（socialization）、外在化（externalization）、组合化（combination）、内隐化（internalization）。该模型由野中郁次郎开发，并由竹内弘孝改进。它用于描述知识共享和组织任意级别之间的转化过程。

SECI模型基于两种知识，显性知识和隐性知识：

• 显性知识可以传递给他人，进行编码、评估、语言化和存储。它包括来自书籍、数据库、说明等信息。

• 隐性知识很难传递给他人，也很难表述、编码和评估。它基于经验、价值观、能力和技能。

它还考虑了知识创造的两个维度：

• 隐性知识和显性知识的相互转化

• 知识从个人到团体和组织的传递

SECI 模型确定了组合，传递，接收和共享知识的四种方式。

表2.1根据SECI 模型使用知识的方法

知识的使用和交流是一个持续的过程。图2.1包含了一个螺旋图，表示了知识的连续性和转化过程。知识共享为组织和个人提供数据从而为其数据驱动的决策方式提供支持。它有助于积累，融合和共享知识，以制定洞察力驱动的决策。

图 2.1知识共享的开发

2.2.5  数据驱动和洞察力驱动的决策

组织的现有知识系统是开发新知识时的关键因素。数据是个人和组织决策过程和演进中的核心。然而，数据并不是决策中使用的唯一知识来源。实际上，术语数据驱动通常意味着数据等于或包含洞察力。如果数据是由事实、统计数据、数量、符号等组成，则仅使用数据驱动的方法可能会限制组织的发展潜力，被证明是不明智的。其原因包括：

• 数据只是反映部分现实。数据的解读在很大程度上取决于个人的体验。不同的人基于相同的数据可以得出不同的结论，也可以基于不同的数据得出相同的结论。

• 数据的数量永远不足。总会有丢失的数据，丢失的数据有时对决策无关紧要，有时却非常重要。

• 某些数据需要由具有相关专业知识的人来解释，并且这些人还要同时具备动力和能力去学习和使用该数据8。否则，数据可能不会带来足够的价值，有时候可能没有任何价值。

• 现有的知识可能会限制创新。有一种职能固定型的风险，其中已经采用的模式和背景阻止个人以创造性的方式行事。指导和习惯可能会导致对局势和事物的偏见。许多人发现很难克服偏见，导致很难找到新的观点和发展出创新的想法。

• 过多的数据重叠或冲突可能会导致思考过度，并导致结论过于复杂或得出的结论太迟。有时将其称为“分析瘫痪”。

洞察力是获得对主题准确而深刻的理解的能力，它可以解释为了解和感知事物的本质。洞察力是人类智慧（情感、经验和感觉）的结果，是数据的补充组件，也是个体经验和个性的结果。因此，个人的经验和专业性越强，他们的洞察力越有用9。洞察力无法由人工智能来完成。

为了使组织成为洞察力驱动者，必须使用SECI 模型中的所有四种方法来处理知识，并关注隐性和显性信息。

诸如ALOE技术（询问asking，聆听listening，观察observing，同情empathizing）以及情感、社交和系统智能的开发技术等对组织的绩效和发展构成支持（有关更多信息，请参考组织变革管理实践和关系管理实践）。

2.2.6  人与知识管理

组织内部有大量的显性知识，包括已被发现的和隐藏的，结构化和非结构化的知识。不仅如此，组织所拥有的隐性知识也非常丰富。组织中的每个人都是有价值的信息来源。但是，如果这种隐性知识不能适当地管理，组织中每次有人离开都会失去有价值的知识，甚至可能造成安全漏洞。

知识管理实践旨在创造一个环境，在这里可以发现谁知道什么，谁需要知道什么，组织如何从个人知识中受益，如何使其共享以及如何尊重个人隐私。行为守则、道德关注以及鼓励人们将隐性的知识转化为显性的知识可以支持这些目标。

• 关键信息

戴夫·斯诺登（Dave Snowden）提出了一系列知识管理原则，这些原则可以帮助处理组织中员工的知识。他们包括:

• 知识只能是自愿的；它不能被强迫。

• 您无法让某人分享他们的知识，因为您永远无法衡量他们所知道的有多少。

• 我们只在需要知道时才知道我们知道什么。

• 人类知识是与情境紧密相关的，需要激发记忆力。

• 我们了解事物的方式并不是我们报告的我们了解事物的方式。

• 失败比成功更有助于学习。

• 我们知道的总是比我们说出来的多，我们说出来的总是比写下来的多。

无论一个人多么有经验和能力，个人能带来的终究有限。多元化的团队在公开合作和协作时会创建一个更强大的知识系统。团队在背景、观点、文化和教育方面越多元化，采取果断行动的机会就越大。通常来说，同质化团队效率更高，但缺乏创造力。

增加团队多元化的一种方法是在组织内外启用社交网络。虚拟连接和知识交流可能会帮助克服由位置，组织结构和文化带来的限制。

社交网络可用作支持组织内部和外部知识管理实践和协作的工具之一。移动技术，传感器和通知系统也可以用来支持构建意识系统。例如，在智能办公室中，屏幕上会显示其他员工的位置，以及是否可以与同事开会11。社交网络有助于创建知识或实践社区，这可以在团队和组织内提升知识交流。社交网络还揭示了个人拥有的知识，以及在每种情况下都可以联系到谁。

在建立社交网络并使人们参与知识管理实践时，有一件事至关重要，就是要注意道德问题以及因知识暴露而造成的中断风险。（有关道德的更多信息，请参见ITIL®4：高速IT中的3.2.1.1节）

2.2.7  组织学习和知识管理

如今，只要角色之间存在许多横向移动机会，个人就不会长期担任特定职务，而且职业选择并不总是与个人的职业教育相关。为了提高吸收能力，组织还应该有一个不断学习和发展能力的过程。这可以通过强化人们识别和构建自己的技能从而使自己的工作更有意义以及价值驱动来实现。

知识管理实践与劳动力和人才管理实践目标都是激励和促进员工发现、发展、增强和更好地利用自己的能力。组织的学习能力应由业务需求、价值和优先级驱动。对于现代开发团队而言，以渐进和敏捷的方式进行学习非常重要。从年度培训计划的方式转换为按需安排培训和发展计划可能是更有益的方式。关于培训，组织还应优先考虑有效利用知识的能力。应该教导员工以最有效，最有价值的方式发现和处理信息。

即使将最现代化的技术和数字发明用于知识管理实践，仍然会出现由于缺乏处理和管理信息的技能而导致关键数据无法充分利用的风险。这些技能需要开发，因为它们不会随着数据管理技术的快速发展而一起出现。

2.2.8  消费者和知识管理

在知识管理实践中考虑服务消费者的参与时，至少有两个视角：消费者作为知识管理活动的参与者和需求方，以及消费者组织作为服务提供者的信息源之一。

服务消费者和服务提供者之间的技术集成在运营活动中创造了大量的非结构化和结构化数据。如果使用得当，这些数据有潜力使利益干系人的价值最大化，提高组织的绩效，增加有意义的用户和客户旅程，并加强持久的关系。例如，对用户请求信息的分析可以帮助组织确定用户旅程可以改善的领域，或者识别出需要进一步培训或指导的地方。

服务消费者与服务提供者之间的关系可能涉及各种级别的集成和形式（有关组织之间关系的更多信息，请参考ITIL4版本的ITIL®Foundation：表3.1）。服务消费者代表是否直接参与服务提供者的知识管理活动，取决于服务关系的级别和形式。

知识管理实践与组合管理，战略管理和服务级别管理实践结合在一起旨在设计用于捕获、存储、访问和分析有关服务消费者数据的方法，以此来提高销售水平、消费者忠诚度以及参与程度（有关服务消费者旅程的更多信息，请参见ITIL®4：驱动利益相关者价值）。

2.3  范围

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知识管理实践支持所有价值流，并且可以与任何其他实践一起使用，因为它们都可以创建并使用数据和知识。知识管理实践包括数据、信息、知识的收集、研究、处理、分析、提高、展示和技术帮助。该实践还与培训、技能开发、学习以及创新和研究计划保持一致。知识管理实践的范围包括：

• 为组织进行有效的信息交换和知识管理建立宽松的环境，包括文化、技术、规程、工具和技能。

• 了解知识资产并为其进行有效的管理和使用提供建议。

• 监控并提高组织的知识使用效率。

• 当没有可用知识与需求相匹配时，根据需求发现并提供信息。

表2.2 其他实践指南中描述的与知识管理实践相关的活动

2.4  实践成功因素

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• 实践成功因素

实践为达到目标所需要的复杂的功能组件。

实践的成功因素（PSF）不仅仅是一项任务或活动，它包括的组件来自服务管理的全部四个维度。实践中各成功因素所涉及活动和资源的性质可能有所不同，但它们共同确保实践的有效实施。

知识管理实践包含以下成功因素：

• 创建和维护有价值的知识，并在整个组织中进行传递和使用

• 有效地使用信息来实现整个组织的决策

2.4.1  创建和维护有价值的知识，并在整个组织中进行传递和使用

有效的知识共享和应用文化是一个系统，它包含了组织中的人们关于知识（包括数据和信息）所持有的共同信念、态度、价值观和期望。它决定了人们以支持组织的愿景和战略的方式来识别、理解、使用、分析、学习、抛弃、传递、呈现和讨论信息的能力。

知识管理实践描述的技术和工具只有在正确的文化背景中，以正确的方式，在适当的时机并得到利益干系人的承诺时才能有效。知识管理实践文化因组织而异，并且可能成为竞争优势的一个来源。当制定知识传递策略和文化时，组织应根据自己的需要找到克服这些障碍的方法。

可以通过强调价值和共享知识的重要性并在团队内部和团队之间营造开放的氛围来建立知识传递的文化。本质上，组织必须创建一个工作环境来鼓励人们从事以下事情：

• 带着任务问问题

• 挑战现有知识并考虑不同观点

• 倾听和讲述

• 学习和抛弃

• 在已识别需求的区域（对话、情感、社交、自我沟通、人际交往等）提高知识获取和应用能力

• 帮助人们克服因犯下错误而担心受到惩罚的恐惧

• 在询问或记录数据时帮助人们克服对评判的恐惧

• 帮助人们克服分享知识后可能被取代的忧虑

• 在复杂的例行公事中为知识分享设定优先权（有时可能分享的时间或场所不足）。

这种文化变革不仅影响内部关系，还将影响与服务消费者，合作伙伴和供应商的合作关系。

重要的是要使用劳动力和人才管理、组织变革管理、关系管理，战略管理、持续改进和供应商管理等实践来帮助知识管理实践建立有效的知识共享和应用文化。

2.4.2  有效地利用信息来实现组织的决策

知识管理实践包括识别和使用方法和工具来创建一个知识管理系统，以实现支持整个组织的决策过程。在实施知识管理实践方面比较成功的组织在技术和人员各方面都进行了发展（例如发展学习型文化并关注在整个组织范围内使用、收集和共享信息的能力）。

根据调查结果 ，有三个应使用信息系统提高决策水平的重要领域：

• 在正确的时间获得正确的信息

• 确保在不同的位置，用不同的手段，在不同的时间都能访问到信息

• 出现问题时可以发送实时告警

信息质量对知识管理实践也至关重要。有几个因素会影响信息的质量，在设计和维护知识管理系统时应考虑这些因素：

• 所收集信息中的错误（例如，客户或员工输入的数据不准确、服务台客服为节省时间输入不完整的数据），数据收集设计上的错误（例如询问错误的问题或错误的调查对象）

• 来自不同外部和内部系统的信息在入口标准和格式上不一致

• 系统设计不良，导致信息丢失

• 潜在的有价值的信息未能共享，以及在非结构化数据中丢失

• 信息在系统间迁移时丢失

• 因为系统集成不良导致的信息丢失

• 低效的呈现或难以使用的用户接口

有关过去的信息可以通过数据库，基于Web的资源和其他数据来源来获取。为了预测未来，决策者应该依靠基于洞察力的方法，使用直观和创造性思维，结合预测工具和智能数据分析来完成决策。这些工具还可以评估不同决策产生的效果。

知识管理实践对于左移法至关重要，例如它可以支持事件管理、服务请求、服务验证和测试以及发布管理实践。在这些实践中，知识管理实践是左移法的输入。

知识管理实践应该为知识管理系统、流程、工具或其他资源识别改进机会，以期改善实践以及利益干系人的体验。

重要的是要确保改进活动启动后能够有效实施。持续改进实践指南中描述了如何实施改进活动。在价值流中使用多种实践以保持持续改进的势头也很重要。

2.5  关键指标

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ITIL实践的效果和效率应该在每个实践所参与的价值流背景下进行评估。与任何工具的效率一样，实践的效率只能在应用背景下进行评估。然而，工具的设计和质量可能会有很大差异，这些差异决定了根据用途使用工具的潜力或能力。在度量和报告实践指南中，可以找到有关度量标准、关键绩效指标（KPI）以及其他可以帮助解决问题的技术的进一步指导。

知识管理实践的关键度量标准已映射到其实践成功因素。它们可以用作价值流背景中的KPI，用来评估实践对那些价值流的效果和效率的贡献。表2.3中提供了一些指标示例。

表2.3 实践成功因素的关键指标示例

衡量组织的无形资产的几种方法可以应用于知识管理实践。

将度量标准正确地汇总成复杂的指标，可以使数据更容易地用于正在进行的价值流管理、知识管理实践的定期评估和持续改进。没有单一的最佳解决方案。度量标准将基于组织的总体服务战略和优先级，以及实践所参与的价值流的目标来制定。

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