构建大数据知识管理体系，向世界一流企业迈进

导语

创新尤其是技术创新是企业发展的根本动力。创新的本质是知识创新，融合世界知识大数据的高效知识管理是提升企业创新能力，打造世界一流企业的可靠途径。

一知识管理与知识创新

知识管理是知识创新的手段和途径。知识创新理论源于知识管理理论，如野中郁次郎的SECI模型，解析了创新过程中显性知识与隐性知识、个人知识与组织知识间的相互作用及转化机制，为提高知识管理的有效性提供了理论指导。周广菊、王玉梅等人分析得出：知识创新是知识管理的最终目的。知识创新是应用知识管理的手段将知识转化为生产力的过程。

二大数据知识管理支撑世界一流企业建设

1、世界一流企业必须要有一流的创新能力

世界一流企业的定义及评价标准本身并不重要，重要的是深入分析先进企业的本质特征及发展规律，为培养更多的世界一流企业提供理论依据。纵观历年世界500强榜单，亚马逊、微软、华为等世界一流企业均研发投入巨大，掌握行业核心技术，甚至是技术垄断者。巨额的研发投入，带来了技术创新、产品创新（见表1）。

创新是造就世界一流企业的核心驱动力，一流的企业应具备持续的技术创新能力。在一些关键、卡脖子技术上实现突破并掌握主动权，是塑造世界一流企业的“支柱”。技术创新是一个从产生新产品或新工艺的设想到市场应用的一系列复杂活动，基础是科学知识，目的是市场应用。中国中车集团拥有强大的创新资源和能力，打造了一支3万多人的科研创新人才队伍，始终与国内外学研机构在以市场驱动为导向的技术创新领域开展合作，联合攻关与优化，位居2019财富世界500强第359名，使中国的轨道交通实现了从模仿创新到引进消化吸收再创新，到自主创新，到领跑创新，成为“亮丽的国家名片”。

2、世界一流企业的评价应与同行业内企业作比较

在强大创新能力的支撑下，企业的一流表现为与所处行业的其他企业比较，在规模特征（如销售额）、效率特征（如资产回报率、劳动回报率）、创新特征（如研发强度）等方面处于领先水平。我们认为，世界一流企业的评价应与所属领域的其他企业相比，而不应与全球范围各行各业企业进行比较。即使是在一个细小领域，拥有独特的核心技术，具有无与伦比的创新能力，都可以被定义为世界一流企业。比如圆珠笔作为一类低价商品，其生产企业产值纵然无法与世界500强相比，但是，解决了困扰业界已久的“笔尖难题”的瑞士米克朗公司也应该算作这一行业的世界一流企业。多年来，该企业一直垄断笔头球体座生产技术。

三中国一流企业建设尚存差距

对标世界一流企业，中国企业在创新能力和创新效率等方面仍然存在很大差距。主要表现在：

（1）中国企业的原始创新能力和核心关键技术突破仍存在巨大差距。2018-2019年，《科技日报》曾连载制约中国工业发展的35项“卡脖子”技术，如光刻机、芯片技术、操作系统等，引发了各行各业的广泛关注和讨论。当前科技竞争已经深入到基础研究领域，大学变得前所未有的重要。加大科研投入，加强产学研合作，推动“政府-企业-大学”创新三螺旋良性互动，促进大学研究成果在企业快速转化。

（2）中国企业在研发投入和创新效率指标上与世界先进水平还存在很大差距。目前中国的创新企业也正在加强研发投入（见表1），技术创新意识不断增强，但仍与国际先进公司有一定差距。根据欧盟发布的《2018年欧盟工业研发投资排名》显示，前50名中仅有华为是来自中国的企业，年研发投入113亿欧元，排名第五。阿里巴巴、腾讯、百度三家中国创新企业在研发投入方面与美国企业还存在很大差距，分别位列51、61、81名。根据2019年财富世界500强数据显示，中国企业盈利指标比较低。中国上榜企业的平均利润（35亿美元）低于世界500强的平均利润（43亿美元）。与美国企业（60亿美元）相比，差距更加明显（见图2）。

四强化知识管理 提高创新能力

强化知识管理，提高外部知识吸纳能力和内部知识流转利用效率,是提高企业创新能力的关键。

根据陈劲等人对新兴创新范式的研究成果，创新已从局部、单一的创新范式向整合各创新要素的整合式创新转变，在企业争创世界一流的大背景下，知识管理需要更全面有效地汇集、融通企业内外各类知识大数据，面向创意产生、设计、研发、生产、评价的全过程，为产品技术创新提供面向问题的精准知识服务和数据支撑。同时，积累知识，持续提升研发和生产能力，并对创新成果进行验证和评价。

新一代知识管理平台在微软、IBM、毕马威等国际著名企业已经得到应用，渗透到各类业务过程中，知识管理制度、文化、流程比较完整，并配备专门的知识管理岗位。微软借助知识管理地图，采用灵活的软件工具，实现知识快速流动与分享；IBM建立了全新的基于Web2.0技术的门户网站和行为模型，解锁了隐性专业知识和技术领域，提升了知识共享和知识协同的力量。

五服务世界一流企业建设的知识管理路径

1、大规模深度融合内外部知识和大数据，构建完备的知识体系

全方位整合融通企业内外部知识资源，包括市场情报、技术前沿、创新成果、互联网资源、业务及生产知识、内部沉淀知识、专家员工头脑中的隐性知识、创新过程数据等，打破企业“数据孤岛”，构建企业大数据中心。在此基础上，基于领域知识标签和知识矩阵对知识资源进行深度标引，从企业的业务体系、岗位体系、研发体系、技术体系、产品体系、问题主题出发，以5W2H模型（What/Why/When/Where/Who/Howabout/How to do）从7个维度进行智能化自动标引，构建多维度完备的知识体系，形成面向具体问题的知识矩阵，通过维度和问题主题快速找到精准知识（见图3）。

2、嵌入创意产生、创新落地（研发）全过程，提供关键、精准的知识服务

不同层次的创新来源都离不开企业内部知识的积累和员工对知识的掌握，在创新落地过程中为各环节提供精准的专业知识服务，同时将经验知识沉淀下来，启迪二次创新和渐进式创新。在企业大数据中心建设的基础上，为企业员工业务创新、管理者决策创新等提供基于场景感知的智能知识服务以及针对实际问题的嵌入式精准知识服务，将知识管理和知识服务嵌入研究和决策过程中，将合适的知识在合适的时间推送给合适的人，并实现全过程自动知识管理和过程数据收集沉淀（见图4）。

3、面向动态战略管理，打造决策、研发、销售一体的智慧协同驾驶舱和企业大脑

构建支撑企业动态战略管理的知识管理系统，将市场信息、业务知识、产品知识、研发数据等进行智能关联，形成支撑决策、研发和销售的立体化数据知识网络，为各层级管理人员提供可视化驾驶舱。按照感知、洞察、分析、反馈的动态知识服务模型，对大数据中心各类业务、管理、决策大数据进行充分利用，并围绕核心问题各执行层协同研判，快速达成共识，完成战略分析、战略制定、战略实施、调整反馈决策循环。在政策形成、落地的各环节包括市场调研、战略规划、管理决策、研发生产、销售服务、迭代创新等，提供工作交办、工作督办、任务看板、大数据分析、知识服务等各类管理服务功能，实现管理层科学决策、精准施策（见图5）。

4、构建开放协同的研究和创新平台，激发“小核心+大外围”专家智慧

基于大数据研究范式和协同研究范式为企业技术攻关和研究团队、项目团队提供协同创新平台，为创新团队成员提供协同研究、协同创作、协同研讨、网络视频会议、研究过程管理、任务及进度管理等多个灵活工具，辅助团队进行跨部门、跨领域、多学科的协同创新。将知识管理嵌入创新全过程，在高效协同的同时，萃取团队成员隐性知识，挖掘“内外脑”专家经验和创意知识，吸纳为企业知识并转化为员工的知识和能力，支撑企业的智能研发和技术创新。全面支撑团队科研项目选题、项目立项、项目研究过程中的提出问题、分解问题、资料查阅、协同研讨、迭代研讨、报告编写、成果发布、项目验收评价等各环节全方位协同创新（见图6）。

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