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@@ -1,8
          +1,8 @@
--{{box cssClass="floatinginfobox" title="**Contents**"}}
--{{toc/}}
--{{/box}}
--
++(% class="jumbotron" %)
  (((
++(% class="container" %)
++(((
++=   =
@@ -10,9
          +10,8 @@
  )))
++)))
--~)~)~)
--
  需要下载 **ITIL 4 知识管理实践【中文】**pdf版全文，请关注微信公众号itilxf ，并回复“知识管理即可。
  [[image:微信截图_20210206234644.png]]
@@ -38,7
          +38,6 @@
  * 支持本实践的信息和技术
  * 对本实践的合作伙伴和供应商的考虑
--
  == 1.1 **ITIL 4资格认证计划** ==
  本文档中的部分内容可作为教学大纲的一部分以供检查：
@@ -50,1192
          +50,4 @@
------
--
--= **2 一般信息** =
--
--
--== **2.1 目的和描述** ==
--
--* **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，以满足利益干系人的期望
--* 该实践应注重发现和提供高质量信息（在定义的范围中可用、准确、可靠、相关、完整、及时且合规）
--
--== **2.2 术语和概念** ==
--
--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>>path:#_bookmark6]]（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。
--
--|**知识共享类型**|**描述**|**示例**
--|**社会化（隐性到隐性）**|面对面或通过经验（例如辅导，会议等）共享知识|在事件或问题调查期间，专家可以根据他/她在以往案例中的技术经验与同行分享他们的想法
--|**外在化（隐性到显性）**|描述经验或制定流程/准则|专家在知识库中撰写解决方案，或者经理介绍规程供团队遵循
--|**组合化（显性到显性）**|从组织的内部和外部获得数据进行组合、分析和呈现，以形成新知识|(((
--供应商的解决方案在组织的解决方案库中发布，评估和采用
--
--组织采纳了ITIL最佳实践建议，并将其包含在他们的实践指南中。大型数据库和AI可以对此构成支持
--)))
--|**内隐化（显性到隐性）**|(((
--个人独立或通过正规培训来发展自己的知识
--
--开发的知识转化为组织的知识资产
--)))|专家通过系统地遵循组织的指导方针和供应商建议，或参加正式的培训，在诊断和修复配置项时形成自己的惯例
--
--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。
--
--(% style="text-align:center" %)
--[[image:1613726306039-617.png]]
--
--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>>path:#_bookmark9]]。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>>path:#_bookmark10]]。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>>path:#_bookmark12]]。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** ==
--
--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。
--
--|**活动**|**实践指南**
--|知识资产的使用，处理和管理|所有其他实践
--|知识管理方法和工具应用|所有其他实践
--|定义组织对知识管理的要求|(((
--战略管理
--
--风险管理
--
--劳动力和人才管理
--
--关系管理
--
--组织变革管理
--
--组合管理
--
--服务目录管理
--
--服务配置管理
--)))
--|在组织的各级别上实施知识管理方法和工具|(((
--关系管理
--
--组织变革管理
--
--劳动力和人才管理
--
--战略管理
--
--持续改进
--
--项目管理
--)))
--|与知识管理数字化有关的IT基础设施的变更|(((
--变更控制
--
--发布管理
--
--业务分析
--
--部署管理
--
--软件开发和管理
--
--服务验证和测试
--
--组合管理
--
--服务目录管理
--
--服务配置管理
--)))
--|知识风险评估和控制|风险管理
--|知识相关活动的成本控制，财务评价|服务财务管理
--|根据安全要求管理对数据、信息和知识的访问|信息安全管理
--|数据存储、传输、归档的自动化|(((
--基础设施和平台管理
--
--软件开发和管理
--)))
--
--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** ==
--
--* **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[[ >>path:#_bookmark13]]，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** ==
--
--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。
--
--
--|**实践成功因素**|**关键度量标准**
--|创建和维护有价值的知识，并在组织内传递和使用|(((
--知识管理实践文化的合规性符合正式规定的要求
--
--利益干系人对知识管理实践文化采纳和接受的满意度
--
--吸收能力
--
--整个组织内知识管理实践的采纳情况
--)))
--|有效地利用信息来实现组织的决策|(((
--利益干系人对决策过程中信息支持的满意度
--
--根据审计报告，信息符合正式规定的要求
--
--信息质量（准确性、完整性、一致性、唯一性和及时性）
--
--知识管理工具的效果
--
--用户关于知识管理工具的满意度
--)))
--
--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。
--
--
--
------
--
--= **3  价值流和流程** =
--
--
--== **3.1  价值流的贡献** ==
--
--像任何其他ITIL 管理实践一样，知识管理实践也有助于多个价值流的实现。重要的是要记住，价值流永远不会由单个实践形成。知识管理实践与其他实践相结合，可以为消费者提供高质量服务。该实践贡献的主要价值链活动是：
--
--* 改进
--* 交付和支持
--
--图3.1中显示了知识管理实践对服务价值链的贡献。
--
--(% style="text-align:center" %)
--[[image:1613726675248-738.png]]
--
--图3.1 知识管理实践对服务价值链的贡献
--
--
--== **3.2 ** **流程** ==
--
--每个实践可能包含一个或多个流程和活动，我们需要用它们来实现该实践的目标。
--
--
--**流程**
--
--一组相互关联或相互作用将输入转化为输出的活动。流程接受一个或多个定义好的输入，并将其转换为确定的输出。流程定义动作的顺序及其依赖关系。
--
--知识管理活动形成三个流程：
--
--* 建立和维护知识管理环境
--* 按需信息发现
--* 信息模型管理和集成
--
--=== **3.2.1  建立和维护知识管理环境** ===
--
--该流程确保知识管理环境的存在和改进，在这个环境中所有利益干系人都了解知识的本质，并愿意创建、使用和传递知识。该流程专注于：
--
--* 改变知识使用的过时模式
--* 建设并持续改进组织文化确保有价值的知识得到使用和传递
--* 增强组织内的学习环境
--* 持续改进知识管理实践
--* 识别组织内部的知识资产
--* 确定创建和传递知识以及管理知识资产（隐性到显性，结构化和非结构化）的方式
--
--在开发知识管理实践文化的原则并建设知识管理能力时，组织应该考虑服务管理四维模型以及外部因素。（有关更多信息，请参考ITIL 4版本的ITIL//®//基础：第3章。）
--
--
--|**关键输入**|**活动**|**关键输出**
--|(((
--知识管理利益干系人满意度评估
--
--前面的改进结果
--
--政策和法规要求
--
--财务准则和约束
--
--来自关系管理，劳动力和人才管理实践，组织变革和其他实践的改进建议
--
--风险信息
--)))|(((
--了解当前关于知识使用和知识共享的文化
--
--评审内外部需求以及影响因素
--
--优化响应，发现改进之处
--
--在整个组织内推动并授权使用知识管理实践
--
--评审知识管理实践的应用情况并启动改进
--)))|(((
--知识管理方法
--
--知识管理资产的范围
--
--知识管理实践改进计划
--
--知识管理生命周期管理的模板、说明和指南
--
--知识系统构建和维护的建议和方法
--
--数据和信息质量指南
--
--变更请求
--
--知识管理培训的材料和学习环境授权
--
--组织变革管理、劳动力和人才管理、关系管理的需求和信息
--)))
--
--表3.1建立和维护知识管理环境流程的输入、活动以及输出
--
--
--(% style="text-align:center" %)
--[[image:1613726731774-759.png]]
--
--图3.2建立和维护知识管理环境流程的工作流
--
--
--|**活动**|**示例**
--|了解当前关于知识使用和知识共享的文化|(((
--知识经理和管理团队，服务负责人以及其他利益干系人一起评审和分析：
--
--* 组织的信息和知识流
--* 知识管理实践改进的结果和进度以及其他实践对知识管理改进的需求
--* 员工，客户和合作伙伴满意度
--* 可能有助于理解组织的知识管理是否最新并符合组织需要的其他信息
--
--定期执行此操作（基于间隔，例如每年一次或两次），或作为重大变更输入的响应（基于事态）
--
--在管理团队的支持下，知识经理可以提名人员并分配知识管理团队成员的角色
--)))
--|评审内外部需求以及影响因素|(((
--知识经理和知识管理团队成员持续评审并分析：
--
--* 影响知识系统的外部因素
--* 数据、信息和知识管理新兴实践
--* 相关行业对知识管理的要求和建议（例如GDPR，ISO 30401，ISO 900等）
--* 数据分析技术和方法
--* 其他有价值的信息，用于支持知识共享环境
--)))
--|优化响应，发现改进之处|基于先前步骤的输出，知识经理和知识管理团队成员应确定知识管理方法对组织战略的最佳响应（重要的是要记住，并非所有最佳实践和新方法都应立即实施和应用。组织应该仅使用与其愿景相契合的那些方法。）
--|评审计划并启动改进|知识经理对实践进行评审，通过需求收集和主动识别，将所有与改进计划相关的内容登记在册。组织的相关成员通过参与持续改进实践对它们进行处理
--|在整个组织内推动并授权使用知识管理实践|(((
--知识经理和知识管理团队成员创建相关的指南，培训材料（文本，视频，播客等），并通过相关渠道共享信息，进行培训，并在其知识管理活动中支持组织成员
--
--推广模式的采用信息和利益干系人的满意度的信息用作流程的输入
--)))
--
--表3.2 培育知识使用和共享流程的组织文化的管理活动示例
--
--
--=== **3.2.2   按需信息发现** ===
--
--该流程专注于发现和提供新信息以响应异常和非常规请求。在发起调查以及将所发现的结果整合到组织的知识系统中时，需要额外的精力和能力。当收到独特或罕见的信息请求，无法通过现有可用的信息系统和模式获得请求的信息时，将使用此流程。
--
--使用此流程的场景示例包括：
--
--* 非标准业务分析以验证假设
--* 新兴技术或业务实践的评估
--* 其他外部影响例如新法规的评估
--* 罕见的复杂请求，尚未进行标准化或自动化
--
--流程通过访问组织内外具有所需信息的资源和人员来支持这些知识需求。
--
--
--|**关键输入**|**活动**|**关键输出**
--|(((
--信息请求
--
--内外部信息源访问接口
--
--安全信息策略
--
--财务准则和约束
--
--政策和法规要求
--)))|(((
--信息请求注册
--
--调研和数据收集
--
--信息处理与展示
--
--信息验收
--
--知识整合和评审
--)))|(((
--一组符合需求格式的信息
--
--更新的内部知识存储
--
--信息使用报告
--)))
--
--表3.3-按需信息发现流程的输入、活动和输出
--
--
--图3.3 按需信息发现流程的工作流
--
--(% style="text-align:center" %)
--[[image:1613726767445-973.png]]
--
--图3.3显示了按需信息发现流程的工作流。
--
--
--表3.4概述了流程的活动。
--
--|**活动**|(% colspan="2" %)**示例**
--|信息请求注册|(% colspan="2" %)知识经理或分配的知识管理团队成员以约定的格式接受信息请求（通常包括：信息领域，请求信息的目的，当前可用的资源，需要的格式，时间等）
--|调研和数据收集|(% colspan="2" %)(((
--知识经理或知识管理团队成员确定可能参与调研的角色和人员，并分配他们投入其中（或请求资源分配）
--
--指定专家和分析师
--
--相关人员就调研日期和预期输出结果达成一致
--
--数据选择标准达成一致
--
--根据约定的程序和约束条件，在内外部数据源中按照请求的领域和目标获取和评审可用的数据和信息
--
--与人员交流并支持隐性到显性的知识转化
--)))
--|信息处理与展示|(% colspan="2" %)(((
--知识管理团队的指定成员分析并构造收集的数据，并以约定的格式展示
--
--结果输出提供给商定的利益干系人
--)))
--|信息验收|(((
--商定的利益干系人（信息请求者和/或其他预期的接收者）评审研究结果并确认是否接受，包括：
--
--* 信息质量
--* 输出格式
--* 展示的及时性
--
--如果信息没有被接受，请求将返回到流程的调研阶段，或者被取消（如果不再相关，或者切实不能实现）
--)))|
--|知识整合和评审|(((
--评审被接受的信息，以评估整合到组织的知识管理系统中的机会
--
--根据评估结果，信息可能：
--
--* 完全由预期的接收者拥有（唯一的一次性请求或机密信息）
--* 整合到组织的知识管理系统中并发布（服从分类和访问策略）
--
--可以发起使信息请求标准化并使信息永久可用的决议（使用3.2.1节中描述过的建立和维护知识管理环境的流程进行评估和采取行动）
--)))|
--
--表3.4 按需进行信息发现的流程活动
--
--
--=== **3.2.3  知识资产管理** ===
--
--本流程专注于知识资产生命周期管理，以及知识资产与组织的知识管理实践环境的有效整合。知识资产可能代表集体和个人、结构化和非结构化、隐性和显性的数据和信息。例如事件记录、应用程序源代码、服务级别协议、技术文档等。知识资产规定的范围和级别在“ 建立和维护知识管理环境”流程以及架构管理、信息安全管理、服务配置管理和其他实践中均有定义。
--
--
--|**关键输入**|**活动**|**关键输出**
--|(((
--组织使用的信息资产
--
--信息安全策略
--
--数据和信息质量指导方针
--
--有关知识系统中的错误的信息
--
--利益干系人反馈和满意度的数据
--)))|(((
--知识资产发现
--
--知识资产分析和分类
--
--开发知识资产管理规则
--
--规则的分配和沟通
--
--知识资产管理任务接收
--
--知识资产评审并发起改进
--)))|(((
--新的和更新后的知识资产
--
--知识资产管理规则
--
--知识资产管理任务
--
--知识资产管理报告
--)))
--
--表3.5 知识资产管理的输入，活动和输出
--
--
--(% style="text-align:center" %)
--[[image:1613726799872-195.png]]
--
--图3.4知识资产管理流程的工作流
--
--
--|**活动**|**示例**
--|知识资产发现|(((
--知识经理和知识管理团队的成员分析组织的信息资产。该活动可以定期执行，也可以通过以下方式触发：
--
--* 引入新的信息资产
--* 知识用户的反馈
--* 知识资产管理评审发现
--* 来自利益干系人的请求
--
--有关新的或变更的知识资产的信息将传递给相关团队成员进行分析和分类
--)))
--|知识资产分析和分类|(((
--知识管理团队的指定成员评估知识资产的重要性，确定适用的管理规则并将该知识资产管理的责任分配给负责的团队或角色
--
--如果未找到适用的规则（在发现新类型的知识资产或因为规则库不完整的情况下），则会启动新管理规则的开发
--)))
--|知识资产管理规则开发|知识经理由相关专家协助，为管理新发现的知识资产制定规则。这包含了可用策略的评估。只要有可能，尽量复用可用的规则。协商一致的规则应包括关于谁来负责这些知识资产管理的建议。当规则达成一致后，将被分配给适当的团队或个人去管理信息资产
--|规则分配和沟通|当可用规则确定后，会将其分配给适当的团队或人员来管理信息资产
--|知识资产管理任务接收|(((
--专家团队或人员审核分配的任务并确认是否接受。如果拒绝接受，应详细说明原因，以便重新进行分析和分配
--
--如果接受任务，则负责该信息资产管理的团队或人员将在使用信息资产的价值流或实践中遵循制定好的规则，这将成为他们日常工作的一部分
--)))
--|知识资产评审并发起改进|知识经理执行信息资产管理的评审，评估实践适用的关键指标，并发起对信息资产管理流程的改进。改进计划将传达给利益干系人，并通过持续改进实践进行管理
--
--表3.6知识资产管理流程的活动
--
--
--
------
--
--= **4  组织和人员** =
--
--
--== **4.1  角色，能力和职责** ==
--
--实践指南没有描述实践管理的角色，例如实践所有者，实践负责人或实践教导员。相反，他们专注于每个实践的专门角色。每个角色的结构和命名都可能因组织而异，因此ITIL中定义的任何角色都不应被视为强制性的，甚至推荐性的。请记住，角色不是职务。一个人可以担任多个角色，一个角色可以分配给多个人。
--
--在流程和活动的背景中描述了角色。每个角色都具有基于表4.1中所示模型的能力类型。
--
--|**能力编码**|**能力类型（活动和技能）**
--|**L**|**领导Leader **决策、授权、监督其他活动，提供激励和动力，并评估结果
--|**А**|**管理员Administrator** 分配任务并确定优先级，保存记录，持续报告，并启动基本改进
--|**C**|**协调者/沟通者Coordnator/Communicator** 协调多方，维护利益相关者之间的沟通，并开展宣传活动
--|**М**|**方法和技巧专家Methods and techniques expert** 设计和实施工作技巧、文件化步骤、流程咨询、工作分析和持续改进
--|**Т**|**技术专家Technical expert** 提供技术（IT）专业知识并执行基于专家经验的作业
--
--表4.1能力类型和编码
--
--
--=== **4.1.1 ** **知识经理** ===
--
--知识经理角色可以由专门人员执行，或者由负责特定知识管理实践领域的人员或团队承担，他们需要有足够的能力进行有效协调。
--
--知识经理的角色应该减少关注知识资产管理的协调和执行活动，而应致力于为组织的发展创建知识管理文化和能力。这个角色通常负责：
--
--* 协调知识管理文化和能力建设过程
--* 定义和分配知识团队角色
--* 确保知识资产管理流程为人所知，并根据组织结构，战略和需求在相关的SVS部分中运行
--* 授权、指导和领导知识团队
--* 通过知识管理实践生命周期与利益干系人和受影响团体正式传达决策
--* 监控并检查知识管理实践涉及的团队的活动
--* 进行常规和应对式实践分析，并针对实践、过程、使用的方法和工具发起改进
--* 发展组织在知识管理实践方法论和路径方面的专业知识
--* 创建一个充满心理安全，相互尊重和信任的环境，在其中员工可以选择以协商的方式学习、抛弃、使用和共享知识
--* 维系一支负责任且履行承诺的知识团队
--
--这些角色的能力类型是LACMT，尽管每种能力的重要性因活动而异。表4.2中列出了知识管理活动中可能涉及的角色以及相关的能力类型和所需技能。（译者注：表4.2原文未见）
--
--
--=== **4.1.2**  **知识管理团队** ===
--
--知识管理团队是一个由具有不同能力的人员组成的团队，他们一起工作并领导知识管理实践达到预期的结果。共同领导是一组应该由组织结构所有级别的人员共同执行的实践。根据特定的项目、 流程、任务，可以依据人们的经验和能力，把这个角色分配给整个组织内的人员。
--
--知识管理实践团队与知识经理一起负责知识管理战略、计划和规则的定义、沟通和执行。比较理想的结果是知识管理团队愿意发挥其独创性，并为整个组织进行有效的知识管理实践贡献思想和努力。
--
--
--=== **4.1.3  组织知识管理活动中涉及的其他角色** ===
--
--|(% colspan="2" %)**活动**|(% colspan="3" %)**负责的角色**|(% colspan="2" %)**能力类型**|**特殊技能**
--|(% colspan="8" %)知识管理环境的建立和维护
--|(% colspan="3" %)了解当前关于知识使用和知识共享的文化|(% colspan="2" %)(((
--知识经理
--
--管理团队
--
--人力资源总监和团队
--
--服务负责人
--
--产品负责人
--
--关系经理
--
--供应商经理
--)))|(% colspan="2" %)CAT|(((
--对组织的战略和结构的了解和理解
--
--服务和产品知识
--
--分析技能
--)))
--|(% colspan="3" %)评审内外部需求和影响因素|(% colspan="2" %)(((
--知识经理
--
--管理团队
--
--人力资源团队
--
--信息安全团队
--
--产品负责人
--
--服务负责人
--)))|(% colspan="2" %)AC|(((
--数据管理方法知识，BDA趋势以及其他与知识管理相关的信息
--
--信息处理
--
--分析技能
--)))
--|(% colspan="3" %)优化响应，识别改进点|(% colspan="2" %)(((
--知识经理
--
--风险经理
--
--信息安全经理
--
--财务经理
--
--服务负责人
--
--产品负责人
--
--关系经理
--
--供应商经理
--)))|(% colspan="2" %)AMCT|(((
--了解组织的战略、结构和目标
--
--了解知识管理方法和工具
--
--服务和产品知识
--)))
--|(% colspan="3" %)评审计划并发起改进|(% colspan="2" %)(((
--知识经理
--
--知识管理团队
--
--持续改进经理
--
--组织变更经理
--
--人力资源经理
--)))|(% colspan="2" %)AMC|(((
--社交网络沟通方法的知识
--
--表达能力
--
--指导、咨询和辅导
--
--谈判技巧和非暴力沟通方法的知识
--)))
--|(% colspan="3" %)在整个组织范围推动和授权使用知识管理实践|(% colspan="2" %)(((
--知识经理
--
--管理团队
--
--服务负责人
--
--产品负责人
--
--人力资源团队
--)))|(% colspan="2" %)CL|了解持续改进方法
--|(% colspan="8" %)按需进行信息发现
--|信息请求注册|(% colspan="3" %)(((
--知识经理
--
--知识管理团队
--)))|(% colspan="2" %)TA|(% colspan="2" %)了解知识管理实践和注册程序
--|调研和数据收集|(% colspan="3" %)(((
--知识管理团队
--
--产品负责人
--
--服务负责人
--
--关系经理
--
--供应商经理
--
--业务分析员
--
--技术专家
--)))|(% colspan="2" %)ATC|(% colspan="2" %)数据调研与分析方法知识
--|信息处理与展示|(% colspan="3" %)(((
--知识管理团队
--
--产品负责人
--
--服务负责人
--
--关系经理
--
--供应商经理
--
--业务分析员
--
--技术专家
--)))|(% colspan="2" %)ACT|(% colspan="2" %)(((
--分析技能
--
--展示能力
--
--与请求区域相关的知识
--)))
--|信息接收|(% colspan="3" %)组织中的任何角色|(% colspan="2" %)TA|(% colspan="2" %)(((
--了解信息请求的目的和背景
--
--分析技能
--)))
--|知识整合和评审|(% colspan="3" %)(((
--知识经理
--
--知识管理团队
--
--服务负责人
--
--产品负责人
--
--配置经理
--
--风险经理
--
--信息安全团队
--)))|(% colspan="2" %)MTC|(% colspan="2" %)(((
--分析技能
--
--了解知识管理实践
--
--对组织战略和结构的了解和理解。
--)))
--|知识资产管理|(% colspan="3" %) |(% colspan="2" %) |(% colspan="2" %)
--|知识资产发现|(% colspan="3" %)(((
--知识经理
--
--知识管理团队
--)))|(% colspan="2" %)AT|(% colspan="2" %)熟悉组织的信息环境，具有分析技能
--|知识资产分析和分类|(% colspan="3" %)(((
--知识经理
--
--知识管理团队
--
--服务负责人
--
--产品负责人
--
--配置经理
--
--风险经理
--
--信息安全团队
--)))|(% colspan="2" %)AT|(% colspan="2" %)(((
--熟悉知识管理规则和程序
--
--分析技能
--)))
--|开发知识资产管理规则|(% colspan="3" %)(((
--知识经理
--
--知识管理团队
--
--服务负责人
--
--产品负责人
--
--配置经理
--
--风险经理
--
--信息安全团队
--)))|(% colspan="2" %)ACT|(% colspan="2" %)(((
--熟悉知识管理规则和程序
--
--分析技能
--
--熟悉组织的管理实践、组织结构和职责
--
--沟通技巧
--)))
--|规则分配和沟通|(% colspan="3" %)(((
--知识经理
--
--知识管理团队
--)))|(% colspan="2" %)C|(% colspan="2" %)(((
--沟通技巧
--
--熟悉组织结构和职责
--)))
--|知识资产管理任务接收|(% colspan="3" %)组织中的任何专家或经理角色|(% colspan="2" %)AT|(% colspan="2" %)(((
--分析技能
--
--熟悉自己和相关的职责以及相关角色
--
--了解产品、服务和信息资源
--)))
--|知识资产评审并发起改进|(% colspan="3" %)(((
--知识经理
--
--服务负责人
--
--产品负责人
--
--配置经理
--
--风险经理
--
--信息安全经理
--)))|(% colspan="2" %)ATMC|(% colspan="2" %)(((
--熟悉知识管理规则和程序
--
--分析技能
--
--熟悉组织的管理实践、组织结构和职责
--
--沟通技巧
--)))
--
--表4.3 负责组织知识管理活动的角色示例
--
--
--== **4.2 ** **组织结构和团队** ==
--
--知识经理角色可能与正式职位相关联，但通常做法是在组织内指定一个专职人员来监督知识管理实践。不过，这种结构更可能出现在具有复杂管理体系的大型组织中或知识管理实践已经成熟、并且认识到知识资产的重要性的大型组织中。
--
--实践的正式团队可能包括知识管理团队和临时分配了特定知识管理活动或项目的团队。最普遍有效的做法是确定每个团队中负责知识管理实践的人员：生产团队，职能团队或管理团队。知识管理实践应该集成到每个活动和实践中，而不是在专有的正式结构中孤立存在。
--
--
--
------
--
--= **5  信息和技术** =
--
--
--== **5.1  信息交流** ==
--
--知识管理实践的效果基于所使用信息的质量。这包括但不限于以下信息：
--
--* 组织战略和价值观组织结构
--* 知识管理方法和工具
--* 服务及其架构
--* 合作伙伴和供应商
--* 规范组织结构的政策和要求
--* 要求的知识，包括：
--* 员工和组织的整体预期收益
--* 信息和知识的调研、使用、共享的估计时间和成本
--* 影响利益干系人对信息和知识满意度的规定
--
--这些信息可能采取各种形式。知识管理实践的关键输入和输出在第3节中列出。
--
--为避免因组织变更、新客户或合作伙伴引入或离开、员工入职或离职而失去有价值的知识，组织应将知识管理实践作为OCM，客户旅程和供应商管理的重要参与者。
--
--
--== **5.2 ** **自动化和工具** ==
--
--数据科学技术、软件平台、虚拟现实、人工智能、机器学习、IoT（物联网）和其他新技术的持续发展给知识管理战略带来巨大推动力。
--
--在多数情况下，知识管理实践的工作可以从自动化中获得巨大收益。表5.1中概述的自动化解决方案可能是有效可行的。
--
--|(% colspan="2" %)**流程活动**|(% colspan="2" %)**自动化手段**|(% colspan="4" %)**关键功能**|(% colspan="2" %)**对实践效果的影响**
--|(% colspan="10" %)建立并维护知识管理环境
--|(% colspan="2" %)了解当前关于知识使用和知识共享的文化|(% colspan="2" %)(((
--社交软件
--
--分析和报告工具
--
--人才管理和人力资源工具
--
--知识搜索工具
--
--知识可视化工具
--)))|(% colspan="4" %)数据分析，信息展示和共享|(% colspan="2" %)高，特别是结构复杂的大型组织
--|(% colspan="2" %)评审内外部需求和影响因素|(% colspan="2" %)(((
--知识搜索工具
--
--数据科学技术
--
--大数据工具
--
--外部分析门户和图书馆
--
--社交软件（包括组织之间用于经验交流的平台）
--
--法律信息门户
--)))|(% colspan="4" %)在组织之外收集最佳实践、新方法、需求和其他信息|(% colspan="2" %)高
--|(% colspan="2" %)优化响应，识别改进点|(% colspan="2" %)(((
--分析和解决方案建模工具
--
--知识可视化工具
--)))|(% colspan="4" %)数据分析，决策制定并向利益干系人展示|(% colspan="2" %)中
--|(% colspan="2" %)评审计划并发起改进|(% colspan="3" %)(((
--知识可视化工具
--
--社交软件
--
--交流工具
--)))|(% colspan="3" %)在组织内进行信息展示和共享|中到高，特别是结构复杂的大型组织|
--|(% colspan="2" %)在整个组织内推动并授权使用知识管理实践|(% colspan="3" %)项目管理工具，通讯系统，协作系统|(% colspan="3" %)沟通并发起改进措施|中到高，特别是结构复杂的大型组织|
--|(% colspan="9" %)按需进行信息发现|
--|信息请求注册|(% colspan="2" %)订单和工作流系统，知识搜索工具|(% colspan="4" %)启用和控制知识管理流程工作流；待办项优先级和工作流管理；工作流可视化|(% colspan="2" %)高，尤其是对于大量的信息支持请求|
--|调研和数据收集|(% colspan="2" %)(((
--知识搜索工具
--
--内容仓库
--
--决策支持工具
--
--大数据工具
--
--数据科学技术
--
--外部分析信息门户和图书馆
--
--外部专业社交网络
--
--法律信息门户
--)))|(% colspan="4" %)赋能数据调研、高效选择和收集|(% colspan="2" %)很高|
--|信息处理与展示|(% colspan="2" %)(((
--知识可视化工具
--
--决策支持工具
--
--数据分析工具
--)))|(% colspan="4" %)(((
--以要求的格式对结果进行形式化和结构化
--
--向利益干系人展示结果
--)))|(% colspan="2" %)高，特别是对于大量的信息支持请求|
--|信息接收|(% colspan="2" %)订单和工作流系统|(% colspan="4" %)一种有效的方式来获取利益干系人的反馈。快速可追溯的信息远程接收或拒绝|(% colspan="2" %)中低|
--|知识整合和评审|(% colspan="2" %)(((
--内容仓库
--
--知识搜索工具
--
--知识可视化工具
--
--社交软件
--
--通讯工具
--)))|(% colspan="4" %)将新的信息和知识整合到现有知识系统中，并将变更传达给利益干系人|(% colspan="2" %)高，尤其是对于大量的信息支持请求|
--|(% colspan="9" %)信息模型管理和集成|
--|知识资产发现|(% colspan="5" %)(((
--内容仓库
--
--知识搜索工具
--
--知识可视化工具
--
--社交软件
--)))|评审并找到所需的知识资产|(% colspan="2" %)很高|
--|知识资产分析和分类|(% colspan="5" %)(((
--内容仓库
--
--知识搜索工具
--
--知识可视化工具
--
--社交软件
--)))|创建、添加、更新知识资产|(% colspan="2" %)很高|
--|开发知识资产管理规则|(% colspan="5" %)(((
--知识可视化工具
--
--决策支持工具
--
--数据分析工具
--
--知识可视化工具
--)))|知识资产的分析，形式化和结构化|(% colspan="2" %)高|
--|规则分配和沟通|(% colspan="5" %)(((
--知识可视化工具
--
--社交软件
--
--通讯工具
--)))|向利益干系人展示结果|(% colspan="2" %)中到高，特别是对于结构复杂、知识流量大的组织|
--|知识资产管理任务接收|(% colspan="5" %)订单和工作流系统|一种从利益干系人获得反馈的有效方式。快速可追溯的信息远程接收或拒绝|(% colspan="2" %)中低|
--|知识资产评审和发起改进|(% colspan="5" %)(((
--内容仓库
--
--知识搜索工具
--
--知识可视化工具
--
--社交软件
--)))|在适当的时机以方便的方式使用知识资产|(% colspan="2" %)高|
--
--表5.1 组织变革管理活动的自动化解决方案
--
--
--
------
--
--= **6  合作伙伴和供应商** =
--
--组织仅使用自己的资源能够提供的服务很少，大多数（如果不是全部）要依赖于其他服务。这些服务通常是由第三方提供的（请参阅ITIL 4版本的ITIL//®//Foundation：服务关系模型2.4节）。
--
--组织的吸收能力既可以通过让供应商参与知识管理实践活动来提高，又可以通过把合作伙伴作为信息源来提高（甚至包括那些与实践支持功能无关的供应商和合作伙伴）。信息和知识交换对于SVS中与外部利益干系人互动和合作的任何活动都是至关重要的。
--
--规划与合作伙伴组织的合作和知识共享的接口时，应考虑相关的风险。例如，失去专业知识的风险。任何外包给合作伙伴组织的活动都会导致内部关键专业知识的流失。因此，为降低这种风险，组织应该在合作伙伴的引入和离开过程中执行知识管理实践活动。
--
--当组织旨在确保快速有效的知识管理实践时，他们通常会尝试与合作伙伴和供应商紧密合作，消除沟通、协作、决策中的官僚主义障碍。此类关系中的所有各方都应力求可能影响其他方的变更是相互透明和可见的（有关更多信息，请参考《供应商管理实践指南》）。
--
--
--
------
--
--= **7  重要提醒** =
--
--实践指南的大部分内容都应作为组织在建立和培养自己的实践时可能考虑的各领域的建议。实践指南是组织可能考虑的主题列表，而不是答案。使用实践指南时，组织应始终遵循ITIL 指导原则：
--
--* 聚焦价值
--* 从你所处的地方开始
--* 基于反馈迭代推进
--* 协作和提升可视化程度
--* 通盘思考和工作
--* 保持简单实用
--* 优化和自动化
--
--有关指导原则及其应用的更多信息，请参考ITIL4版本的ITIL ®  Foundation第4.3节。
--
--
--
------
--
--= **8  致谢** =
--
--AXELOS有限公司非常感谢为本指南的开发做出贡献的每一个人。这些实践指南融合了ITIL社区前所未有的热情反馈。AXELOS特别要感谢以下人员：
--
--
--== **8.1 ** **作者** ==
--
--Antonina Klentsova， Julie Mohr.
--
--
--== **8.2 ** **审稿人** ==
--
--Roman Jouravlev
++

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