世界华人首富李嘉诚曾说：“在知识经济时代，如果你有资金，但是缺乏知识，没有***的信息，无论何种行业，你越拼搏，失败的可能性越大；但是你有知识，没有资金的话，小小的付出就能够有回报，并且很可能达到成功。现在跟数十年前相比，知识和资金在成功的道路上所起的作用完全不同了。”
在知识经济时代，企业实现可持续发展依赖于知识的生产、扩散和应用。既然知识如此重要，它究竟是什么？具有什么特征？如何管理与应用？大批的管理学者和企业研究人员投身于此，下面我们从几个方面来看看相关的理念和实践状况。
一、知识的定义
古希腊的哲学家柏拉图将知识定义为：被确证的真实的信仰（justified true belief）。根据知识是否已经被验证，可以将知识分类为先验的和后验的；根据知识被验证和信仰的程度，可以分类为强知识和弱知识。
迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi，1891-1976）在1958年，从哲学领域提出了“隐性知识”这个概念，从知识能否清晰地表述和有效的转移的角度，对知识进行分类，这个分类对于知识管理的相关理念发展有重大意义，野中郁次郎的SECI循环，又把东方哲学对隐性知识的管理理念推到***，足以与西方哲学测中的显性知识管理相媲美。
关于知识的话题，还有另一个视角，就是DIKW模型，如图1所示。
这个模型源于诺贝尔文学奖得主艾略特的一首诗《岩石》：Where is the wisdom we have lost in knowledge? Where is the knowledge we have lost in information？译为中文就是：我们在哪里丢失了知识中的智慧？又在哪里丢失信息中的知识？1982年，Harlan Cleland根据这首诗，在《未来家》杂志上首先提出这个模型，之后Zeleny和Ackoff不断完善了这个模型。
D代表Data，即数据，通常是观察、测量直接所得，如文本、规约、实践的记录。I代表Information，即信息，回答数据的含义，典型的如回答Who，Where，When，What 等问题。K代表Knowledge，即知识，通常是Know-what，Know-how。而W代表Wisdom，即智慧，是对知识的应用，Know-why。
在《大数据》一书中，有个“啤酒与尿布”的案例，正好可以用这个模型来解释一下：
D：一个超市每天、每种货物的销售量数据。
I：货物的销售信息表，包括货物名称，销售量，日期等数据。
K：分析I的表发现，在周五啤酒与尿布的销售量成正比，且周五远高于一周的其他天。挖掘这些数据关系背后的事实，发现在周五，全职太太们经常要外出聚会，那么丈夫们要留在家中看孩子，而先生们习惯一边看孩子，一边看电视喝啤酒。
W：超市管理者及时调整超市的货品布局，将最贵的尿布和啤酒货架放在一起；于是对尿布价格不敏感的先生们，总是会买了啤酒、抓起尿布就付钱了，于是尿布的销售量显著增加。
在这个案例中，我们不仅仅看到了知识是如何诞生的，也看到了聪明的商人如何把知识变成行动，从而赢利，这就是获得了智慧啊。正如《商业智能理论与应用实践》中作者所言：
“随着DIKW的提高，人们对客观世界的认识越来越深刻，企业能实现的价值也越高。智慧就是行动，就是将知识转化为企业的经营行为。”
二、知识管理
在国标GB/T 23703.1—2009中，知识管理的定义是：对知识、知识创造过程和知识的应用进行规划和管理的活动。实际上就是对知识在完整生命周期内的管理。
如前所述，知识如此重要，企业对知识管理也日益重视。但在这个市场繁荣发展的同时，也存在诸多问题，其中一个让KM供应商和客户越来越头痛的问题是KM与企业的实际业务结合不紧密。从KMC（中国知识管理中心）的《中国知识管理现状、问题和趋势：2012中国知识管理实施调研结果分析》中，我们能看到：在所有受访企业中此问题发生率高达56%。这个问题被严重诟病的原因，是它对于企业的KM建设具有双重杀伤力：一方面企业投入巨大人力、财力梳理知识，建立管理平台，改变组织制度，重塑企业文化，引发变革中不可避免的动荡；另一方面，新建立的系统和知识竟然与员工的日常业务活动不能自然结合，不能立即显现出“知识资本”对于生产率的显著正向影响力，而且还会造成员工日常工作的忙乱，反而在短期内降低了效率，损害了组织内部对于KM变革的信心和期望。由此，业界人士提出了“知识工程（Knowledge Engineering，简称KE）”的概念，意图在这个方面迎刃而上，突破性地解决现有问题，引导企业顺利转型步入知识经济时代的进取之路。
三、知识工程
对照知识管理的概念，可以定义知识工程（KE）为：在运营业务流程的过程中，获取知识、创造知识、积累知识的活动。表1列出了KM与KE在理念和操作上的一些具体表现，我们可以更形象地理解什么是知识工程。
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知识管理 |
知识工程 |
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理念 |
偏重于对知识的静态管理 |
关注知识的动态性 |
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强调现有知识的归纳与总结，即知识的继承 |
强调知识的产生与验证，即知识的创新 |
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操作 |
构建各类文档库作为知识库 |
知识与业务系统的活动相协同 |
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与各类数据或信息系统集成，通过浏览和搜索实现知识获取 |
提炼精确知识和模型知识，并在应用软件环境中实现智能推送 |
表1 知识管理与知识工程的对照表
从中可以看到，KM关注企业整体平台的搭建，包括知识的采集、存储、挖掘、模式提炼、共享交流，企业级知识的管理效率与效果评测，以及制度与文化的变革等等；KE强调知识“在应用环境中”与业务系统的协同，如创造、验证、使用等活动。聚焦在对一个个业务系统的运营过程中，从KMS（知识管理软件系统）中获取合适的知识，在运用过程中创造新的知识，并将这些知识返回到KMS的知识库中，纳入全生命周期的管理。
图2 知识管理与知识工程的关系
从企业角度看，知识管理和知识工程其实是不可分的，KM重在基础建设，KE重在联系用户实践。横纵叠加，才能全面覆盖企业对于“知识资本”的全面需求。这种“双剑合并”，才是解决企业知识管理困境，真正实现知识驱动发展的途径。
