知識管理視閾下“大數(shù)據(jù)”與“小數(shù)據(jù)”的比較分析

文/安徽大學管理學院 許茹

“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，知識已經(jīng)成為社會經(jīng)濟發(fā)展的核心驅(qū)動力之一。知識管理以知識為核心，是對與之相關的信息、技術、人、物的關系鏈接。數(shù)據(jù)和信息是知識的基礎內(nèi)容，因此，大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)必然影響著知識管理的發(fā)展與變革。前者使得知識管理工作呈現(xiàn)出便捷化、高效化以及智能化，知識價值得到深度挖掘，其具有的“大”不可避免地影響著知識管理領域。與此同時，康奈爾大學教授D.Estrin提出的“小數(shù)據(jù)”概念也引發(fā)了廣泛討論。小數(shù)據(jù)以個體用戶為中心，收集的信息體量雖不如大數(shù)據(jù)龐大，但也具有獨特優(yōu)勢。

一、知識管理與大數(shù)據(jù)

“大數(shù)據(jù)”是什么，學界目前尚未給出一個明確的標準化的定義。從現(xiàn)階段對于大數(shù)據(jù)的解讀中，不難發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)人對于大數(shù)據(jù)抱著樂觀崇拜的態(tài)度，認為大數(shù)據(jù)的到來可以解決諸多以往未能解決的問題，但同時也受制于科技等現(xiàn)實因素，大數(shù)據(jù)尚未達到人類理想的運作狀態(tài)。

大數(shù)據(jù)的“大”體現(xiàn)于大的樣本容量和大的數(shù)據(jù)體量。通過聚類分析、關聯(lián)分析等分析模式實現(xiàn)對信息的動態(tài)處理，是一種全局宏觀層次的把控。在維度方面，大數(shù)據(jù)在對知識的收集是多維度的，能夠較為全面地反映事物和事物外在環(huán)境的內(nèi)在關聯(lián)，但這種關系也只是較為粗略的聯(lián)系。在對事物的發(fā)展預測方面，大數(shù)據(jù)對于大的樣本做出的預測更為準確，并且隨著數(shù)據(jù)量的提升，這種預測也更為準確，無論是短期內(nèi)的發(fā)展情況還是長期的發(fā)展趨勢。在運營成本上，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量雖然巨大，但其是建立在智能化的機器上的運作，并且隨著各種智能終端設備的發(fā)展，數(shù)據(jù)的收集、存儲、傳輸、處理都開始變得簡單，其成本較低。

知識管理不等同于信息管理，知識隱匿于信息之中。大數(shù)據(jù)所收集的數(shù)據(jù)信息，知識只占其中的很小一部分。大數(shù)據(jù)讓信息匯聚，同時也讓知識匯聚。大數(shù)據(jù)背景下的知識管理同樣也是一種宏觀層次的知識管理，并且更偏向于對顯性知識的管理。大數(shù)據(jù)時代，知識管理上升為多維度的管理，知識的學習、發(fā)現(xiàn)、共享、傳遞變得更為便捷高效。對于顯性知識而言，大數(shù)據(jù)讓更多的顯性知識相互聯(lián)系，例如：生命科學與計算機模擬技術的發(fā)展使得醫(yī)療水平得到了極大提高。有關醫(yī)學的學習方式也悄然發(fā)生變化，3D打印技術、VR技術等讓醫(yī)學生的學習更為直觀高效，緊密聯(lián)系實際。顯示知識的聯(lián)系，也迸發(fā)出許多新的知識火花。再如：利用計算機進行反應的模擬找出了最佳的元素組合，制造出的新材料有著極佳的性能優(yōu)勢。

隱性知識，隱匿于人們的行動、未被明確地表示出來，諸如人的經(jīng)驗、技巧訣竅等等。大數(shù)據(jù)對于隱性知識的管理仍處于表層，隱性知識的顯性化以及隱性價值的發(fā)掘并未得到很大的改變。

二、知識管理與小數(shù)據(jù)

小數(shù)據(jù)是與大數(shù)據(jù)相對應的概念。它是對個體或者某單一群體的數(shù)據(jù)進行全方位、多層次的個體及環(huán)境的數(shù)據(jù)收集。近些年，隨著大數(shù)據(jù)概念被人們廣泛接受的同時，小數(shù)據(jù)這一概念也開始引起了較為廣泛的關注。在某些方面，小數(shù)據(jù)有著大數(shù)據(jù)所不具備的優(yōu)勢。

小數(shù)據(jù)的“小”并不是數(shù)據(jù)量的小，而是數(shù)據(jù)采集對象的規(guī)模之“小”，小至一個個體。小數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)一樣，通過對數(shù)據(jù)的整合、關聯(lián)等分析模式實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的動態(tài)處理。在維度方面，小數(shù)據(jù)側(cè)重于個體全方位的信息數(shù)據(jù)，同樣是一個多維度信息采集，它能夠全面地反映該個體同環(huán)境的內(nèi)在關聯(lián)，且隨著數(shù)據(jù)量和收集時間的延長，可以得到更為精細的關系。某種程度上，小數(shù)據(jù)所收集的信息維度要優(yōu)于大數(shù)據(jù)。在對事物的發(fā)展預測方面，小數(shù)據(jù)因為數(shù)據(jù)個體信息的局限性，無法做出較為準確的長時間跨度預測，但在對于未來事物的刻畫上，小數(shù)據(jù)往往可以做出較為精準的描述。在運營成本上，小數(shù)據(jù)的研究多是長期的，且需要機器和相關人員的共同參與，因此相較于大數(shù)據(jù)而言，小數(shù)據(jù)的運營成本相對較高。

小數(shù)據(jù)主要來源于用戶的各種活動，這些活動中顯性知識與隱性知識并存。對于顯性知識而言，小數(shù)據(jù)的全面數(shù)據(jù)信息采集讓顯性知識可以更快的速度進行匯集，但是這些個體顯性知識的往往個性與重復性并存，因此仍需要借助于大數(shù)據(jù)的方式對這些個體顯性知識進行更為高效的管理。小數(shù)據(jù)下的顯性知識管理有了大數(shù)據(jù)所不具備的“個性”特征。

毋庸置疑，顯性知識讓社會中的大多數(shù)得到發(fā)展進步，但是隱性知識是知識深層次魅力所在。小數(shù)據(jù)下的“個性”正是隱性知識的體現(xiàn)，隱性知識雖然不易收集管理，但必然會有實在客觀的反映。在大數(shù)據(jù)背景中，這些隱性知識的“客觀反映”往往不能夠得到收集分析，沉溺于信息之中，而在小數(shù)據(jù)內(nèi)部，由于數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間更為精細的梳理，使得這些“客觀反映”得以“嶄露頭角”。知識管理中的小數(shù)據(jù)讓隱性知識最大限度地顯性化。

三、知識管理中的以“小”搏“大”

小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)并不是孤立的，小數(shù)據(jù)可以來源于大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)也可以來源于小數(shù)據(jù)，二者緊密關聯(lián)。大數(shù)據(jù)讓知識管理置于更高的緯度，小數(shù)據(jù)讓知識管理跨越更多的經(jīng)度。大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)都有著各自的優(yōu)勢，同樣也存在著薄弱的管理層面。如何利用小數(shù)據(jù)的杠桿更好地撬動知識管理中的大數(shù)據(jù)？如何利用小數(shù)據(jù)對于隱性知識的發(fā)掘，更好推動知識管理的大數(shù)據(jù)的雪球？值得我們深思。

（一）充分發(fā)揮小數(shù)據(jù)優(yōu)勢。1.收集知識精準化。在知識管理體系中，多數(shù)時候需要更為精細的數(shù)據(jù)整理利用。大數(shù)據(jù)自身特點決定了大數(shù)據(jù)追求海量多樣化，而小數(shù)據(jù)由于其“體量小”，追求數(shù)據(jù)精準量化。在對顯示知識的收集、分類、管理上，小數(shù)據(jù)采用的精準量化可以使得顯性知識的層次分明。小數(shù)據(jù)可以讓知識管理更為細化，利用精準數(shù)據(jù)對知識的聯(lián)系加以斟酌，知識的不同點加以區(qū)分，從而使顯性知識清晰。信息汪洋中，尋找精準有價值的信息需要我們擦亮雙眼。而結(jié)合小數(shù)據(jù)的精準量化特點，可以讓顯性知識的獲取變得更為便捷，極大地減少我們的工作量。利用小數(shù)據(jù)的精準量化特點，更好地撬動知識管理中大數(shù)據(jù)的海量多樣化優(yōu)勢，并讓大數(shù)據(jù)的價值密度得到提高。2.縱向挖掘隱性知識價值。隱性知識是知識的魅力所在，同時也是推動知識創(chuàng)新的潛能。小數(shù)據(jù)以用戶個體為中心，以此獲得數(shù)據(jù)同樣是具有個性特性。在知識管理中，小數(shù)據(jù)的使用可以使隱性知識得以發(fā)掘，由內(nèi)在要素進一步推動知識的發(fā)展及科技的進步。小數(shù)據(jù)追求個性化服務，知識管理同樣需要具有個性化，通過個體之間多要素之間的相互關系和影響，這樣才能讓每一個個體的隱性知識得以最大程度的顯性化，讓深度價值得以發(fā)掘。小數(shù)據(jù)所蘊含對于隱性知識管理的潛能可以更好地推動知識管理大數(shù)據(jù)的雪球，讓知識管理中大數(shù)據(jù)的能量更加壯大。

（二）充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)作用。1.收集知識全面化。趙蓉英、魏緒秋認為，大數(shù)據(jù)環(huán)境下開展知識管理工作的首要任務是實現(xiàn)數(shù)據(jù)的聚集，形成大數(shù)據(jù)集。也就是說，掌握的數(shù)據(jù)量越大、內(nèi)容越豐富，就能推斷出越多有用信息、得出的結(jié)論對知識管理工作就越有參考價值，大數(shù)據(jù)能夠豐富數(shù)據(jù)收集類型，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；擴大數(shù)據(jù)收集范圍，崔海莉認為凡是采取“樣本=總體”的數(shù)據(jù)分析方法，就稱為大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)是一種“全數(shù)據(jù)”，從而保證知識管理工作中所需知識類型的全面性，來源的多元化，內(nèi)容的合理性，提高知識管理效率，實現(xiàn)知識管理的積累原則。2.橫向強化知識關聯(lián)性。信息技術的發(fā)展使得大數(shù)據(jù)篩選能力得到加強，它能夠重新分類、整合碎片化的信息和數(shù)據(jù)，在零散的信息之間架構(gòu)關系鏈，形成密集的橫向知識網(wǎng)絡，建立知識管理系統(tǒng)，保證知識共享和交流。大數(shù)據(jù)將看似無關的數(shù)據(jù)、信息圍繞某種主題內(nèi)在的勾連起來，使得海量數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律性事實得以顯現(xiàn)，用以指導實際活動，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值，將無用的數(shù)據(jù)內(nèi)化為有用的知識同時也是知識管理工作的重要基礎。比如，企業(yè)鼓勵員工貢獻自己的企業(yè)知識，通過大數(shù)據(jù)技術建立企業(yè)知識地圖，分析員工的知識結(jié)構(gòu)，從而合理安排員工培訓，使其更有針對性。

（三）綜合運用知識管理中的“數(shù)據(jù)力”。數(shù)據(jù)力，是指人類利用數(shù)據(jù)技術認識和改造自然的能力，取決于數(shù)據(jù)技術的發(fā)展程度。小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)力的主要內(nèi)容，共同推動著知識管理邁向全新的發(fā)展階段。小數(shù)據(jù)擁有與大數(shù)據(jù)不同的數(shù)據(jù)思維和應用模式，是大數(shù)據(jù)決策的必要補充與延伸小數(shù)據(jù)以因果關系作為研究的基本目的，在知識管理中以邏輯推理演繹的方式加以體現(xiàn)，而大數(shù)據(jù)以復雜性科學作為研究的基礎，同時為復雜性科學的研究提供研究工具。知識與科學密切聯(lián)系，大數(shù)據(jù)可以推動復雜性科學的多元化發(fā)展，這是知識管理中小數(shù)據(jù)所難以企及的高度。小數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)相比較是“局部”與“整體”的關系，二者更各有千秋。在知識管理變革中需要綜合利用大數(shù)據(jù)的“量大”和 小數(shù)據(jù)的“質(zhì)優(yōu)”，“各為其主”又相互作用。

四、結(jié)語

隨著信息技術的進一步發(fā)展，知識管理在日常社會生活中的地位越來越受到人們的重視。知識管理的核心是提升組織的創(chuàng)造能力，具有很高的戰(zhàn)略意義。科技是第一生產(chǎn)力，但不可忘卻的是人的知識創(chuàng)造讓科技的陽光得以照入現(xiàn)實?？萍紩苿右幌盗行屡d事物的產(chǎn)生，同時也將賦予知識更為廣闊的空間，知識管理同樣需要與時俱進，“大數(shù)據(jù)”和“小數(shù)據(jù)”各領風騷成為推動知識管理變革的兩駕馬車。如何在知識管理中利用好“小數(shù)據(jù)”與“大數(shù)據(jù)”，不僅需要相關從業(yè)人員的參與，同樣也需要政府和企業(yè)的協(xié)助。