大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于SECI模型的動(dòng)態(tài)知識(shí)創(chuàng)造與轉(zhuǎn)化研究

張 鼐

(江蘇海洋大學(xué) 圖書館，江蘇 連云港 222005)

0 引言

1991年，Nonaka[1]結(jié)合日本企業(yè)的研究實(shí)踐，首次提出企業(yè)的“知識(shí)創(chuàng)新”。對(duì)于企業(yè)而言，知識(shí)創(chuàng)新是對(duì)知識(shí)的搜集、融合、轉(zhuǎn)化, 進(jìn)而形成企業(yè)在特定時(shí)期所特有的新知識(shí)過程, 并將新知識(shí)與企業(yè)產(chǎn)品、技術(shù)、工藝相融合, 從而產(chǎn)生質(zhì)的飛躍[2]。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用催生了多樣化的數(shù)據(jù)形態(tài)以及海量的數(shù)據(jù)，人類已置身于浩瀚的大數(shù)據(jù)中。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，知識(shí)創(chuàng)新作為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)和引擎[3]，已不是簡(jiǎn)單的知識(shí)累計(jì)或知識(shí)再編碼，知識(shí)創(chuàng)新的過程、模式甚至應(yīng)用領(lǐng)域也在隨之發(fā)生變化。

大數(shù)據(jù)中創(chuàng)建的知識(shí)不取決于可用數(shù)據(jù)的大小，而是取決于組織或企業(yè)中有多少數(shù)據(jù)能夠被成功地利用。當(dāng)今企業(yè)擁有大量的數(shù)據(jù)資源，同時(shí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性也在不斷增加。為了有效利用這些海量數(shù)據(jù)，企業(yè)必須能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適用的信息和知識(shí)，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的創(chuàng)造與共享，并形成為企業(yè)所需的知識(shí)資產(chǎn)。由此可見，在大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)或組織的知識(shí)創(chuàng)造的模式、機(jī)理正發(fā)生巨大的變化。

知識(shí)創(chuàng)造過程具有復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、不可預(yù)測(cè)的特點(diǎn)。目前，盡管知識(shí)創(chuàng)造的重要性已在實(shí)踐和研究中一次又一次地得到認(rèn)可和強(qiáng)調(diào)，但對(duì)于大數(shù)據(jù)背景下知識(shí)創(chuàng)造與轉(zhuǎn)換的研究還較為鮮見。因此，本文在國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，首先辨析大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的概念及其關(guān)聯(lián)性，然后借助SECI這一知識(shí)創(chuàng)新的模型引入大數(shù)據(jù)背景，分析其對(duì)企業(yè)知識(shí)創(chuàng)新和知識(shí)轉(zhuǎn)化的影響，并以此為基礎(chǔ)探究企業(yè)知識(shí)創(chuàng)造和知識(shí)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)化的支撐路徑,從而為企業(yè)充分利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)創(chuàng)造和知識(shí)轉(zhuǎn)化提供理論和實(shí)踐指導(dǎo)。

1 相關(guān)概念

1.1 大數(shù)據(jù)

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)正在以爆炸式方式迅速增長，其大小超出了典型數(shù)據(jù)庫軟件工具捕獲、存儲(chǔ)、管理和分析的能力，大數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著巨大商業(yè)價(jià)值、科學(xué)研究價(jià)值、社會(huì)管理與公共服務(wù)價(jià)值以及支撐科學(xué)決策的價(jià)值，對(duì)企業(yè)運(yùn)營、政府工作、社會(huì)公眾生活等產(chǎn)生了革命性的影響[4]。通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以將其中的價(jià)值得以開發(fā)和利用，無論是通過交易數(shù)據(jù)來了解消費(fèi)者的選擇，還是通過在線搜索行為來預(yù)測(cè)疾病的爆發(fā)，大數(shù)據(jù)分析在商業(yè)和科學(xué)領(lǐng)域都獲得了巨大的發(fā)展。

從知識(shí)管理的角度來看，大數(shù)據(jù)研究可以改變知識(shí)的定義。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)會(huì)使得看待數(shù)據(jù)、信息和現(xiàn)實(shí)的方式的根本性變化，因此它可以帶來新的“知識(shí)方法”和“學(xué)習(xí)意義”。此外，社會(huì)組織對(duì)大數(shù)據(jù)編碼、分析并評(píng)估其質(zhì)量以創(chuàng)建有用知識(shí)的能力將對(duì)管理理論和實(shí)踐產(chǎn)生重大影響。

1.2 知識(shí)創(chuàng)造與知識(shí)創(chuàng)新的內(nèi)涵

知識(shí)創(chuàng)造與知識(shí)創(chuàng)新是知識(shí)管理的重要環(huán)節(jié)。知識(shí)創(chuàng)新這一概念最早由美國學(xué)者Amidon提出，認(rèn)為知識(shí)創(chuàng)新是將具有創(chuàng)造性的知識(shí)應(yīng)用在企業(yè)的實(shí)踐過程中并獲得新的產(chǎn)品以取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的過程[5]。Nonaka和Takeuchi[6]認(rèn)為，知識(shí)創(chuàng)造是一種創(chuàng)造新知識(shí)、在組織中擴(kuò)散新知識(shí)并將這些新知識(shí)融入到產(chǎn)品、服務(wù)和系統(tǒng)中去的能力。

國內(nèi)外研究中沒有刻意區(qū)分知識(shí)創(chuàng)新與知識(shí)創(chuàng)造, 國外研究多用“知識(shí)創(chuàng)造”, 而國內(nèi)用“知識(shí)創(chuàng)新”的較多,也有許多學(xué)者認(rèn)為知識(shí)創(chuàng)新就是知識(shí)創(chuàng)造。但晏雙生[7]認(rèn)為，知識(shí)創(chuàng)造與知識(shí)創(chuàng)新之間既有聯(lián)系又有區(qū)別，區(qū)別在于知識(shí)創(chuàng)造重點(diǎn)在于創(chuàng)造新的思想性的流程性知識(shí)的過程，而后者則是將所創(chuàng)造的新的思想性的流程性知識(shí)具體應(yīng)用于實(shí)踐并開發(fā)生產(chǎn)出新產(chǎn)品的過程；聯(lián)系則表現(xiàn)在知識(shí)創(chuàng)造是產(chǎn)生新知識(shí), 其最終目的是為了知識(shí)創(chuàng)新，而知識(shí)創(chuàng)新的產(chǎn)物(新產(chǎn)品、流程和服務(wù))反過來也會(huì)促進(jìn)知識(shí)創(chuàng)造。

1.3 知識(shí)轉(zhuǎn)化內(nèi)涵

在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代能否獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)或取得發(fā)展的關(guān)鍵在于認(rèn)知主體能否有效地獲取(轉(zhuǎn)移)、吸收外部多元知識(shí)，并實(shí)現(xiàn)知識(shí)轉(zhuǎn)化。在大數(shù)據(jù)背景下，知識(shí)創(chuàng)造涉及微觀(個(gè)體)和宏觀(外部)方面。Nonaka提出經(jīng)典的SECI 知識(shí)轉(zhuǎn)化模型[8]，把知識(shí)創(chuàng)造分為四種歷程，及社會(huì)化、外化、組合化和內(nèi)在化。雖然知識(shí)轉(zhuǎn)化理論備受多數(shù)學(xué)者推崇，然而它僅考慮了組織知識(shí)內(nèi)部的“自我超越”，忽視了外部有效信息的輸入[9]。Ronald和Andreas[10]的研究指出，環(huán)境驅(qū)動(dòng)是創(chuàng)造新知識(shí)的關(guān)鍵要素和條件，即知識(shí)創(chuàng)造不僅需要關(guān)注不同類型的知識(shí)間的轉(zhuǎn)化，同時(shí)也要關(guān)注不同組織之間的知識(shí)擴(kuò)散與轉(zhuǎn)移。

隨著研究的深入更多的學(xué)者傾向于知識(shí)轉(zhuǎn)化是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程，這個(gè)過程會(huì)受到技術(shù)發(fā)展和社會(huì)環(huán)境等多種外界因素影響[11]。大數(shù)據(jù)雖然為知識(shí)創(chuàng)新提供了多樣化的資源基礎(chǔ)，但大數(shù)據(jù)本身的壟斷特性注定了通過簡(jiǎn)單模仿獲取大數(shù)據(jù)資源非常困難；此外，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)體量、復(fù)雜性和產(chǎn)生速度3個(gè)方面均大大超出了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)形態(tài)。因此在大數(shù)據(jù)環(huán)境下知識(shí)轉(zhuǎn)化主體必須要加強(qiáng)融合來自于多個(gè)不同來源的能力，對(duì)數(shù)字化信息的有效識(shí)別和處理，從而結(jié)合現(xiàn)在知識(shí)基礎(chǔ)進(jìn)行更新和重構(gòu)以實(shí)現(xiàn)知識(shí)創(chuàng)新。

2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下動(dòng)態(tài)知識(shí)創(chuàng)造過程模型構(gòu)建

2.1 大數(shù)據(jù)背景下知識(shí)轉(zhuǎn)化動(dòng)態(tài)能力

Teece等[12]提出動(dòng)態(tài)能力的概念并構(gòu)建了動(dòng)態(tài)能力的過程、位置和路徑分析框架，認(rèn)為對(duì)于企業(yè)組織而言，動(dòng)態(tài)能力是指企業(yè)整合、創(chuàng)建、重構(gòu)內(nèi)外無形資產(chǎn)(例如知識(shí))從而在變化多端的外部環(huán)境中(技術(shù)環(huán)境、客戶需求等)提高績效并取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的能力。知識(shí)形成的動(dòng)態(tài)過程也是動(dòng)態(tài)能力的演變過程[13]。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)不僅是一種知識(shí)資產(chǎn)，同時(shí)也是一種高度發(fā)展的知識(shí)分析工具，首先，利用大數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠從外部環(huán)境中獲取高度具體且相關(guān)的可量化/結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù))以及不可量化/非結(jié)構(gòu)化的機(jī)會(huì)(如客戶對(duì)社交媒體的看法和消費(fèi)者對(duì) Web 產(chǎn)品的點(diǎn)擊次數(shù))；其次，為了成功抓住并最大限度地利用這些新發(fā)現(xiàn)的外部數(shù)據(jù)機(jī)會(huì)，企業(yè)必須制定“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”。大數(shù)據(jù)的使用對(duì)于企業(yè)的發(fā)展是一個(gè)巨大的飛躍，因?yàn)樵撝R(shí)分析工具可以高度協(xié)作并與其他數(shù)據(jù)庫工具集成并交互，以幫助收集和同時(shí)分析來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的情報(bào)信息，然后可以將此類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息[14]，從而產(chǎn)生可能是顯性的也可能是隱性的新知識(shí)有助于推動(dòng)企業(yè)的轉(zhuǎn)型，并進(jìn)一步發(fā)展其知識(shí)轉(zhuǎn)化動(dòng)態(tài)能力[15]。

大數(shù)據(jù)已經(jīng)日益成為企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的寶貴知識(shí)資源。因此，感知和抓住大數(shù)據(jù)機(jī)會(huì)的動(dòng)態(tài)能力可以幫助企業(yè)發(fā)展變革能力，從而為知識(shí)庫(顯性知識(shí))和員工知識(shí)基礎(chǔ)(隱性知識(shí))做出貢獻(xiàn)?；谶@個(gè)論斷，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：企業(yè)感知和掌握大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)能力與知識(shí)創(chuàng)造的轉(zhuǎn)化能力成正比關(guān)系。

2.2 大數(shù)據(jù)背景下知識(shí)創(chuàng)造過程

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，基于SCEI模型知識(shí)創(chuàng)造的整個(gè)過程前后將經(jīng)歷原始場(chǎng)(Originating Ba)、互動(dòng)場(chǎng)(Interacting Ba)、網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)(Cyber Ba)、實(shí)踐場(chǎng)(Exercising Ba)。其中，網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)(Cyber Ba)是虛擬網(wǎng)絡(luò)世界中個(gè)體與群體進(jìn)行交互的環(huán)境，其方式是通過信息技術(shù)將顯性知識(shí)傳遞給組織中的其他人員。對(duì)于大數(shù)據(jù)而言，網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)提供了一個(gè)通過數(shù)據(jù)分析工具和其他通信技術(shù)利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)組合，已生成新形式顯性知識(shí)的平臺(tái)。

同時(shí)，實(shí)踐場(chǎng)(Exercising Ba)提供了個(gè)人通過虛擬媒介傳遞顯性知識(shí)以獲取隱性知識(shí)的環(huán)境。為了在虛擬網(wǎng)絡(luò)世界里進(jìn)行有效的知識(shí)管理，內(nèi)部組織人員之間以及與外部利益相關(guān)者(例如客戶)之間需要頻繁的對(duì)話互動(dòng)。因此，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的知識(shí)創(chuàng)造必須利用信息與通信技術(shù)把網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)與實(shí)踐場(chǎng)結(jié)合起來?；谶@個(gè)論斷，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2a：網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)與從大數(shù)據(jù)中創(chuàng)造新的顯性知識(shí)之間有著顯著的正向關(guān)系。

假設(shè)2b：實(shí)踐場(chǎng)與從大數(shù)據(jù)中創(chuàng)建個(gè)人隱性知識(shí)之間有著顯著的正向關(guān)系。

知識(shí)資產(chǎn)作為SECI模型組成部分，一般包括4種類型：經(jīng)驗(yàn)知識(shí)資產(chǎn)、概念性知識(shí)資產(chǎn)、常規(guī)性知識(shí)資產(chǎn)和系統(tǒng)知識(shí)資產(chǎn)。其中，系統(tǒng)性知識(shí)資產(chǎn)是由最新技術(shù)、軟件和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行系統(tǒng)處理的顯性知識(shí)組成。Chou等[16]研究發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)性知識(shí)資產(chǎn)能夠更好地促進(jìn)通過網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)(Cyber Ba)組合創(chuàng)建的知識(shí)。此外，由于組合涉及將一種形式的顯性知識(shí)處理為新形式，而系統(tǒng)性知識(shí)資產(chǎn)與網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)的組合提供了更高的調(diào)節(jié)效果。

由于經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)資產(chǎn)由組織成員和外部利益相關(guān)者(例如客戶和供應(yīng)商)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)形成的隱形知識(shí)組成。與系統(tǒng)性知識(shí)資產(chǎn)不同，經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)資產(chǎn)是無形的，其任務(wù)導(dǎo)向是隱性的(通過重復(fù)的過程獲得知識(shí))。Chou等[16]學(xué)者的研究也發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)資產(chǎn)能夠最大程度地促進(jìn)通過實(shí)踐場(chǎng)(Exercising Ba)進(jìn)行內(nèi)部交流而創(chuàng)造的知識(shí)。此外，由于內(nèi)部交流涉及利用顯性知識(shí)來獲取隱性知識(shí)，經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)資產(chǎn)通過重復(fù)和持續(xù)接觸，能夠?qū)?shí)踐場(chǎng)(Exercising Ba)內(nèi)化知識(shí)方面提供最佳的調(diào)節(jié)作用?；谝陨系恼摂?，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)3a：系統(tǒng)性知識(shí)資產(chǎn)與網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)的聯(lián)合有助于增強(qiáng)大數(shù)據(jù)中顯性知識(shí)創(chuàng)建過程。

假設(shè)3b：經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)資產(chǎn)與實(shí)踐場(chǎng)的內(nèi)化有助于增強(qiáng)大數(shù)據(jù)中隱性知識(shí)創(chuàng)建過程。

基于以上觀點(diǎn)，本文給出了知識(shí)創(chuàng)造過程模型，如圖1所示。

圖1 大數(shù)據(jù)知識(shí)創(chuàng)造模型

3 研究模型驗(yàn)證

一般而言，嚴(yán)格的定性訪談和深入的案例內(nèi)容分析有助于得出有關(guān)模型適用性的驗(yàn)證結(jié)果。但已有學(xué)者將定性訪談作為獲取企業(yè)組織管理層對(duì)大數(shù)據(jù)看法的一種方法[17]。因此，為了初步驗(yàn)證該模型的實(shí)用性，將采用定性方法分析企業(yè)組織的領(lǐng)導(dǎo)及員工如何利用大數(shù)據(jù)，以及從中獲得的知識(shí)如何被企業(yè)中的其他部門利用。

為了對(duì)大數(shù)據(jù)及其在組織中的使用有所了解，分別與4家使用大數(shù)據(jù)的公司的兩名軟件工程師和3名業(yè)務(wù)分析經(jīng)理進(jìn)行了交流。這些交流對(duì)話涉及從信息技術(shù)和業(yè)務(wù)分析的角度討論大數(shù)據(jù)利用率及其相關(guān)的挑戰(zhàn)等主題。此外，為了檢驗(yàn)研究模型中的“知識(shí)轉(zhuǎn)換”部分，還詢問了管理和數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)向組織其他成員交流知識(shí)的有關(guān)問題。通過這些交流對(duì)話，得出結(jié)論，使用大數(shù)據(jù)的公司在抓住外部客戶機(jī)會(huì)方面具有巨大的優(yōu)勢(shì)。而大數(shù)據(jù)主要用于這些組織的兩個(gè)關(guān)鍵職能工作中——技術(shù)管理和業(yè)務(wù)分析。因此，以下將從兩個(gè)角度詳述并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)知識(shí)創(chuàng)造模型。

3.1 技術(shù)管理角度

從技術(shù)管理的角度來看，首先，用戶利用百度等搜索引擎搜索某家公司(或其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手)的產(chǎn)品，從而生成數(shù)十億個(gè)查詢。然后，大數(shù)據(jù)軟件工程師使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化這些客戶搜索，這樣當(dāng)潛在客戶在線搜索產(chǎn)品時(shí)，搜索最多的公司產(chǎn)品將出現(xiàn)在搜索引擎列表的頂部。大量的用戶點(diǎn)擊數(shù)據(jù)和搜索數(shù)據(jù)對(duì)該公司很有用，因?yàn)樗尨髷?shù)據(jù)工程師了解潛在客戶流量的大小和性質(zhì)。然后，這些有價(jià)值的信息被傳遞給公司的各種其他職能部門，如運(yùn)營、銷售和財(cái)務(wù)，這樣，可以將已被確定為高需求的產(chǎn)品放在整個(gè)組織的優(yōu)先重點(diǎn)。這還包括通過數(shù)據(jù)庫、電子郵件、培訓(xùn)、會(huì)議等，將新獲得的有關(guān)這些關(guān)鍵市場(chǎng)趨勢(shì)的知識(shí)從公司的一個(gè)職能部門轉(zhuǎn)移到其他部門。因此，從技術(shù)管理角度出發(fā)，本文提出的大數(shù)據(jù)利用模型非常適用。

3.2 業(yè)務(wù)分析角度

從業(yè)務(wù)分析角度來看，首先，大數(shù)據(jù)使公司中的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)可以自定義和個(gè)性化用戶需求的外部數(shù)據(jù)(例如，客戶銷售或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的收入數(shù)據(jù))或內(nèi)部數(shù)據(jù)(例如，員工的人事數(shù)據(jù))，這將彌補(bǔ)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)在依賴傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)的不足。使用大數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)分析團(tuán)隊(duì)可以更加有效地創(chuàng)建知識(shí)庫，以便為來自不同內(nèi)部用戶的特定問題提供自定義的答案。例如，公司的一個(gè)銷售團(tuán)隊(duì)希望知道某個(gè)地區(qū)中有多少客戶對(duì)網(wǎng)上銷售的特定產(chǎn)品表示不滿，而財(cái)務(wù)部門則希望知道如果這些不滿意的客戶購買了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品將導(dǎo)致多少的利潤損失。從業(yè)務(wù)分析功能來看，提出的利用大數(shù)據(jù)捕獲機(jī)會(huì)，并通過公司不同部門內(nèi)的知識(shí)庫有效地傳播所獲取知識(shí)的模型是有效的。最后，一旦從外部環(huán)境收集到的這些新數(shù)據(jù)通過Ba平臺(tái)內(nèi)部傳輸，公司的各個(gè)員工通過訪問數(shù)據(jù)庫、電子郵件、培訓(xùn)會(huì)議等，就會(huì)生成新的顯性知識(shí)；而新的隱性知識(shí)則是通過使用包含顯性知識(shí)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，以及通過與大數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師的不斷溝通而產(chǎn)生的。

通過與軟件工程師和業(yè)務(wù)分析經(jīng)理的談話為這個(gè)模型提供了初步的驗(yàn)證。這些發(fā)現(xiàn)為今后采用定性或定量方法進(jìn)行嚴(yán)格的實(shí)證檢驗(yàn)提供了途徑。

4 結(jié)論及啟示

4.1 研究結(jié)論

隨著信息技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的激增是不可避免的。為了有效地利用不斷產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，管理者面臨著將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用信息的艱巨任務(wù)。一個(gè)完善的知識(shí)創(chuàng)造框架可以幫助管理者和研究者理解和掌握將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為顯性和隱性知識(shí)的過程。因此，本文在知識(shí)管理文獻(xiàn)中的相關(guān)研究成果基礎(chǔ)上，提供一個(gè)理論上可行的總體框架，目的是關(guān)注現(xiàn)象，而不是結(jié)構(gòu)或變量，并著重介紹了知識(shí)生成框架在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，以期從中獲取可操作的知識(shí)。該動(dòng)態(tài)知識(shí)創(chuàng)造模型框架涵蓋了從數(shù)據(jù)到信息到最終生成知識(shí)庫和經(jīng)驗(yàn)理解的流程，然后員工和管理人員都可以使用這兩種方法來更好地進(jìn)行決策。

4.2 動(dòng)態(tài)知識(shí)創(chuàng)造模型的創(chuàng)新之處

相對(duì)于已有的研究成果，本文的動(dòng)態(tài)知識(shí)創(chuàng)造模型具有理論與實(shí)踐的創(chuàng)新之處。首先，它擴(kuò)展了目前關(guān)于知識(shí)管理的研究范圍，以納入數(shù)據(jù)分析的各個(gè)方面。雖然目前已有學(xué)者將知識(shí)管理與其他領(lǐng)域(如組織學(xué)習(xí)、創(chuàng)新、組織戰(zhàn)略等)一起進(jìn)行了研究，但在這些研究在數(shù)據(jù)分析中的相關(guān)性卻相當(dāng)有限。然而，正如Sumbal[18]和O'Connor等[19]學(xué)者所提出的那樣，大數(shù)據(jù)在知識(shí)管理中的應(yīng)用已經(jīng)越來越受到管理研究的重視，應(yīng)該鼓勵(lì)多學(xué)科和跨部門的研究(例如在戰(zhàn)略研究、人力資源管理或市場(chǎng)營銷研究數(shù)據(jù))，因?yàn)樗鼈冇兄诹私猱?dāng)今技術(shù)世界中出現(xiàn)的各種機(jī)會(huì)和復(fù)雜的組織問題。本文的模型通過使用知識(shí)創(chuàng)造過程的既定框架，利用管理理論來了解大數(shù)據(jù)對(duì)組織的影響；其次，在實(shí)踐方面，圍繞技術(shù)系統(tǒng)進(jìn)行治理的新趨勢(shì)是讓企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者執(zhí)行大多數(shù)決策。企業(yè)不僅可以利用大數(shù)據(jù)來提高運(yùn)營和財(cái)務(wù)績效，還可以通過增加學(xué)習(xí)，提高客戶和員工的績效。而本文提出的框架既簡(jiǎn)單又實(shí)用，適用于任何希望投資大數(shù)據(jù)技術(shù)以通過改善員工學(xué)習(xí)來增強(qiáng)其客戶關(guān)系的組織。