基于大数据的知识共享方法研究

　　【论文摘要】知识评价和知识型员工的知识水平评价是我国企业开展创新所面临的两大挑战。[方法/过程]提出基于大数据的知识共享的方法，试图通过相关制度、标准和平台的建设，获取知识大数据和知识评价大数据，实现知识管理全过程的可追溯以及企业员工的知识共享和知识水平的透明化。[结果/结论]企业在此基础上给予公平公正的激励，使员工乐于共享知识、积极参与知识评价，最终建立透明和公平的企业环境，形成有序化的知识网络和企业员工积极共享知识的阳光氛围。
　　【论文关键词】大数据知识共享知识评价知识网络知识管理
　　Abstract： [Purpose/significance] Knowledge evaluation and knowledge workers’ level evaluation are two major challenges for enterprises innovation. Knowledge sharing methods based on the big data are presented. [Method/process] Through the construction of related systems， standards and platforms， the big data about knowledge and knowledge evaluation are obtained， and the traceability of knowledge management’s in the whole process and the transparency of enterprise workers’ knowledge sharing and knowledge levels are obtained. On this basis， enterprises give fair and just incentives to workers and make them glad to share knowledge， active to participate in knowledge evaluation. [Result/conclusion] As a result， a transparent and fair enterprise environment with the orderly knowledge network and an excellent atmosphere in which workers share knowledge actively is built up.
　　Keywords： big data knowledge sharing knowledge evaluation knowledge network knowledge management
　　1 基于大数据的知识共享的意义
　　本文提出以下观点：当前中国经济需要通过转型升级，走出中等收入陷阱，使经济得到持续发展，从制造大国转变为制造强国。转型升级很难，世界上能够实现转型升级，并从发展中国家（地区）转型为发达国家（地区）者寥寥无几。转型升级的关键在于创新。企业和个人的诚信是影响创新和知识共享的关键因素之一。而互联网和大数据可以跟踪信用历史，有助于打造诚信社会；基于大数据的知识共享有助于知识共享和协同创新，有助于中国经济实现转型升级。如图1所示：
　　此观点可以得到以下支持：
　　1.1 世界银行的观点——发展中国家贫困的主要原因是缺少属性知识，而不是技术知识
　　世界银行将知识分为技术知识和属性知识。技术知识是指技术诀窍等；属性知识是指产品质量、借款人的信用度或雇员的勤奋度等。同时，将技术知识的不平均分布称为知识差距，将有关属性知识的不平衡性称为信息问题。如图2所示[1]：
　　世界银行的《1998/99年世界发展报告》的观点是，在人员流动量很小的传统社会和在能够追溯信用历史的计算机网络普遍的知识经济社会，投机取巧难以得逞。而介乎于两者之间的社会就可能并非如此[1]。
　　1.2 学术界的观点——第三只手：基于网络协同的大数据[2]
　　1776年，亚当·斯密就曾断言，人们在追求私人目标时会在一只看不见的手的指导下，实现社会资源最优配置和增进社会福利。
　　第一只看不见的手是市场规律，但会出现市场失灵。因为市场规律实现社会资源最优配置的一个重要假定是信息是透明的，而实际上市场太大，无数客户与经营者对商品信息的了解总是不透明、不对称的，不仅会造成盲目生产，而且会出现自私经营者的欺诈行为。

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