決策支持系統(tǒng)與企業(yè)智慧

1、第七章 知識(shí)管理1本章大綱第一節(jié) 導(dǎo)論第二節(jié) 知識(shí)的基本概念第三節(jié) 知識(shí)庫(kù)與知識(shí)管理第四節(jié) 知識(shí)表達(dá)與推理第五節(jié) 知識(shí)工程第六節(jié) 知識(shí)管理的成功案例第七節(jié) 結(jié)論2學(xué)習(xí)目標(biāo)決策中知識(shí)的概念DSS的知識(shí)管理架構(gòu)知識(shí)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)知識(shí)管理的應(yīng)用3知識(shí)的基本概念知識(shí)是一種存在於人們腦中的決策與判斷的準(zhǔn)則，用以解決日常生活中所面臨的問(wèn)題。知識(shí)存在的形式，可能是具體的事實(shí)（如：鐵是硬的），也可以是一種意識(shí)、識(shí)別力、智慧、法則、認(rèn)知、經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)、學(xué)習(xí)能力等，其中又以經(jīng)驗(yàn)及法則最為重要。若以企業(yè)組織為著眼點(diǎn)，可以將知識(shí)定義為企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)（Quintas等人，1997），包含的類型有：市場(chǎng)及顧客資訊、產(chǎn)品資訊

2、、專家的知識(shí)、人力資源資訊、核心商業(yè)流程、交易相關(guān)資訊、管理資訊（特別是決策策略）、供應(yīng)商資訊（特別是交易協(xié)議與服務(wù)資訊）。 4組織內(nèi)有價(jià)值的知識(shí)之分類個(gè)人知識(shí)是指員工本身所擁有的知識(shí)，包括特定技能、經(jīng)驗(yàn)、習(xí)慣、直覺(jué)、價(jià)值觀等。由於員工可能會(huì)離職，因此如何把員工知識(shí)化為組織的結(jié)構(gòu)化知識(shí)，保留在組織內(nèi)，是知識(shí)管理的重要工作。結(jié)構(gòu)知識(shí)是屬於組織的知識(shí)，不會(huì)隨著員工離職而消失。這些知識(shí)包括實(shí)體的知識(shí)與抽象的知識(shí)。實(shí)體知識(shí)包括掌握的科技、發(fā)明、資料、文件、製程等；而抽象的知識(shí)，如策略和管理文化、組織程序等，雖然較難以看見(jiàn)，其價(jià)值卻可能比實(shí)體知識(shí)還高。 5組織內(nèi)有價(jià)值的知識(shí)之分類（續(xù)）顧客知識(shí)是指企業(yè)所

3、蒐集有關(guān)客戶的資訊，如顧客偏好、市場(chǎng)佔(zhàn)有率、顧客滯留率等。這些顧客知識(shí)在以客製化為中心的電子商務(wù)的環(huán)境中，其重要性亦很高。 6知識(shí)與決策支援的關(guān)係充分的知識(shí)是良好決策的必要條件每個(gè)決策均有特殊的情境與考量，因此要制訂好的決策便一定需要有充分的知識(shí)。尤其是在管理決策中，有許多並不能完全用數(shù)字或數(shù)學(xué)模式來(lái)解決，唯有依靠判斷性的知識(shí)。 資訊科技使知識(shí)的效用更能發(fā)揮知識(shí)若只在決策者的腦中固然能解決問(wèn)題，但是對(duì)它的正確性及未來(lái)改善潛力都比較缺乏客觀的評(píng)估。透過(guò)將知識(shí)與DSS結(jié)合，不但能使知識(shí)的應(yīng)用更為廣泛，而且也使知識(shí)可以受到客觀的評(píng)估與檢視。 7圖7-1 知識(shí)的演變過(guò)程事件資料資訊知識(shí)8資料、資訊、知

4、識(shí)文字化(Contextualized)分類(Categorized)計(jì)算(Calculated)淨(jìng)化(Corrected)濃縮(Condensed)比較(Comparison)因果(Consequences)關(guān)聯(lián)(Connections)互動(dòng)(Conversation)資料來(lái)源：取材自知識(shí)管理(Working Knowledge)資料資訊知識(shí)5C4C9知識(shí)的分類外顯 / 內(nèi)隱知識(shí) 個(gè)人 / 組織知識(shí) 量化 / 質(zhì)化的知識(shí) 依敘述 / 情境來(lái)劃分 依事實(shí) / 因果來(lái)劃分 依初級(jí) / 彙整(meta)劃分 10DSS的知識(shí)管理 vs. 企業(yè)知識(shí)管理兩者的差異DSS中的知識(shí)管理注重的是針對(duì)一個(gè)特定

5、的決策問(wèn)題，利用人工智慧的推理機(jī)制，由已知事實(shí)來(lái)找出最佳決策，供決策者參考；其範(fàn)疇比較小，且較不涉及組織運(yùn)作。企業(yè)推動(dòng)的知識(shí)管理，則涵蓋企業(yè)內(nèi)各種知識(shí)的保存、開(kāi)發(fā)、分享與應(yīng)用，以組織運(yùn)作及制度管理為主，較不涉及個(gè)別的推理技術(shù)。 11表7-1 DSS中各模組的比較12圖7-3 整合性的知識(shí)管理系統(tǒng)架構(gòu)知識(shí)工作者回應(yīng) /互動(dòng)學(xué)習(xí)機(jī)制知識(shí)庫(kù)表現(xiàn)知識(shí)類推知識(shí)推論知識(shí)程序知識(shí)公式知識(shí)實(shí)證知識(shí)更新刪除修改推理檢索儲(chǔ)存知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)13知識(shí)表達(dá)必須考慮表達(dá)什麼？ 及如何表達(dá)？傳統(tǒng)專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)時(shí)最常用的表達(dá)方式就是法則 14推理機(jī)制專家系統(tǒng)中最常用的推理策略有兩種向前結(jié)合(Forward chaining)在

6、向前結(jié)合的情況下，推理機(jī)由已知的事實(shí)出發(fā)，尋找該事實(shí)所能適用的法則，如此不斷地向前推進(jìn)，直到找出所需結(jié)論為止。由於這個(gè)方法是由事實(shí)出發(fā)，因此往往又稱為資料主導(dǎo)的結(jié)合法。15推理機(jī)制（續(xù)）向後結(jié)合(Backward chaining)向後結(jié)合先決定所要追求的結(jié)論，然後再尋找資料來(lái)驗(yàn)證所認(rèn)定之結(jié)論的正確性。若結(jié)論不正確，它再試探下一個(gè)可能結(jié)論。 16圖7-4 向前與向後結(jié)合的適用性 向後推理少數(shù)可能解答刪減方案數(shù)目的決策樹(shù)許多條件17圖7-4 向前與向後結(jié)合的適用性（續(xù)） 許多可能解答少數(shù)可能解答向前推理18不確定性的處理造成專家系統(tǒng)結(jié)論不確定的原因至少有二 條件滿足的不確定性 每個(gè)法則都有許多必

7、須滿足的條件 。條件與結(jié)論間的不確定性即使條件是否滿足可以正確地評(píng)價(jià)；另一個(gè)無(wú)可避免的風(fēng)險(xiǎn)，則是條件和結(jié)論之間因果關(guān)係是否絕對(duì)永遠(yuǎn)成立。 19不確定性的處理（續(xù)）既然有不確定性的存在，學(xué)者們開(kāi)發(fā)了許多不同的估計(jì)方法 確定因子法（CF法） 基本假設(shè)為各個(gè)不同因素或法則之間彼此獨(dú)立。20不確定性的處理（續(xù)1）模糊邏輯法 希望能包容人類思考過(guò)程中的模糊和不精確性。 兩個(gè)基本原則若幾個(gè)條件需同時(shí)成立時(shí)，其總和的確定性為它們個(gè)別確定性中的最小值。若幾個(gè)條件只要有一個(gè)成立即可時(shí)（在或的情形下），其總和的確定性為它們個(gè)別確定性中的最大值。21知識(shí)工程 將專家知識(shí)有系統(tǒng)地轉(zhuǎn)化成可以電腦化、有結(jié)構(gòu)的知識(shí)的過(guò)程。

8、而協(xié)助這項(xiàng)轉(zhuǎn)換的人則稱為知識(shí)工程師。 22圖7-5 知識(shí)工程的程序 確認(rèn)概念化正規(guī)化實(shí)施測(cè)試修訂23知識(shí)工程的程序確認(rèn)階段(Identification Stage) 選擇知識(shí)工程師及專家，並且分別定義各自的角色。概念化階段(Conceptualization Stage) 讓知識(shí)工程師和專家充分溝通，並建立共識(shí)。 正規(guī)化階段(Formalization Stage)把上一個(gè)階段定義完成的核心概念、問(wèn)題及相關(guān)知識(shí)以正式的方式表達(dá)出來(lái)（如：法則），建立知識(shí)的模式，以方便瞭解及在電腦上執(zhí)行。 24知識(shí)工程的程序（續(xù)）實(shí)施階段(Implementation Stage)將上一個(gè)階段中所定義出來(lái)的正式

9、知識(shí)，以軟體工具來(lái)建置成為雛形系統(tǒng)。 測(cè)試階段(Testing Stage) 主要是評(píng)估雛形系統(tǒng)中知識(shí)的正確性，以及系統(tǒng)表現(xiàn)方式是否可以正確地提供有用的資訊。修訂階段(Revision to Complete the System)針對(duì)測(cè)試所發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，加以修正並測(cè)試，直到結(jié)果可以接受為止。 25圖7-6 知識(shí)庫(kù)的建置階段知識(shí)擷取人際溝通人機(jī)交談機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)知識(shí)表達(dá)知識(shí)推理系統(tǒng)建置工具選擇知識(shí)編碼系統(tǒng)測(cè)試系統(tǒng)檢驗(yàn)系統(tǒng)驗(yàn)證26圖7-7 知識(shí)擷取的步驟指認(rèn)結(jié)構(gòu)關(guān)連測(cè)試27知識(shí)擷取的方式人際溝通知識(shí)工程師必須具備良好的溝通能力，其所用的方法以交談法(interview)及雛型分析法(Proto

10、type Analysis)最為常見(jiàn)。 人機(jī)交談 以交談式擷取軟體為界面。為了較有系統(tǒng)地將專家的知識(shí)擷取出來(lái)，可以利用軟體將知識(shí)導(dǎo)出的流程規(guī)劃出來(lái)。 28知識(shí)擷取的方式（續(xù)）機(jī)器學(xué)習(xí)以機(jī)器學(xué)習(xí)軟體作為知識(shí)擷取的界面。由於電腦具有大量的運(yùn)算能力，加上目前人工智慧技術(shù)的發(fā)展，使得電腦可以具備部分的學(xué)習(xí)能力。29常見(jiàn)的知識(shí)擷取方式訪談行為分析協(xié)定分析書(shū)面查詢法多專家法30知識(shí)擷取的輔助工具M(jìn)ORE幫助領(lǐng)域?qū)＜腋行实靥峁I(yè)知識(shí)，以減輕知識(shí)工程師的負(fù)擔(dān)。 AQUINAS知識(shí)工程師進(jìn)行知識(shí)擷取時(shí)，可能同時(shí)採(cǎi)用多種不同的擷取技術(shù)，AQUINAS就是把這些技術(shù)建置成為系統(tǒng)，以協(xié)助知識(shí)擷取的進(jìn)行。 KRI

11、TON可以從專家來(lái)擷取知識(shí)，也可以從書(shū)面資料來(lái)擷取知識(shí)。31知識(shí)擷取的輔助工具（續(xù)）AUTO-INTELLIGENCE是一種商業(yè)化的知識(shí)擷取工具，其目的在於快速地將專家知識(shí)建置到電腦系統(tǒng)中，尤其適合解決分析型態(tài)問(wèn)題。 32資料探勘從資料庫(kù)中探勘知識(shí)(KDD) KDD的過(guò)程分為五個(gè)階段選擇(Selection)前置處理(Preprocessing) 轉(zhuǎn)換(Transformation) 資料探勘(Data Mining)解釋與評(píng)估(Interpretation / Evaluation)KDD的常用的技術(shù)統(tǒng)計(jì)(Statistics) 人工智慧(Artificial Intelligence) 資

12、料庫(kù)與資料倉(cāng)儲(chǔ)(Data Warehouse) 33良好的知識(shí)表達(dá)法表達(dá)能力精確地表達(dá)知識(shí)，避免知識(shí)模稜兩可。 表達(dá)效率精簡(jiǎn)地表達(dá)知識(shí)，避免太多不必要的雜訊。 推理效率結(jié)構(gòu)化地表達(dá)知識(shí)，以便快速推論來(lái)得到答案。 易理解性清楚地表達(dá)知識(shí)，讓知識(shí)表達(dá)符合人類的思考模式。 34良好的知識(shí)表達(dá)法（續(xù)）易管理性彈性地表達(dá)知識(shí)，讓偵錯(cuò)修改更為容易。 35系統(tǒng)建置的工具選擇知識(shí)擷取工具通常是自行開(kāi)發(fā)的套裝軟體，主要目的是用來(lái)擷取某個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)。建構(gòu)平臺(tái)通常是自行開(kāi)發(fā)的套裝軟體，主要目的是用來(lái)建構(gòu)專家系統(tǒng)。建構(gòu)環(huán)境 是專為建構(gòu)系統(tǒng)而開(kāi)發(fā)之套裝軟體，如Smalltalk。36系統(tǒng)建置的工具選擇（續(xù)）建構(gòu)語(yǔ)言用以

13、建構(gòu)系統(tǒng)之程式語(yǔ)言，包括LISP及PROLOG等。37知識(shí)編碼的步驟檢視結(jié)構(gòu)圖是否正確，並確認(rèn)該結(jié)構(gòu)圖所包含的知識(shí)足以達(dá)成系統(tǒng)目標(biāo)。 若發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)圖上有漏洞，則必須擷取額外的知識(shí)來(lái)填補(bǔ)。 將檢查過(guò)的結(jié)構(gòu)圖，轉(zhuǎn)換成為決策樹(shù)或決策表。 檢查決策樹(shù)上的可能缺口，若有缺口便必須擷取額外的知識(shí)。 38知識(shí)編碼的步驟（續(xù)）由於有時(shí)決策樹(shù)會(huì)包含多種的領(lǐng)域知識(shí)，因此可以依據(jù)領(lǐng)域?qū)Q策樹(shù)分隔成適當(dāng)?shù)拇笮?，並使用模組化的知識(shí)編碼技術(shù)。 將樹(shù)狀知識(shí)轉(zhuǎn)換成法則。 39系統(tǒng)測(cè)試知識(shí)驗(yàn)證指正確地建置系統(tǒng)，也就是先不管真實(shí)世界的事實(shí)如何，單就邏輯架構(gòu)的正確性進(jìn)行檢測(cè)。 目的為了確保存在於知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)不會(huì)互相矛盾或衝突。知識(shí)庫(kù)中常見(jiàn)的問(wèn)題如下 重複的法則。 法則之間互相衝突。 法則之間的相互包含。 法則之間是否有循環(huán)參照。 40系統(tǒng)測(cè)試知識(shí)評(píng)價(jià)指建立正確的系統(tǒng)，也就是必須針對(duì)實(shí)際的問(wèn)題領(lǐng)域，評(píng)量知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)所提供的建議是否符合使用需求，以及績(jī)效正確度能否到達(dá)接受的水準(zhǔn)。目的為了確保存在於知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)是否符合真實(shí)情況的需求。41系統(tǒng)測(cè)試知識(shí)評(píng)價(jià)（續(xù)）兩種知識(shí)評(píng)價(jià)的做法 質(zhì)化評(píng)價(jià)對(duì)知識(shí)進(jìn)行非量化的評(píng)價(jià)。可採(cǎi)用下列三種方式來(lái)進(jìn)行表面評(píng)價(jià)(face validation)。預(yù)測(cè)性評(píng)價(jià)(predictive validation)。 實(shí)