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「知識管理」是管理學界熱門的研究題目，許多企業也開始重視這項課題。不過，企業內部落實一種觀念或制度，應該在自然引發的狀態下進行，掌握其本質意涵，從根源去營造出適當的環境，使其不斷滋長；而不是為了迎合一個熱門的名詞，大張旗鼓地動員所有成員刻意去推行，待得熱潮一過，便又銷聲匿跡。

所謂「知識管理」，是指一個組織在運作過程中，隨著經驗的累積而產生許多資訊與知識。一家企業如何將這些知識加以有效地組織、管理，以利於傳送給各相關的單位共享；接收到的單位則善用這些知識，以創造出更大的價值來。因此，管理、運用知識的前提，在於企業本身先要營造成一個可以持續產生知識的環境，同時要不斷地把過去產生、目前已經在利用中的知識加以更新。也就是說，知識的產出並非被當作一種「運動」，在一段時期內動員所有人一起來推行，而是要落實在日常運作當中持續不斷地進行，並且不斷將知識更新。

譬如，很多企業都有固定的績效表現檢討會議，在探討每個統計數字背後所代表的意義與現象時，知識便由此產生；而且在針對工作內容進行檢討之後，通常必須提出解決方法，以作為下一階段的工作重點，在這種改善的過程中，提出來的解決方法便是新的知識，藉以取代舊的知識。因此，這樣的機制與制度，相當於提供了知識不斷產生與更新的平台。

知識轉化數據，未來才能有效應用

當知識不斷地從運作與檢討之中產生，知識與資訊的量也跟著不斷增加，如何管理這些知識就會變得非常重要，包括知識的表達、結構、儲存與取用方式等等。資訊、知識絕對不能氾濫，一定要經過整理才能被有效地運用，因此，如果不能把大量的知識、資訊加以結構化，便很難被存取而形同垃圾。

就知識的表達與結構來講，文字雖然能夠將知識紀錄得相當詳盡，也是最普遍的表達方式，但不見得是最好的方式。因為如果全部的知識都以長篇大論的文字記錄，結果將會累積成一個龐雜的資料庫，很難能夠被有效率地取出來應用。因此，必須將大量的知識、資訊當中，可以數據化的部分，盡可能地數據化。由於數據可以提供較為精確的解讀，如此才容易管理、運用、傳播。

倘使企業內部各部門都有致力於建立各式各樣的運作指標，透過不同的分析方法所產生的數字，用以判斷每一個運作、功能所產生的現象。由於這些數字蘊含了過去運作所累積下來的知識，因此使得數字變得有意義。這就是在將知識予以數據化，以利於往後的管理與利用。

把運作經驗累積的知識數據化，以各種數據指標來呈現各種運作的狀況，可以讓知識真正被揉合到公司的實務運作當中。不過，指標、報表、分析方法等，並非設計出一套之後，便可經年累月沿用下去，而必須要不斷改善。

比方說，企業在建置統計分析報表的初期，必然會因為經驗不足，使得每一份報表都只能呈現局部的狀況，需要許多份報表才能掌握全面。然而，多份報表之間卻又有許多重複之處，也有部分欄目的實際用處不大。久而久之，便要去思索如何將多張報表精簡、整合在一起，讓使用上更為方便，也更容易掌握到重點。從另一個角度來看，不同運作所累積、體驗出來的各種知識之間，往往會有許多道理是相通、重複的，必須經過簡化、整合，才能被有效地傳播到相關的部門，並且有效地被運用在實際工作上。

整體而言，知識必定來自於習慣性、不間斷的分析，而前提是要先營造出一個利於知識產生、累積的環境與文化。針對過去累積下來的知識，則應盡可能地轉化為數字指標，藉由數據化，使其便於儲存、結構、取得，進而更加妥善地應用，使其發揮更大的效益。