摘 要 阐明了知识经济的特征，指出传统信息管理模式在知识经济时代的不足，并从知识发现、知识共享和知识传递与利用三个方面分析了现代企业知识管理的基本职能。
关键词 知识经济 知识管理 知识发现 企业
随着20世纪末网络和信息技术的出现和迅猛发展，智慧资本取代金融资本成为推动社会进步的最主要动力。人类社会已从工业经济时代跨入知识经济时代。
1 知识经济及其特征
知识经济并非工业经济的简单过渡延伸，它是以网络信息技术为基础，建立在知识和信息的生产、分配和使用之上的经济。与传统经济形态相比较，它具有如下特征：
首先，知识经济是一种可持续性经济，它以网络和信息技术为依托，以知识、信息的生产、存储、使用和消费为投入的主要资源，与其他稀缺资源不同，知识和信息可以被人们共享，并且在使用中不会被消耗反而能增加。
第二，知识产品呈爆炸性增长。据统计，目前世界上每小时就有20项发明诞生，每年增加的信息量达800亿条；而且，基础研究向应用转化的周期日趋缩短。信息尤其是知识对企业至关重要，它正日益广泛和深刻地影响现代企业的管理模式。
第三，知识经济是全球一体化的经济，地域对其影响逐渐减小，资源、产品、服务乃至市场日趋全球化。知识经济时代的生产方式是以通过计算机网络，采取小批量、多品种、高效率的分散性生产为主。
第四，知识创造的价值大小依赖其使用环境，同样一则信息给不同人在不同时间带来不同的价值。因此，知识经济更强调人力资源的作用，人的智力资本对企业的运作产生重大影响，人力资源管理的功能范围从单一的工资核算、人事管理，发展到可为企业的决策提供帮助的全方位解决方案。在企业间商业竞争越来越激烈的今天，如何实现企业员工最大限度的经验交流和知识共享，如何将隐性知识挖掘出来为决策服务，已成为企业研究的一个重要课题。
2 传统信息管理的不足
传统的信息管理是通过资源的配置来有效满足信息需求，它侧重对编码信息的管理，而忽视对非编码信息载体——人的管理。信息（如实践经验）的很大一部分都存储在员工的头脑中，而这些能够提供决策支持的有用信息即知识对现代企业的发展尤为重要。同时，传统信息管理偏重于对信息进行收集、存储、管理和传递等机械管理，忽视对信息的深层次加工以提供决策支持。知识经济时代是信息急剧膨胀的时代，如何从海量信息中获取知识才是现代企业信息管理的目标。另外，传统信息管理重视信息的提供而忽视信息的流动与共享，导致企业中大量信息都分散保存在员工头脑中，形成一个个分散的“信息孤岛”。总之，传统信息管理模式的不足之处已日趋显露，现代网络和信息技术对企业信息管理提出新挑战。
3 企业知识管理
企业知识管理作为信息管理的延伸和发展，是20世纪90年代末兴起的，并且在今天企业运营中已经开始发挥出越来越举足轻重的作用。美国福特汽车公司于1996年到1997年间实现了超过3亿元的费用缩减，其中的2.41亿美元可直接归功于采用一套知识管理技术——最优经验答复系统。
企业知识管理是以计算机、网络和信息技术为依托，运用集体的智慧提高应变和创新能力，使企业最大程度实现显性知识和隐性知识共享，为企业的决策支持提供新途径。知识管理的目标就是力图将最恰当的信息在最恰当的时间传递给最恰当的人以便使他们作出最恰当的决策。现代企业知识管理的基本职能可以概括为以下三个方面：
3.1 知识发现（KDD）
随着网络和信息技术的发展，大规模数据库不断增加，人们对数据库的应用已不满足于对数据库的检索，因为海量的信息势必超过人们的处理能力，反而使人们感到知识匮乏。而充分挖掘数据库中带有结论性的有用信息——知识，才是现代企业在瞬息万变的信息时代立于不败之地的有力保障。
知识发现过程一般可分为三个步骤：数据选取、知识提取、解释评价。首先按照一定的目标在数据库或数据仓库中选取目标数据，并考虑样本数据的充分性和自由度，然后对所选取的目标数据进行进一步整理和预处理,消除“噪声”或去掉无用的数据，再对数据进行一定的降维和转换。所谓降维指在考虑了数据的不变表示或发现了数据的不变表示的情况下，减少变量的实际数目，并设法将数据转换到一个更易找到解的空间上。转换的方法包括以期望的方式组织数据，把一种类型的数据转换为另一种类型，或者是对数据的属性用数学算式或逻辑算式进行转换。然后，选择合适的数据挖掘算法，抽取感兴趣的信息，并以特定的形式挖掘期望的模型或与模型相匹配的数据集合。最后，通过可视化技术帮助用户或完全依赖用户评价数据挖掘的结果，并进行反馈较正，如重选目标数据，采用其他数据挖掘算法等。