知识组织需要设计一个基础设施来满足特定的需求和目的。这些需求和目的来自业务动因，并指向KM实施目标，正如的所讨论的。

例如，有的目标可能是确保组织某部分取得的经验教训可以在其他地方再次使用，以避免浪费成本或降低风险。这个目标影响到分类，因为它必须提供一种感兴趣、各方都可以理解的通用方法，以便将经验教训进行分类。即使在职能孤岛上，人们也可能采用不同的术语。例如，在军队中，宪兵和守卫队都有责任保护战略设施，如军事基地、电站和政府机关。宪兵将这项职能叫作“重要设施保护”，而守卫队则称它为“设施保护”。分类法必须调解术语差异，这样就可以收集相关的经验教训供分析、整合和再利用。

有的目标可能是加快新员工的学习速度，以便在高流动率或增长时期保持战略能力。这个目标会影响分类和信息架构设计，例如，在项目知识资产范围中他们所关注且是他们所需要的内容，以及所用术语的技术复杂性。新员工通常不能像专家那样巧妙、轻松地驾驭复杂的语言。

小贴士

提醒自己在准备阶段确定的业务目标和KM实施目标，确定受影响的知识组织方法的优先级，例如公共分类、信息架构和企业搜索。

知识组织的三个要素

分类和元数据

分类是一组类别和主题的受控词汇表，可描述文档内容，标记专业知识的主题以及社团领域或社区讨论的主题。分类使你可以把内容与内容、内容与人、内容与社区连接起来。

“受控”（controlled）意味着对词汇的更改要有明确的责任人、规则和流程，以确保分类能继续实现其预期目的。如果没有控制，人们就会临时在词汇表中添加自己的术语，分类将慢慢失去其汇集相关资源的预期功能。

在许多情况下，分类具有分层结构。详细的主题术语聚集在概括性更高的种类标题下。这种分层允许我们以用户友好的方式组织大量的主题。然而，有的分类很小、很简单，可以用没有层次的平面列表呈现它们，例如，关于汽车类型的简单分类可能只包含7个术语：经济、家庭、大型、豪华、运动、越野和商务。

企业分类服务于整个企业的多个用户组和多个内容层次，能够把来自各个职能孤岛的内容、人和社区集合在一起，并能够再利用知识和发现新见解。因为分类的用途多样，它们必须支持多个受控词汇表，而不是单一层次的结构化词汇表，具体原因如下。

大型组织必须确保数十万（甚至上百万）的知识和信息资产的可寻找性，一个分类层次就覆盖所有这些内容的话，用户导航会过于复杂和困难。

某个层次的组织方式必须支持某个特殊的视角。例如，如果我们从顶层的角度组织经验教训，一般先按项目类型，再按项目活动，最后按客户进行分类。但是从客户经理的观点看，这么做欠妥，客户经理会明显偏向先按客户类型进行知识分类。

这个问题的解决方案是建立一个受控词汇表的系统，该系统叫作分类面（taxonomy facets）。每个面都是一个较小的词汇表，只覆盖内容的一个方面。在上面的例子中，我们会有三面：项目类型面、客户面、项目活动面。根据每个面来标记文档（比如谈话、专家），这样项目经理和客户经理就都能从对他们最有意义的角度，轻松地查找资源。分面分类结构比一个大的单层次结构更简单，也更容易导航。

确定哪些面相关及其对不同用户群体的重要性的过程叫作面分析，面分析应全面了解需要访问相同知识资源的不同知识工作者群体。知识资产审计可以帮助你了解。

元数据指关于资源的结构化数据。例如作者、标题、主题关键词、出版日期、访问许可都是元数据的组成部分，它们可能与文档有关。元数据还可用于其他资源，例如人和社区。元数据的作用主要有以下三个。

确定内容——描述性元数据捕捉唯一的标识符，例如作者和标题字段，并把每个文档与其他文档区分开来。

帮助系统管理内容——例如，行政性、结构性的元数据可以捕捉类似版本号、归档日期、安全和访问权限、文件类型等信息，并反馈哪些应用可以读取它们。

协助内容的检索——例如，描述性元数据可以捕捉分类主题、用户定义的标签、内容类型和文档描述等信息。

分类面为帮助检索的描述性元数据元素提供词汇表，这就是为什么企业分类通常还涉及组织的元数据框架——该框架规定将汇集哪些元数据，如何定义，如何收集，使用哪些受控词汇，它们应该达到什么目的（Lambe,2007）。

信息架构

“信息架构”指信息环境（如网站、内部网、知识库、门户和社区空间）的总体设计。它需要密切了解不同的用户群及其需求，例如知识资产审计可帮你获得什么等。信息架构的工作产品包括以下几项内容。

不同知识系统和支持工具的高阶图（如搜索和分类管理系统），显示系统间的关系、信息和内容流；

系统级图或站点图，显示系统的结构如何对用户轻松导航；

页面级图或“线框”，显示作为章节、页面或信息的操作，例如评论、提交或知识所有者联系信息的链接、路标的标签。“页面”在这里指KM系统内的网页，无论它是内部网页、知识库网页、维基网页，还是社区协助空间内的页面。

为了给主要的用户群组织一个信息或知识环境，信息架构设计几乎总是自下而上的。画出满足知识工作者需要的线框，并测试、分析和反复完善。汇总分析用户需求，为正在设计的信息环境提供知识流和导航需求。在确定系统级需求时，建立站点结构和系统架构图，并以有效的方式适应系统级需求。

信息架构关注整体环境，在构架中管理和导航知识内容，而分类提供核心词汇用于描述内容的各个部分。两者都使用标签，但其粒度（granularity）和目的不同。这就是为什么信息架构标签和分类标签经常有重叠部分，但不完全相同。

搜索

当人们谈论搜索时，他们通常提到的是构成企业搜索的技术，而未能意识到搜索的设计元素。搜索技术包含以下设计元素：给文档配置索引的规则、利用分类结构的方式以及通过设计的信息环境支持导航的方式，就像我们在知识寻找和再利用那一章看到的（）。

分类和元数据、信息架构和搜索是构成知识组织系统的三个连锁元素，它们的组合非常像一个KM框架，当这些元素没有通过总体设计和共同的实施方法彼此交互时，它们的有效性就会大大降低。

采取循证法进行知识组织

对分类设计和信息架构的迭代设计的面分析，不能建立在直觉、猜测或意见有限的基础上，它们需要采用循证法。

在知识组织方面，有以下三类证据或“证明”。

内容证明，证明用户当前如何描述和组织知识内容。通过收集现有的分类表和分类标准、文件夹结构和站点结构、对收集的内容的标签方案、整理知识产品的内容页等，就可以收集证据。通常，许多组织多年来并没有形成KM总体框架，却已经逐渐形成了内容证明，当人们告诉你其组织中的“环境”词汇表示什么时，他们并没有强调此时此刻哪个记录的知识是最相关和最有用的。

用户证明，证明不同用户群最重要和最频繁的工作活动。用户证明要求为不同的用户群建立一系列的用例场景，涵盖一系列依赖于知识和信息消费的关键工作活动。用户证明提供信息和知识使用的背景与目的，因此有助于确定内容证明的哪些部分是最重要和最相关的。

标准证明，证明工作组需要与其他组交流信息和知识的情况（无论内部还是外部），因此需要使用标准共享词汇。例如，政府资助机构需要上报国家统计系统，因此需要使用对行业、机构、人口细分等的标准分类。在某些情况下，用户证明可能和标准证明冲突，即标准词汇与用户思考和描述资源的方式不匹配。在这种情况下，你要在面向用户的分类词汇和所需标准之间建立联系，这样系统就能自动关联两组术语和连接两组信息内容。

采取循证法意味着用一种系统的方法收集三类证明。首先是用户证明，它帮你了解分类和信息架构将支持的知识工作。其次是内容证明，它收集所有现有的词汇系统和组织系统，以便使用信息和知识，这些要么形成分类的输入，要么将通过词典对应分类，这样不同形式的术语由系统识别，并与它们各自的分类术语关联。最后，标准证明指出了需要在哪个部分使用标准分类和分类表。