摘要
在當今快速變遷的商業環境中，企業如何有效管理資訊成為一大挑戰。這篇文章探討了從單純的數據整合到深層次的本體論應用之間的重要轉變，以及這對於提升企業價值所帶來的關鍵意義。 歸納要點:
- 超越數據孤島，運用知識圖譜和本體論技術建構語義網絡，提升數據理解性和可追溯性。
- 透過AI賦能的智能數據分析，實現從數據驅動到知識驅動的轉型，提高決策智能化水平。
- 建立完善的數據治理框架，結合區塊鏈技術增強數據透明度與信任度，進而提升企業競爭力。
當你經營一個組織時，基本上需要一些資產，比如辦公室、倉庫和設備。當然，你還需要顧客、員工和供應商，以及初始的資金。這些都是管理一個組織所必需的實體要素。然而，即使是古代商人也知道，記錄商業資訊同樣重要：登記交易、整理顧客名單以及進行會計核算。因此，資訊在任何組織中都是不可或缺的一部分。
現代高管與古代商人的運作方式沒有本質上的不同，他們都必須根據所獲得的信息來做出決策。不過，如今的環境變得更加複雜，包括全球化供應鏈、網絡威脅、各種法規以及激烈的國際競爭。信息流動變得更加廣泛且迅速。而現在，我們能夠用更先進的方法處理信息：即時傳輸、互聯網搜尋、線上調查及利用演算法進行數據分析等。
在這裡，我想提出一個挑釁性的觀點：企業建立IT能力是為了更好地使用信息——無論是拓展業務還是優化現有業務。但隨著時間推移，我們似乎偏離了正軌。我們開始忘記IT中“信息”的重要性，而只專注於數據本身。
現代高管與古代商人的運作方式沒有本質上的不同，他們都必須根據所獲得的信息來做出決策。不過，如今的環境變得更加複雜，包括全球化供應鏈、網絡威脅、各種法規以及激烈的國際競爭。信息流動變得更加廣泛且迅速。而現在，我們能夠用更先進的方法處理信息：即時傳輸、互聯網搜尋、線上調查及利用演算法進行數據分析等。
在這裡，我想提出一個挑釁性的觀點：企業建立IT能力是為了更好地使用信息——無論是拓展業務還是優化現有業務。但隨著時間推移，我們似乎偏離了正軌。我們開始忘記IT中“信息”的重要性，而只專注於數據本身。
不論人們做什麼，都能以數據來表達。數據可以透過感測器或線上追蹤工具來捕捉，也可以從文本資料庫中提取。而資訊科技（IT）這個年輕的領域，似乎在某個時刻開始專注於收集數據。如今，我們擁有龐大的數據量，這些數據儲存在各種資料庫、檔案存儲系統、企業資源規劃（ERP）和內容管理系統（CMS）中。然而，原始的數據僅僅是一些數字而已，因此企業需要IT人員將其轉化為更有用的信息。因此，IT專業人士努力尋找方法將不同的數據連結起來，並將其轉換成商業報告或儀表板。
然而，過度關注數據也導致了許多孤立且未被利用的資訊，舊版儀表板層出不窮，而本應蓬勃發展的數據湖卻最終變成了難以使用的“數據沼澤”。在這樣一個信息爆炸的時代，有效地進行資料分析和決策制定顯得尤為重要。公司若能善用這些資源，不僅能提升運營效率，更能增進內部溝通與外部信任。因此，在現代科技如人工智慧和大數據技術日新月異之際，我們必須重新思考如何管理和利用信息，以便真正釋放它們所帶來的潛力。
然而，過度關注數據也導致了許多孤立且未被利用的資訊，舊版儀表板層出不窮，而本應蓬勃發展的數據湖卻最終變成了難以使用的“數據沼澤”。在這樣一個信息爆炸的時代，有效地進行資料分析和決策制定顯得尤為重要。公司若能善用這些資源，不僅能提升運營效率，更能增進內部溝通與外部信任。因此，在現代科技如人工智慧和大數據技術日新月異之際，我們必須重新思考如何管理和利用信息，以便真正釋放它們所帶來的潛力。
觀點延伸比較:
| 結論 | 具體內容 |
|---|---|
| 本體論的定義 | 一種將組織世界觀形式化為元數據的方法，以促進資料管理與決策品質。 |
| FAIR原則 | 確保資料可尋找性、可訪問性、互操作性及可重用性，提升數據管理效率。 |
| 跨學科視角的重要性 | 引入社會學、心理學等領域的思考框架，加強內部知識共享與創新能力。 |
| 動態調整策略的必要性 | 隨著市場趨勢變化，持續分析外部環境能靈活調整企業策略。 |
| 逐步推進構建本體論 | 從具體用例開始，保持務實並隨時間演變，不必求全責備。 |
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假設我們可以從另一個角度出發——不再是從數據，而是從商業的層面開始。那麼，我們或許可以先建立一個企業的數位模型，將現有的數字資產（例如軟體和數據）映射到這個模型上，然後再從中衍生出新的資產。其實，有兩種框架可以用來達成這個目標。一種是企業架構（Enterprise Architecture）的實踐，另一種則是語意層（semantic layer）的概念，其中一個關鍵部分就是**本體論**。那麼，本體論究竟是什麼呢？
在探討組織的世界觀時，我們可以將其視為一種哲學上的思考，尤其是本體論，即存在的研究。這涉及到一些根本問題，例如：哪些事物存在？它們有哪些特徵？又彼此之間如何相互關聯呢？我們能透過多種方法來了解事物的存在，包括分析、經驗、直覺、思想實驗以及自然科學的方法等。隨後，我們會將所有這些發現整合成我們的世界觀。
企業的世界觀可從兩個主要角度來看。首先是外部視角，它回答了「我們為何存在？」這個問題，涵蓋了商業模式、可觸及市場和競爭對手等方面。而內部視角則著眼於「我們做什麼以達成目標？」包括價值創造過程、資產管理、財務狀況及員工表現等內容。
企業的世界觀可從兩個主要角度來看。首先是外部視角，它回答了「我們為何存在？」這個問題，涵蓋了商業模式、可觸及市場和競爭對手等方面。而內部視角則著眼於「我們做什麼以達成目標？」包括價值創造過程、資產管理、財務狀況及員工表現等內容。
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對於一個組織而言，知識的累積構成了其本體論。「沒有哪個人是一座孤島」，任何公司都不會在真空中運作。每個組織都與周遭現實有著數以百計甚至千計的接觸點。因此，簡化這些接觸點的概覽對企業來說無疑是有益的，而這正是資訊技術（IT）派上用場的地方。正如我們最初所提到的，IT 的角色在於為企業提供處理**資訊**（經過情境化處理的數據）和**知識**（從資訊中獲得的見解）的工具。在此過程中，本體論作為一種結構化語義框架，可以有效地幫助企業管理和分析資料，使得跨部門協作變得更加順暢。此外，透過具體案例展示本體論在實際應用中的成效，例如提升決策效率或優化資源配置，也能幫助讀者更全面地理解其重要性。
在正式化組織本體論的過程中，資訊科技可以扮演關鍵角色。將一個組織的世界觀轉化為元數據（即對數據的描述框架），能夠清晰地表達人們所做的一切活動。例如，我們可以用本體論方式來定義生產流程：從工廠出貨到倉庫，再運送給客戶。同樣地，供應鏈、法律事務、研發等其他領域也可以如此處理。一旦成功地將這些世界觀形式化為元數據，就能夠集中儲存、版本控制（這樣便於追蹤變更與擁有權）、查詢和以不同形式進行匯入。
資料專家通常稱這些特性為「FAIR」原則：可尋找性（Findable）、可訪問性（Accessible）、互操作性（Interoperable）以及可重用性（Reusable）。透過這樣的方法，不僅提升了資料管理的效率，也增強了決策品質。實際上，當我們明確定義核心價值觀及使命時，可以促進成員之間更深層次的共鳴；同時分析外部環境如市場趨勢，也有助於靈活調整策略。此外，引入跨學科視角，像是社會學或心理學等，有助於豐富思考框架，而建立有效的內部溝通機制則能促進知識共享與創新。總而言之，這些努力都將大幅提升組織運作的效果。
資料專家通常稱這些特性為「FAIR」原則：可尋找性（Findable）、可訪問性（Accessible）、互操作性（Interoperable）以及可重用性（Reusable）。透過這樣的方法，不僅提升了資料管理的效率，也增強了決策品質。實際上，當我們明確定義核心價值觀及使命時，可以促進成員之間更深層次的共鳴；同時分析外部環境如市場趨勢，也有助於靈活調整策略。此外，引入跨學科視角，像是社會學或心理學等，有助於豐富思考框架，而建立有效的內部溝通機制則能促進知識共享與創新。總而言之，這些努力都將大幅提升組織運作的效果。
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你的世界觀本身就成為一種資產。現實世界中的各種實例，例如製造的商品、倉庫和員工，都能夠獲得一個數位化的原型（「類別」），接著你可以將實際數據映射到這些類別上：像是員工資料庫、製造商品資料庫等等。有了這樣的世界觀（「本體論」）作為數位資產，你可以把它變成可供程式語言導入的函式庫，讓你的程式設計師們不再需要花時間去理解內部客戶的術語和業務環境。而分析人員則能夠更有意義地連結來自不同資料庫中的數據。各部門也能明白公司裡面各項事物是如何命名的（比如說，「利潤」對某個部門來說，可能跟另一個部門所指的含義完全不同）。無論是作為大型語言模型外包代理人的AI應用軟件還是其他技術，它們都會知道該調用哪些API以及查詢哪個資料庫。如果沒有這些知識，也無法自動推斷出來，那麼在企業環境中，任何AI代理都不會真正發揮效用。最終，你的數據也將變得可搜尋，而高層管理者將能夠依賴生成性AI根據自然語言輕鬆產出即時商業報告。
本體論並不是一種神奇的技術，而是一種不同的數據處理方式、軟體開發方法，甚至是經營企業的全新思維。從這個角度來看，它可以和敏捷開發或混合雲架構相提並論：這是一個涵蓋文化、技術及流程方面的框架。在這種方法中，最重要的文化創新在於它將世界視為一個巨大的連結**圖譜**。所有事物都是相互關聯的；供應鏈中的延誤可能會導致顧客滿意度下降。本體論是圖形原生的，能夠促進圖形分析技術運用，使得你能夠透過根本原因分析解決問題、利用影響分析改善規劃，以及可視化你的組織結構。
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要開始這個過程，的確會感覺有點龐大。企業級本體論是一個需要構建和維護的平台，這無疑是一項投資。不過，你可以從小處著手，逐步推進。選擇一個具體的用例，尋求能夠帶來實際、可視化成果的地方。例如，在生產鏈或供應鏈方面，圖形視覺化與圖數據科學特別有效。
不要僅僅尋找用例——專注於你最重要的業務流程並試著改善它。**保持務實**。我們的世界觀是動態的，我們對事物的認知以及事物本身都在不斷變化。我們持續學習新的內容，而新事物也隨時可能出現。因此，你所建立的本體論也會隨時間而變，就像商業環境一樣。在此要記住，你對環境模型的不必完美，只需足夠好以應對你的用例即可。知識並不是要完美地再現現實，而是關於如何[創造有用的接口]來與之互動。因此，不要試圖為整個企業建模所有內容，而是先從一個視角入手，然後逐步改進或擴展你的模型。
不要僅僅尋找用例——專注於你最重要的業務流程並試著改善它。**保持務實**。我們的世界觀是動態的，我們對事物的認知以及事物本身都在不斷變化。我們持續學習新的內容，而新事物也隨時可能出現。因此，你所建立的本體論也會隨時間而變，就像商業環境一樣。在此要記住，你對環境模型的不必完美，只需足夠好以應對你的用例即可。知識並不是要完美地再現現實，而是關於如何[創造有用的接口]來與之互動。因此，不要試圖為整個企業建模所有內容，而是先從一個視角入手，然後逐步改進或擴展你的模型。
站在巨人的肩膀上。好消息是，現在已經有一整套工具生態系統可以用來處理本體論。很有可能，你所在行業中已經存在一些成熟的本體論。此外，表達本體論的標準（如OWL）、商業規則（如SWRL）、驗證規則（如SHACL）以及查詢知識庫的語言（如SPARQL）也已經確立。關於語義建模的原則也早已被明確定義並公開發表（例如：參考資料[1]、[2]）。擁有一個本體論後，不僅你的員工能夠共享組織的世界觀，你的自動化軟件亦可獲得一個共同語言及知識、數位資產和視覺化的基礎。希望這些小型自動化機器——所謂的「AI代理」——將不再抱怨他們無法理解你們公司了。
參考來源
資訊管理學域中「實務研究」之意涵與實例探討
本文旨在探究實務研究的意涵與列舉實例，以期為紓解資訊管理學域中研究與實. 務脫節、空洞化的危機，指出可行的方向與作法。文中首先闡述資訊管理學域中「實.
來源： 國家圖書館期刊文獻資訊網企業如何建立自己的AI資料庫：內部知識整理
A3：確保數據的一致性和準確性是內部知識整合的關鍵。企業可以通過以下方式實現這一目標：建立統一的數據模型，選擇合適的整合工具，進行數據清洗與轉換，以及建立元數據管理 ...
來源： 爵鼎企業顧問
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