我们的知识点很多，怎么把这些知识点搭到不同的结构上？我们不同的人是在不同岗位上的，怎么能快速找到他应该学习或者想了解的知识？怎么把这个知识点找出来？我们不可能把所有的知识都挂上去，那样觉得又多又乱，怎么去搭建知识结构？
吴庆海：您好，您提到的问题属于知识体系的架构与设计范畴，也是知识管理工作的一个重点。每个公司都逃不脱的，需要搭建整个公司的知识体系或知识架构。根据我们在多个公司的实践辅导，简单说下怎么做要注意的一些要点。
首先，你们的知识结构肯定是有你们自己公司特色的，是你们的专家们要一定参与的。如果公司越大，每个专家知道的也更趋向于局部。所以，这时候我们一定要发动多个领域专家，用共创的方式和业务专家一起去做。这样做既高效，又能够迅速地让参与者明晰知识体系搭建出来的原则和方法，并更有拥有感。可以先从试点部门开始，和知识专家们一起，通过2、3轮的知识工作坊就能做出来。
第一，在做整个知识体系之前，要先盘点下知识和知识梳理，对现有的知识、内部的、外部的知识先过一遍。
第二，一定要通过共创的方式，把知识识别出来。盘点之后，这个知识到底是不是属于我们要管理的范畴呢？这是要由我们来共同界定的。举个例子，很多公司都用PM系统，大家说PM系统里面过程性的项目文档需不需要知识管理？要不要放到知识管理平台里面？这是很现实的问题。可能有的企业需要，觉得这是我要关注的，要关注过程。但是有的企业，认为PM系统里管理过程文件就行了，过程类的东西既涉及权限又涉及到保密，复用性、时效性受限，不建议是知识管理的重点范畴，知识管理应该更关注高质量的可以复用的东西。如果基于这个基调、是大家的共识的话，那么对于这类过程性的项目类的知识或者文档，我们不做重点，我们管理重点应该是项目之后的复盘复用类的东西，所以可能会有一类叫项目复盘或者项目总结类的知识，会作为知识管理的重点。再比如说，合同算不算我们的知识？技术文档、经验教训、创意灵感、图纸图模算不算？等等。这要由我们根据公司的业务需要和现状来共同界定的。
这样，在识别过程中，我们要识别出我们认为需要应该学习或者想了解的知识，这就是知识的识别。
那么一旦识别出来了之后还不够，为什么？因为你识别出来的还是些通用类知识方向，而我们每个部门都有个性化的东西，个性化的东西如何体现？这时候我们会请每个部门深度思考个性化的东西，从已有大类或小类里面挑，可能涉及到自己的核心只有哪些大类、哪些小类，就会清晰出来。这样，您提到的不同岗位上的人，怎么能快速找到他应该学习或者想了解的知识才有了基础，我们要搭建的知识体系也有了差异性与共性的平衡关系。
当然在这个方面，有些组织可能要求更高，要求每一个部门识别自己的知识，要基于战略再去识别知识，这个难度就会再增加。这是第二步骤，做知识的识别。
那么知识识别完了之后，第三部分要做知识的架构。知识架构术也是我们经常提到内部知识管理推动者必须具备的四大术之一。在知识架构术里，就是把前面识别出来的共性和差异性知识怎么呈现出来，也是您提到的很多知识点怎么搭到不同的结构上，多而不乱。体现的就是结构化思维，怎么把知识的维度和层次提炼出来，怎么符合MECE原则，怎么看已识别知识的多维属性和分类。一旦大家讨论到多维属性和分类的时候，您提到的怎么把知识点快速找出来，可能通过结构设计呈现，就会清晰。
再平衡和兼顾不同部门之间的差异和整体体系的整体性。做完多维属性和分类之后，我们会搭建出整个企业的知识体系的顶层结构，看到整体性。加上每一个分类下面的深阶分类，看到差异性。
清楚了整体和差异关系原则，共识了顶层结构和分类的原因，以后我们每增加一个新业务场景，或新识别的知识，都可以用相同的方法，挂接在顶层结构下，或归类、或设计新的分支而不影响已有总体架构。
另外，知识多维度属性和分类，不应该只是针对某个知识储存体系的设计，实际上应该拓展到整体公司知识条目元数据的范畴。现在自动分类或大数据、人工智能提得也越来越多，但没有知识基本属性的定义和基本些分类规则，机器怎么知道我们想要的知识结构？
最后一步涉及到知识的规划，也非常重要。如果我们的分类体系、知识识别都清楚之后，哪些是重点、哪些知识是关键，已经清楚了，但没有个循序渐进的规划、大家没有养成体系化或分类储存，或重要的关键属性不加或不更新，那我们的体系设计，也是枉然。当然，这个话题也偏向与知识运营范畴了。
另外，我原来的一篇文章也供参考：《吴庆海：浅谈知识分类与知识体系的架构与设计》