应用真经——改进你的信息搜索系统
相比许多公司在信息技术方面的巨额投资，上述系统的设计和构造只需逐步投入便可，而其回报可能是相当丰厚的。来看看这些改变对一家制药公司的研发流程产生的潜在影响。在市场上推出一种新药的成本大概在九亿美元左右，不过率先推出新药的公司可以凭借其市场先入者优势，获得巨额的营业收入。因此，在强烈的获利意念的驱动下，制药公司希望能让研发部门掌握的知识创造尽可能多的价值，而且希望越快越好。
1、在测试某一化合物是否可用于治疗某种疾病时，科研人员常常使用不同的信息筛选方法来确定它的效力，由此而采集到的信息可能会保存在不同的地点。比如，生物学家们会建立一个自己的数据库，化学家们会建立另外一个。或者，把这些资料保存在只有对该化合物从事研究的项目团队，或是研究其所针对的治疗部位（比如肺部或心血管系统）的成员才有权访问的文件中。
这样一来，企业内的其他科研人员就有可能在搜索这些信息筛选的结果上浪费时间。更糟糕的是，他们有可能因为找不到结果而无谓地重复某一筛选过程，从而给公司增加巨额的成本费用。应用前面提到的第一个搜索设计原则---提供一站式的知识搜索渠道，可以显著减少人们在搜集信息时所耗费的时间和精力。
2、此外，科研人员还面临着另外一个问题，在信息筛选的过程中，数据的采集方式往往是不一致的。例如，关于化合物的各种信息来源五花八门，缺乏标准化的、统一的方式。分类系统设计欠佳，加上缺乏统一的信息收集格式，想要通过浏览试验结果去确定某个化合物针对某种病症的治疗功效，对科学家们来说谈何容易！一套动态的分类系统，加上标准的信息格式，会大大减少科学家们浪费在信息检索上的时间。
举例来说，制药公司可以设计一套系统，将来自化合物信息筛选的标准化数据以及包括各种假设条件、测试数据结果和应用前提在内的输入参数，都集中存贮在一个地方以便于更新。这样做，除了能确保信息筛选过程中分析结果的一致性之外，还可以减少科研人员的重复工作，因为他们通过这个知识库就可以了解其他同僚已经针对这一化合物完成了哪些试验。
3、最后，科研人员在处理搜索结果时，常常会为一些已经过期的搜索结果，或者出现跟其他研究相互重叠的内容而烦恼。因为这样一来，要弄清楚到底研发团队对某个化合物的了解有多少，或者是否值得进行进一步的开发工作，他们还得颇费一番功夫。如果能与从事某个特定信息筛选的科研人员直接对话，也许有助于了解对方使用的试验方法和取得的研究成果，但数据库中往往没有这些科研人员的名字。为此，研究者们又要耗费很多的时间去评估已经完成的工作的相关程度和质量。
应用亚马逊公司的业务设计原则可以明显改善这种状况。例如，通过创建不同的相关性分类科目，也许会便于科研人员进行信息搜索。这些分类科目可以是信息筛选进行的日期，或是其所针对的治疗部位等。在文档简介中将其内容摘要及诸如哪些人参与了筛选工作、谁是联系人等信息纳入其中，对搜索人而言很有价值，尤其当这些信息与相关专家的资料链接起来以后。
在上述三种情形当中，由于员工无法找到并且评估公司已经拥有的知识，会产生相当的成本。因为对信息的错误理解，研发人员可能会对某个前景黯淡的化合物情有独衷，却将真正有希望的产品扼杀在摇篮中。
再设想一下，假使一个团队已经在研究中发现某一化合物对人体有严重的副作用，并且做了记录。另一团队在研究同一化合物对于其他病症的潜在功效时，却没能找到这份相关的资料。结果毫无必要地拖长了项目的开发周期，给公司增加了巨额的成本。
如果公司能够应用Google、eBay和亚马逊公司身体力行的三项设计原则，就可以降低信息搜索成本，避免因为员工无法找到最适用的知识而产生的机会成本---这包括由于创新受到抑制、生产率降低以及营业收入流失所造成的机会成本。令人欣慰的是，尽管在知识管理时代刚刚到来时，许多大公司动辄就要花费数百万美元作为初期投入，落实这三项原则却并不需要这么大的手笔。只要牢记三大电子商务巨头是如何从知识中获取更多价值的，你就可以通过逐步的投入，提高员工的生产率。
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