知识仓库是一种特殊的信息库，库中元数据有相关的语境和经验参考。许多人用知识仓库这个术语代替数据库和信息库这两个词，以此迎接知识管理的浪潮。真正的知识库远比这两个概念复杂，知识仓库拥有更多的实体，它不仅仅存储着知识的条目，而且存储着与之相关的事件，知识的使用记录，来源线索等等相关信息。正确运用知识不仅仅需要人们了解表示知识的信息、数据，人们还要了解与这条知识相关的语境，因此在帮助人们利用知识的作用上，知识仓库要比数据库更有效率。
知识仓库通常收集了各种经验、备选的技术方案以及各种用于支持决策的知识。知识仓库通过模式识别、优化算法和人工智能等方法，对成千上万的信息、知识加以分类，并提供决策支持。这样，知识仓库不仅仅可以避免重新获取知识带来的成本，同时通过提供对协作的支持加速企业创新的速度。当与专家系统、友好的应用界面相结合时，知识仓库将成为十分有用的工具。
知识仓库的一个简单例子是“资源下载管理系统”。这个系统用于存储管理项目组成员各自从Internet上下载的文档、软件和网络资源，同时要使项目的各个成员能够共享其他成员下载的资源。从数据库设计的角度看，这个系统应该能够有效得存储各种下载资源，并且有清晰的分类管理功能，强大的搜索引擎功能，支持分布式操作等等。但从知识仓库设计的角度看，如果仅仅有上面所说的功能是不够的。
首先这个系统不仅仅应当存储下载的资源自身，还要存储相关的语境信息，如下载网址，下载时间和下载者等。这些信息能够让资源的使用者更清楚了解各种资源的来源，通过各种线索更容易的在知识库内或Internet上找到相应的知识。
其次，知识仓库应该能够智能地对项目组成员下载资源的网站进行统计，在用户搜索某种资源时，知识仓库能够给出推荐网站，以及相关链接。也就是说，知识仓库概念下的“资源下载管理系统”应当在为用户提供下载资源本身的同时，还要为用户提供查找更多相关资源的线索。
知识仓库与数据库另外一个区别是，知识仓库是一个有机体，其生命力在于不断的更新。当决策人不断的从知识仓库中提取有用的数据，放入新的内容，知识仓库将会保持活力。相反，长期不使用知识仓库将会降低知识仓库内容的可用性。另一方面，不断地周期性地对知识仓库内的知识进行评价，对数据仓库的可用性十分重要。原因在于，从知识的可用性来看，有些知识的可用周期很长，但有些知识的可用周期很短，如果不定期地对知识仓库中地知识进行评价，那么库内地知识不仅不能支持员工高效率工作，而且还会产生误导。
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