思维系列-个人应该如何搭建自己知识体系并应用到实践？

大家好，我是人月聊IT，结合个人思维实践回答下怎样更好的搭建自己的知识体系这个问题。

知识体系搭建的本质认知

知识体系搭建的本质是什么？简单点来说就是一个知识体系，它里面包括了知识的组成、知识的层级关系、知识点间的前后依赖等。一个知识结构应该是覆盖了某个专业的知识领域中所有相关的知识点，即使用该知识结构中所涉及到的知识我们应该具备解决专业领域问题的能力。但是要意识到的是，没有对一个知识域的全面理解，没有大量的零散知识的收集和整理，没有系统的学习和实践，是很难整理出一个完整的知识结构的。

个人知识管理的方法和原则，应该是目标驱动的价值创造。在这个过程中又需要系统思维和PDCA持续改进的思想。知识管理仅仅是方法和工具，而不是最终的成果和目标。因此知识管理是融入到日常的工作和问题分析解决中的，知识管理是加速器和工具，也无需太执着于知识管理以及知识管理的各种工具而忘记了目标。我们整理知识结构还有一个重要的目的，就是能够应用某个知识体系去解决特定的领域问题。

我一直在强调工作后的学习更多的是实践驱动理论方式的，即先实践，再进行反刍和理论系统化。每个人都希望能够构建一个自己领域的完整知识体系和架构，但是这个知识体系不是凭空出来的，也不是一个单纯无意义的理论框架，而是需要你大量的学习实践，首先解决和学习了大量离散的知识点，然后再由点到线、由线到面、由面到立体，形成一个完整的融入了个人实践经验和方法论模式的知识经验体系。这个知识体系他人无法简单照搬，也难以简单复制。

先搭树干再补树叶

明确了知识体系搭建的本质认知后，接下来需要解决的问题是：如何着手构建？在构建专业知识树之前，一定要先参考业界标准的参考模型，先把某个专业域涉及的基本树干结构搞清楚。对于任何一个专业领域一般都有标准的参考架构或模型，供应链有SCOR模型，研发领域有PACE或IPD，项目管理有PMBOK，软件工程有CMMI。接下来是树叶，我们叫知识的外延，在当前复合知识结构下，任何一个专业的树干知识点基本都会涉及到具体的各种知识外延。

树干和树叶问题解决后，再来看知识树中知识的维度问题。一个完整的知识结构有两个重要的维度：一个是参考CMMI的思考，即任何一个知识点在构建的时候，都涉及到标准规范、指导书、培训教材、模板、检查单这些核心内容；第二个重要的维度，即从基础理论、方法、工具、技术这个维度展开，一个专业的知识点都涉及到基础理论知识、方法论知识、涉及到具体的工具技能、涉及到具体的技术点。

当进入一个新领域知识的学习的时候，一开始是最困难的阶段，太多的新名词、术语和公式等，很容易让你一开始就丧失了信心。而刚开始的重点恰好在于不求甚解四个字上面。不求甚解的核心就是不要一开始就钻入到细枝末节中去了，刚开始的重点一定是搞清楚新的领域究竟是个啥，怎样用最通俗的方式对新领域有个完整的理解。即刚开始的学习是要第一次打开新领域这个黑匣子，那么一开始就不能钻的太细，而是真正理解清楚这个黑盒子里面究竟有几个主干点，同时这些主干点相互之间究竟是什么关系。

从资料库到知识库的演进

有了知识树干和树叶的基本框架后，接下来的关键是将零散的知识资料转化为结构化的知识库。对于知识体系的梳理，可以看到在学校期间本身已经形成初步的理论化的知识体系结构。但是理论阶段的知识体系最大问题就是往往有多个知识体系，各个知识体系间的相互关系和融合往往并不是特别清晰。而要将多个知识体系最终融会贯通起来则必须通过大量的实践、实践后的总结。对于刚参加工作，实际上不太建议整理完整的知识体系图，工作后的重点还是实践和问题驱动，在实践过程中解决不同的问题你都会看到会用到原有理论学习中多个知识体系结构中的不同知识点进行组合，最终解决了问题。

分类是知识在积累阶段的一个重要内容，分类的过程就是思考的过程，特别是结构化的思考和系统思考。通过分类和抽象可以形成完整的知识体系结构，通过挖掘知识点间的关联依赖关系又可以形成我们需要的知识地图。一生二，二生三，三生万物，万物都有规律可循，要善于发现事物的关键属性和本质，善于去寻找事物关键属性中的共性内容，以进行知识的汇聚。

思维导图本身最接近知识树，但是说到底它是一种单维度的知识逐层展开的描述方式。而很多时候我们面对的知识体系往往存在两个或更多重要的维度，比如对于项目管理体系，往往存在九大知识领域和项目生命周期过程两个重要的维度，在这种情况下简单的通过思维导图描述往往并不是最好的方式。因此在这种情况下建议最好的方式还是矩阵方面描述，矩阵两边是重要的两个维度，表格中间是具体的知识点信息。这样可以让我们对知识的组成结构有一个更加立体的展现。

学习实践复盘闭环

知识库的构建只是第一步，真正的知识体系需要通过实践来检验和深化。持续改进、PDCA循环对于知识管理而言就是显性和隐性知识不断的转化，不断的通过螺旋的方式持续上升的过程。通过学习知识，进行应用，最后归纳为经验和方法论，再显性化出来指导下一次学习和实践。对于知识工作者，隐性知识的显性化是必须的，而显性的方式是需要提炼总结和升华，通过演绎的方式感性生动的表达。显性到显性是容易出问题的，因为没有通过实践的检验，这个综合的过程很可能变成一种无谓的空思。

实践，通过问题的分解，最终导致了原有理论知识体系或知识点的分解，最终形成一个个更加细粒度的离散知识点。任何一个对自己有价值的知识体系的形成一定是先实践，最终通过分解形成了一个诸多离散知识点的大知识集合，然后再通过总结和归纳来思考如何从底向上抽象形成某一个领域的完整知识体系。经过一段时间的实践后，你会发现对某一个专业领域有了初步的认识，即面对任何新任务、新问题的时候你基本都能够找到已有知识点进行整理和加工后很好的完成任务。

理论到理论往往没有太大价值，真正价值是理论到实践再到理论的循环迭代过程。通过实践和问题驱动，实现了原有知识的进一步分解，而通过实践后的总结实现了分解后知识的抽象和聚合。分解加聚合形成一个完整的闭环过程，而最终输出的知识体系是融入了自己方法论和经验的价值输出。我们学习和阅读，最好的方法就是记笔记，或者说写博客，将你的心得写下来。从修的角度，即反复的实践，真正将学过的知识用起来，通过实践后的知识往往形成更加长久的记忆。

从知识库到经验库和模式库

通过学习实践复盘闭环，知识已经转化为能力，但知识体系的搭建还需要进一步升华。当你工作到一定时间后，比如八年、十年后你会发现真正新产生的知识点越来越少，但是虽然新的知识点越来越少，但是你的工作经验却完全可能越来越多。对于两个人的竞争而言，在工作的后期已经不是知识点数目的竞争，而是知识点能够串接为有价值的方法论和模式的竞争。个人的经验能力一定是这种多知识点串联匹配并解决问题的能力，而不是单知识点简单匹配的能力。也正因为不要以为单个知识点都掌握了而忽视了实践和练习，只有通过实践你才可能掌握更多的串联路径和方法。

在传统知识树基础上，我们总结了方法论和模式，即知识树上知识点会发生关联，这种关联本身是有意义的，解决了知识间横向贯通的问题。同时在整理知识体系过程中，你会发现原有的理论体系需要进行重构，一个是本身知识点的层级问题，一个是知识点的粒度大小问题，通过重构可以将原有理论化的多个知识体系根据专业领域融合为一个完整的知识体系结构图。这种知识体系图已经不是纯粹的理论，而是已经内化为你自己的大量隐性经验和方法论。

简而言之，模式就是一种在工作、学习或生活中总结、抽象和提炼出来的核心知识体系。这个知识体系也可以说是方法论，或者说是结合历史场景已经被验证成功的最佳实践组合。对于任何一件事情，你都不应该去理所当然，而是真正从方法和流程、环境、工具、政治文化、人等多个方面去思考和追溯，那么自然容易发现结论背后的因素之间的关联。而当我们不断的关心这些底层因子，包括这些因子之间的关系的时候，往往你就逐步会形成形成你自己的创新推论或结论的能力。

知识组件化与快速组装

经验库和模式库的形成，为知识的组件化奠定了基础。分解是最基础的，架构的重点就是要对复杂问题进行分而治之，同时保证分解后的各个部分还能够高内聚、松耦合，最终又集成为一个完整的整体。分解核心是定义问题，因此架构首先仍然需要理解清楚需求。集成是配合分解完成的动作，最终分解完成的各个组件或子系统，通过合适的接口设计，最终还能够集成为一个完整的整体，分解仅仅是加速开发和降低问题复杂度，如果分解后的内容无法集成在一起，那么分解就没有任何意义。分解加集成可以理解为架构最核心的思考方式和方法。

复用是另外一个重要的思维，也可以理解为SOA参考架构的核心思考模式，包括最近谈的最多的业务能力组件化、组件能力服务化、平台加应用、共享中心建设、共性能力下沉等都是谈的复用的概念。即使你架构设计一个小系统，你也需要将各个模块需要用的共性功能抽取为可复用的共性组件。抽象是架构思维里面的一个重点，这里面包括了两个层面的内容：一个是常说的归纳方法，即各种类似场景的实现见的太多了，自然就归纳了一个规则或方法出来供以后的设计用；但是抽象更加重要，即将非类似场景中的共性内容也总结出来，进一步抽象为类似的东西，以更加方便的适应变更和各种变化。

在分解过程中可以自顶向下，也可以通过头脑风暴后在从下向上进行归纳和整合，这两种方式都是可以的。而对于我们以前完全没有接触过的事物，我们更推荐采用流程分析方法，即我们说的思维中的动态要素，通过流程分析来找寻和全面识别影响要素。庖丁解牛，不仅仅是要了解牛的组成结构，更加重要的是要了解到应该如何下刀，先后顺序应该是如何的。因此对于知识结构的而言采用动态的流程或方法论的思路来组织往往是更好的方式。

长期主义与持续迭代

知识组件化的能力不是一朝一夕能够形成的，需要长期主义的坚持和持续迭代。学习贵在坚持和积少成多，而不要试图一蹴而就，每天能够学习和进度一点点，就是对自我最好的激励和肯定。做事情坚持和专注很重要，但是专注并不代表你有精品意识、有持续改进意识。只有一丝不苟，不放过任何一个产品细节，才可能做出优秀的产品。就产品的任何一个关键性能指标来说，往往你需要得到百分之十的技术指标改进，往往需要投入上倍的精力和时间，但是真正突破了，这就是产品的核心竞争力，这种竞争力他人才很难复制。

越到工作的后期你会发现自己进一步越难，而且很多时候往往还在退步。即到了工作后期，由于有了前期多年的工作实践经验的积累，很多时候就习惯于开始凭借已有的经验做事情，吃老本，很多自己提出的问题和观点确实也有价值，但是所有点上的经验共享都无法形成一个面上的价值交付，即大量的碎片化工作没有形成知识经验的进一步整理和抽象，反而让自己的思维也碎片化。正是由于这个原因，导致我们工作多年后开始进入一种停步不前的状态中。

如何将碎片化的工作内容转变为系统化的思维和体系化的经验，并加入到自己的知识库中，形成自我知识体系的持续迭代更新，这是需要时刻警惕的内容。养成写日志和总结的习惯很重要，将实际学习或工作实践的内容通过文字总结出来，写作是为了更好的思考，写总结和日志本身就是一个将自己的思考系统化的一个过程。问题是由点上引发的，但是学习和总结的过程应该由点到面，掌握整个知识体系和框架。只有保持长期主义的坚持和专注，做时间的朋友，才能让知识体系持续迭代精进，最终实现从知识到智慧的跃迁。

注：该文配图基于GPT Image2动态生成。

今天分享就到这里，希望对大家有所启发。