之前在《筆記到底該使用Notion、Obsidian還是綜合派呢?!》一文中曾說明,所謂「結構化、非結構與半結構化」的組合,但無論是何種的組合,筆記軟體要能直接解決數位化的基本問題,才能夠有效協助企業組織數位轉型建構第二大腦,若是以可量化衡量程度做為評定的標準,結構化則是明確具體可量化衡量的維度(Dimension),而非結構與半結構化,除取決於數位化的廣度與深度外,透過Obsidian的Metadata(或稱後設資料、詮釋資料、元數據),有人稱為「data about data,關於資料的資料或描述資料的資料」,我們將Metadata的定義為「賦予可量化衡量的維度(Dimension)」,透過維度的規劃設計,可將非/半結構化的筆記內容資訊視覺化呈現,不僅是該筆記軟體的亮點,更使得數位轉型/第二大腦的建構得以逐步實現,而非停留在空中閣樓,遙不可及的階段。
Metadata「賦予可量化衡量的維度(Dimension)」
既然沒有所謂完美的工具或是終極的解決方案,筆記軟體就要能直接解決個人與組織使用數位化工具的基本問題----「有效連結資訊孤島與強化透明度」,嚴格來說,就是「防止侷限而片段思考,強化透明度」,或是稱為廣度與深度的多維空間,也唯有解決基本的「連結」問題,方能多元「綜觀全局」的思考,找出關鍵問題的系統解而不是「頭痛醫頭,腳痛醫腳」的徵狀解,如此才能透過「第二大腦」的建構「持續改善專注與精實(Lean)大腦的思維」。
拜晶片科技、AI/GPT與物聯網技術之賜,使得「透明度」不再是個難題,甚至於成為隱私的議題,但因為理念與工具實踐情境或場域的不同,所以區分「連結」與「透明度」兩個層次,這也凸顯筆記軟體的使用價值與亮點,為了徹底同時解決兩個層次的問題,就必須與現行資訊系統的數據資料庫有系統的整合並理解箇中差異,「各取所長,去蕪存菁」,強化數位轉型在效率與難度上的學習曲線,此過程類似於建模(Modeling)的方式,才不至於「跌床架屋」,成為受害者聯盟。
至於筆記軟體與現行資訊化系統(結構化/線性)的差異,或是可以解讀為筆記的設計概念是如何的運作,成為我們所熟知的資料庫結構,其中Metadata扮演著舉足輕重的角色,也就是我們定義的「賦予可量化衡量的維度(Dimension)」。
數位筆記是數位轉型的最後一哩路
那如何將這些隨興或侷限片段的筆記紀錄聯結成為有脈絡(Context)可循的內容記錄,「原子化」與「聯結」是關鍵的基礎工作(有關「原子化」的分拆/解構原則,我們日後再做說明),除此之外,Metadata可以讓筆記擁有類似資料表欄位的設計,我們稱為「賦予可量化衡量的維度(Dimension)」,簡單說,就是透過Metadata的設計與線性結構化的資訊系統有效整合聯結(當然也包含非線性半結構與非結構的內容資料),完成「數位轉型與第二大腦」的基礎建構----「有效連結資訊孤島與強化透明度」或稱為企業數位轉型的最後一哩路(The last mile)。