我们在梳理业务领域的多维知识分类维度，在梳理某一类维度时，感觉大家有时分很多层，找起来不容易，有的又太粗，不能反映这个领域的知识深度。如何帮助业务进行知识分类提炼？多维分类的设计原则有哪些？
吴庆海：我心目中多维知识分类的原则有这么几大原则：
第一个是MECE原则，相互独立，完全穷举原则。因为分类具有排他性，分类之间是独立的、不能交叉。一般按照一个或多个维度自上而下、从整体到明细地层级穷举。
第二个原则是二八原则。因为知识具有多样性、复杂性和动态性等特征，即使我们尽量识别、差异化和理性化对某种知识进行了分门别类，肯定还会有一些特别细的地方不能够完全满足，就要有一定的取舍。选择80%满足就行。你要是百分之百都要满足，管理成本和以后的使用成本就太大，所以我觉得还得有所舍的二八原则。
第三个原则是简洁原则。尽量简单，每一个维度尽量不要超过三级。你们也已经意识到这个问题了吧，如果层级太多，找起来就不容易。 但是简单是在所有的维度都比较全的时候，才能够做到这一步是吧，开始为什么不能先强调这个，因为先讲简单的化，统共才这么一个试点范围的场景，本来没几个维度，再简单的话，深度就不够了。但是我觉得一旦是范围更广了之后，能满足一定的复杂性考虑后，这时再适当地提下这个简洁性原则。
最后还有一个原则，我觉得是民主集中制。知识是多样性和复杂性的，无论怎样的分类，也不过是我们对知识在认知空间某一个维度的投影而已，终究还不能完全反映它的绝对实体，而只能通过简化的方式尽可能全面、准确地去描述它。所以不同的人群理解的差异性还是不同。一般局部的业务人员可能考虑局部的细节多些，但对整体的视角和把握可能少些。所以还需要有总体人员，如知识管理团队、或专家委员会、高层领导等，从总体的大的角度上，再也把把关，让大家能对知识的差异性和识别趋于一致，也便于后期统一理解使用。
因此，MICE原则、二八原则、简洁原则、民主集中管理原则，可能在我心目中，是做知识体系最核心的四个原则。