1.Meuring层（监测层）是指协同软件中对协同行为进行数据采集、分析和应用的功能。当前协同软件中，这部分架构尚未有效建立，协同行为处于一种开放和未被评价的状态，从而使得协同的可持续改善不能实现。因此，非常有必要建立一种监测的实体功能。

Measuring层的基础工作是建立协同软件的可测量指标体系。这在3.2节中已经做了描述和举例。没有测量指标，则测量功能就无法设计与开发，更无法实际发挥作用。

Measuring层主要包括以下功能：

1）行为监测。行为监测主要针对个人使用协同软件的自然行为，如在协同软件中的操作行为，如登录次数、登录频度、页面访问量、访问深度；对协同事件的响应行为，如发起协同数量、参与协同数量、协同响应速度，等等。

行为监测针对预先设定的指标，在不干扰用户（用户无感知）的情况下，由系统自动进行记录。

2）数据收集。数据收集主要面向协同软件中信息的自增长情况，如信息的数量增加、关系增加、时间特性及空间分布特性等。

3)变量运算。变量运算是针对自然采集而来的数据之间的关系，按照既定的规则进行运算，得到具有特定含义的指标的具体数值，以此来表征协同某方面的性质。如协同的各种平均值、极大极小值、中位值，等等。

4)模型分析。模型分析是按照预设的数据分析模型，调用收集到的数据及运算变量，来建立一种分析结果，这种结果也可能具有某种评价的意义，或者具有预测价值。通过模型分析，协同行为的统计学意义会得以彰显，从而脱离行为的具体现象，成为一种具有规律性的结论。这就是定量分析的含义。

(5)数据存储

数据存储是在关系数据库中为协同监测预留存储空间及结构。一般而言，协同行为数据存储越多、连续性越强，则对协同的可持续性改善的价值就越大。因此协同软件一定要重视对协同监测数据的积累。

协同软件的技术架构从工具层面反映了协同管理思想的操作属性，是对协同管理实务的细节描述，从中我们可以看到，利用信息技术工具，可以将管理理论转化为具体的功能、工具、模块等。从协同软件中生发出的协同管理思想，是一种实证性、实用性的管理理论，而不是纯粹的逻辑抽象。

以上对协同软件的战略架构和技术架构做了较为系统的阐述。由此可以体会到中国传统技术哲学“立象尽意”和“寓道于器”的思维模式。

具有了良好的软件架构，协同管理才真正“立”起来；那么，如何让协同管理真正“动”起来呢？这就涉及到它的“运行”机制了。

注：本文摘自由致远协同研究院出版的《协同+工作革命》一书中《中国企业组织行为绩效指标体系研究摘要》，转载请注明出处。申请试用致远协同软件，请拨打免费电话：4007003322。