DIKW模型

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DIKW模型(Data-to-Information-to-Knowledge-to-Wisdom Model)

目錄

什麼是DIKW模型

  DIKW模型是一個可以很好的幫助我們理解數據(Data)、信息(Information)、知識(Knowledge)和智慧(Wisdom)之間的關係的模型,這個模型還向我們展現了數據是如何一步步轉化為信息、知識、乃至智慧的方式。

DIKW模型

  DIKW模型將數據、信息、知識、智慧納入到一種金字塔形的層次體系,每一層比下一層都賦予的一些特質。原始觀察及量度獲得了數據、分析數據間的關係獲得了信息。在行動上應用信息產生了知識。智慧關心未來,它含有暗示及滯後影響的意味。

DIKW模型中的關係

  數據(Data)可以是數字、文字、圖像、符號等,它直接來自於事實,可以通過原始的觀察或度量來獲得。所謂原始數據只是一個相對的概念,數據處理可能包含多個階段,由一個階段加工的數據可能是另一個階段的原始數據。此外,數據可以是定量的,也可以是定性的,比如客戶滿意度調查用戶反饋的意見

  數據轉化為信息

  儘管數據的存在形式可以多種多樣,比如電子表格,但DIKW模型中的數據僅僅代表數據本身,並不包含任何潛在的意義。例如:服務台每個月收集到5000個故障單,這些故障單僅僅表示數據的存在,本身沒有意義,並不能代表任何東西。

  通過某種方式組織和處理數據,分析數據間的關係,數據就有了意義,這就是信息Information)。這些信息可以回答一些簡單的問題,譬如:誰?什麼?哪裡?什麼時候? 所以信息也可以看成是被理解了的消息

  通過對上述故障單的分析處理,可以得知誰在使用服務台?他們遇到的是故障還是服務請求?哪些客戶遇到了故障?他們遇到的是什麼問題等。進一步的分析可能會發現,35%的呼叫是簡單的問題咨詢,15%的呼叫是和網路故障,10%是ERP系統故障等。

  數據轉化為知識

  如果說數據是一個事實的集合,從中可以得出關於事實的結論。那麼知識(Knowledge)就是信息的集合,它使信息變得有用。知識是對信息的應用,是一個對信息判斷和確認的過程,這個過程結合了經驗、上下文、詮釋和反省。知識可以回答“如何?”的問題,可以幫助我們建模和模擬

  知識是從相關信息中過濾、提煉及加工而得到的有用資料。特殊背景/語境下,知識將數據與信息、信息與信息在行動中的應用之間建立有意義的聯繫,它體現了信息的本質、原則和經驗。此外,知識基於推理和分析,還可能產生新的知識。最後來看智慧,智慧,是人類所表現出來的一種獨有的能力,主要表現為收集、加工、應用、傳播知識的能力,以及對事物發展的前瞻性看法。在知識的基礎之上,通過經驗、閱歷、見識的累積,而形成的對事物的深刻認識、遠見,體現為一種卓越的判斷力。

  基於前面的數據信息,可以知道誰使用的服務出了故障?綜合過去的經驗、上下文信息(如:客戶使用這些服務的原因,服務級別中對故障響應的約定等)就可以確定故障對業務的影響、故障的優先順序、故障是如何影響業務的,以及如何來處理故障等。

  對於知識我們需要的不僅僅是簡單的積累,還需要理解。理解是一個內推和蓋然論的過程,是認知和分析的過程,根據已經掌握的信息和知識創造新的知識

  數據轉化為智慧

  最後來看智慧(Wisdom),智慧是一種外推的、非確定性的、非蓋然論的過程。智慧是哲學探索的本質,是判斷是非、對錯和好壞的過程,它所提出的問題是還沒有答案的問題。與前幾個階段不同,智慧關註的是未來,試圖理解過去未曾理解的東西,過去未做過的事,並且智慧是人類所特有的,是唯一不能用工具實現的。

  智慧可以簡單的歸納為做正確判斷和決定的能力,包括對知識的最佳使用。智慧可以回答“為什麼”的問題。回到前面的例子,根據故障對客戶的業務影響可以識別改進點,比如:制定一個培訓計劃或著手一個ERP服務改進計劃等。隨著數據向信息、知識和智慧的發展,理解的深度在不斷增加,需要考慮的範圍也在擴大。服務台收集數據時只需考慮故障單本身,但到制定改進計劃時可能需要考慮整個組織範圍內的因素。

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LuyinT.

評論(共3條)

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113.92.152.* 在 2017年12月30日 21:10 發表

很清晰的說明,如果能夠呈現更加豐富的論點和論據就更好啦

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120.236.174.* 在 2018年11月21日 10:10 發表

在“數據轉化為知識”一節中,出現了“最後來看智慧,智慧,是人類……”這部分亂入,建議修改。

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otf125 (討論 | 貢獻) 在 2018年11月21日 12:12 發表

120.236.174.* 在 2018年11月21日 10:10 發表

在“數據轉化為知識”一節中,出現了“最後來看智慧,智慧,是人類……”這部分亂入,建議修改。

不是亂入呀,這部分是說知識最後會轉化成智慧。

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