DIKW體系（Data-Information-Knowlege-Wisdom）

這個世界上，失敗的人除了天分太差之外，

只有以下幾點，懶，方向不對，方法不對，沒有堅持。你是哪一種呢？

關于DIKW體系

DIKW體系是關于數據、信息、知識及智慧的體系，可以追溯至托馬斯·斯特爾那斯·艾略特所寫的詩《巖石》。在首段，他寫道：“我們在哪里丟失了知識中的智慧？又在哪里丟失了信息中的知識？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge？ / Where is the knowledge we have lost in information？）。

1982年12月，美國教育家哈藍·克利夫蘭引用艾略特的這些詩句在其出版的《未來主義者》一書提出了“信息即資源”（Information as a Resource）的主張。

其后，教育家米蘭·瑟蘭尼、管理思想家羅素·艾可夫進一步對此理論發揚光大，前者在1987年撰寫了《管理支援系統：邁向整合知識管理》（Management Support Systems: Towards Integrated Knowledge Management ），后者在1989年撰寫了《從數據到智慧》（“From Data to Wisdom”，Human Systems Management ）。

DIKW體系將數據、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、分析數據間的關系獲得了信息。在行動上應用信息產生了知識。智慧關心未來，它含有暗示及滯后影響的意味。

DIKW體系就是關于資料、資訊、知識及智慧的體系。當中每一層比下一層賦予某些[特質。資料層是最基本的。資訊層加入內容。知識層加入“如何去使用”，智慧層加入“什么時候才用”。如此，DIKW體系是一個模型讓我們了解分析、重要性及概念工作上的極限。DIKW體系常用于資訊科學及知識管理。

DIKW體系透過以下的步驟來協助研究及分析：

原始觀察及量度獲得了資料。

分析資料間的關系獲得了資訊。這些資訊可以回答簡單問題，譬如：誰？什么？哪里？什么時候？為什么？資訊是信息，意味著有聽眾及目的。

在行動上應用資訊產生了知識。知識可以回答“如何？”的問題。知識是一些可行的關系及習慣工作方式。

透過智者間的溝通及自我反省而利用知識會產生了智慧。我們可以利用智慧解答關于行動的為什么及什么時候的問題。智慧是關心未來。它含有暗示及滯后影響的意味。

數據(Data)

數據，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件的一組離散的客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。

信息(Information)

信息，又稱資訊，普遍存在于自然界和人類社會活動中，它的表現形式遠遠比物質和能量復雜。但又遠比他們簡單，其實信息就是“物質和能量，及其自身‘信息’與其屬性的標識、表現。

作為一個概念，信息有著多種多樣的含義。一般來說，與信息這一概念密切相關的概念包括約束(constraint)、溝通(communication)、控制、數據、形式、指令、知識、含義、精神刺激、模式、感知以及表達。

知識(Knowlege)

知識是對某個主題確信的認識，并且這些認識擁有潛在的能力為特定目的而使用。認知事物的能力是哲學中充滿爭議的中心議題之一，并且擁有它自己的分支—知識論。從更加實用的層次來看，知識通常被某些人的群體所共享，在這種情況下，知識可以通過不同的方式來操作和管理項目管理者聯盟文章

智慧(Wisdom)

智慧，可以指思考分析、通情達理或尋求真理的能力，它和智力、聰明不同，智慧更重視人生哲學上的能力。

有智慧的人稱為智者。中國古代“知”與“智”通，故“知”就是“智慧”。

解釋

數據、信息、知識與智慧的關系

通過DIKW模型分析，可以看到數據、信息、知識與智慧之間既有聯系，又有區別。數據是記錄下來可以被鑒別的符號。它是最原始的素材，未被加工解釋，沒有回答特定的問題，沒有任何意義；信息是已經被處理、具有邏輯關系的數據，是對數據的解釋，這種信息對其接收者具有意義。

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系，它體現了信息的本質、原則和經驗。此外，知識基于推理和分析，還可能產生新的知識。最后來看智慧，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。

整體來看，知識的演進層次，可以雙向演進。從噪音中分揀出來數據，轉化為信息，升級為知識，升華為智慧。這樣一個過程，是信息的管理和分類過程，讓信息從龐大無序到分類有序，各取所需。這就是一個知識管理的過程。反過來，隨著信息生產與傳播手段的極大豐富，知識生產的過程其實也是一個不斷衰退的過程，從智慧傳播為知識，從知識普及為信息，從信息變為記錄的數據。

知識的內涵與價值

應用DIKW體系基于對數據、信息、知識進行對比分析，可以得出知識內涵的主要內容，即知識來源于信息，但又不是信息的子集，它是經過“理解”后，關聯了具體情境的、可以指導“如何”行動的信息，它具有如下幾個特征：

隱性特征：需要從信息中進行歸納、總結、提煉；

行動導向特征：知識是信息的具體應用，能夠直接推動人的決策和行為，加速行動過程；

資本特征：是企業重要資產，可以通過應用獲得價值；

情境特征：在規定的情境下起作用；

延展生長特征：知識在應用、交流的過程中，被不斷豐富和拓展；

生命特征：知識是有產生、發展、衰退的生命周期。

這種內涵下，知識的價值又是什么呢？如前所述，數據是數字、文字、圖像、符號等，在沒有被處理之前，本身不代表任何潛在的意義。而當通過某種方式對數據進行組織和分析時，數據的意義才顯示出來，從而演變為信息，信息可以對某些簡單的問題給予解答，譬如：誰？什么？哪里？什么時候？知識是在對信息進行了篩選、綜合、分析等等過程之后產生的。它不是信息的簡單累加，往往還需要加入基于以往的經驗所作的判斷。因此，知識可以解決較為復雜的問題，可以回答“如何？”的問題，能夠積極地指導任務的執行和管理，進行決策和解決問題。

綜上，在當今海量數據、信息爆炸時代下，知識起到去偽存真、去粗存精的作用。知識使信息變得有用，可以在具體工作環境中，對于特定接收者解決“如何”開展工作的問題，提高工作的效率和質量。同時，知識的積累和應用，對于啟迪智慧，引領未來起到了非常重要的作用。

最后，有一點需要補充說明的是，數據、信息、知識依賴于語境、依賴于接收者本身，三者之間的區別并非涇渭分明。某個經過加工的數據對某個人來說是信息，而對另外一個人來說則可能是數據；一個系統或一次處理所輸出的信息，可能是另一個系統或另一次處理的原始數據。同時，在某個語境下是知識的內容，在另外的語境中，可能就是信息，甚至是無意義的數據。因此，在進行數據、信息與知識的研究與應用時，要與特定語境（即人、任務等）進行結合才有意義。

http://www.irisable.com/2014-02-26/653072.html

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