什么是DIKW模型?

一、DIKW模型简介

DIKW体系就是关于资料、资讯、知识及智慧的体系。当中每一层比下一层赋予某些[特质。资料层是最基本的。资讯层加入内容。知识层加入“如何去使用”，智慧层加入“什么时候才用”。如此，DIKW体系是一个模型让我们了解分析、重要性及概念工作上的极限。DIKW体系常用于资讯科学及知识管理。

DIKW体系透过以下的步骤来协助研究及分析：
（1）原始观察及量度获得了资料。
（2）分析资料间的关系获得了资讯。这些资讯可以回答简单问题，譬如：谁？什么？哪里？什么时候？为什么？资讯是信息，意味着有听众及目的。
（3）在行动上应用资讯产生了知识。知识可以回答“如何？”的问题。知识是一些可行的关系及习惯工作方式。
（4）透过智者间的沟通及自我反省而利用知识会产生了智慧。我们可以利用智慧解答关于行动的为什么及什么时候的问题。智慧是关心未来。它含有暗示及滞后影响的意味。

二、DIKW模型定义

资料
数据，或称资料，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件的一组离散的客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。

信息
信息，又称讯息，普遍存在于自然界和人类社会活动中，它的表现形式远远比物质和能量复杂。但又远比他们简单，其实信息就是“物质和能量，及其自身‘信息’与其属性的标识、表现。
作为一个概念，信息有着多种多样的含义。一般来说，与信息这一概念密切相关的概念包括约束(constraint)、沟通(communication)、控制、数据、形式、指令、知识、含义、精神刺激、模式、感知以及表达。

知识
知识是对某个主题确信的认识，并且这些认识拥有潜在的能力为特定目的而使用。认知事物的能力是哲学中充满争议的中心议题之一，并且拥有它自己的分支—知识论。从更加实用的层次来看，知识通常被某些人的群体所共享，在这种情况下，知识可以通过不同的方式来操作和管理。

智慧
智慧，可以指思考分析、通情达理或寻求真理的能力，它和智力、聪明不同，智慧更重视人生哲学上的能力。
有智慧的人称为智者。中国古代“知”与“智”通，故“知”就是“智慧”。

三、应用

DIKW体系透过以下的步骤来协助研究及分析：

1、原始观察及量度获得了资料。
2、分析资料间的关系获得了资讯。这些资讯可以回答简单问题，譬如：谁？什么？哪里？什么时候？为什么？资讯是信息，意味着有听众及目的。
3、在行动上应用资讯产生了知识。知识可以回答“如何？”的问题。知识是一些可行的关系及习惯工作方式。
4、透过智者间的沟通及自我反省而利用知识会产生了智慧。我们可以利用智慧解答关于行动的为什么及什么时候的问题。智慧是关心未来。它含有暗示及滞后影响的意味。

知识管理在当今很热门，但很多人却始终分不清数据、信息、知识和智慧的差别，甚至认为它们是相同的，事实上它们之间存在着非常重大的差别。

DIKW（Data–to–Information–to–Knowledge–to–Wisdom）模型可以很好的帮助我们理解数据、信息、知识和智慧之间的关系，这个模型还向我们展现了数据是如何一步步转化为信息、知识、乃至智慧的：

数据（Data）可以是数字、文字、图像、符号等，它直接来自于事实，可以通过原始的观察或度量来获得。所谓原始数据只是一个相对的概念，数据处理可能包含多个阶段，由一个阶段加工的数据可能是另一个阶段的原始数据。此外，数据可以是定量的，也可以是定性的，比如客户满意度调查中用户反馈的意见。

尽管数据的存在形式可以多种多样，比如电子表格，但DIKW模型中的数据仅仅代表数据本身，并不包含任何潜在的意义。例如：服务台每个月收集到5000个故障单，这些故障单仅仅表示数据的存在，本身没有意义，并不能代表任何东西。

通过某种方式组织和处理数据，分析数据间的关系，数据就有了意义，这就是信息（Information）。这些信息可以回答一些简单的问题，譬如：谁？什么？哪里？什么时候？ 所以信息也可以看成是被理解了的消息。

通过对上述故障单的分析处理，可以得知谁在使用服务台？他们遇到的是故障还是服务请求？哪些客户遇到了故障？他们遇到的是什么问题等。进一步的分析可能会发现，35%的呼叫是简单的问题咨询，15%的呼叫是和网络故障，10%是ERP系统故障等。

如果说数据是一个事实的集合，从中可以得出关于事实的结论。那么知识（Knowledge）就是信息的集合，它使信息变得有用。知识是对信息的应用，是一个对信息判断和确认的过程，这个过程结合了经验、上下文、诠释和反省。知识可以回答“如何？”的问题，可以帮助我们建模和仿真。

基于前面的数据和信息，可以知道谁使用的服务出了故障？综合过去的经验、上下文信息（如：客户使用这些服务的原因，服务级别中对故障响应的约定等）就可以确定故障对业务的影响、故障的优先级、故障是如何影响业务的，以及如何来处理故障等。

对于知识我们需要的不仅仅是简单的积累，还需要理解（Understanding）。理解是一个内推和盖然论的过程，是认知和分析的过程，根据已经掌握的信息和知识创造新的知识。

最后来看智慧（Wisdom），智慧是一种外推的、非确定性的、非盖然论的过程。智慧是哲学探索的本质，是判断是非、对错和好坏的过程，它所提出的问题是还没有答案的问题。与前几个阶段不同，智慧关注的是未来，试图理解过去未曾理解的东西，过去未做过的事，并且智慧是人类所特有的，是唯一不能用工具实现的。

智慧可以简单的归纳为做正确判断和决定的能力，包括对知识的最佳使用。智慧可以回答“为什么”的问题。回到前面的例子，根据故障对客户的业务影响可以识别改进点，比如：制定一个培训计划或着手一个ERP服务改进计划等。

随着数据向信息、知识和智慧的发展，理解（Understanding）的深度在不断增加，需要考虑的上下文（Context）范围也在扩大。服务台收集数据时只需考虑故障单本身，但到制定改进计划时可能需要考虑整个组织范围内的因素。