这个世界上,失败的人除了天分太差之外,
只有以下几点,懒,方向不对,方法不对,没有坚持。你是哪一种呢?
DIKW体系是关于数据、信息、知识及智慧的体系,可以追溯至托马斯·斯特尔那斯·艾略特所写的诗《岩石》。在首段,他写道:“我们在哪里丢失了知识中的智慧?又在哪里丢失了信息中的知识?”(Where is the wisdom we have lost in knowledge? / Where is the knowledge we have lost in information?)。
1982年12月,美国教育家哈蓝·克利夫兰引用艾略特的这些诗句在其出版的《未来主义者》一书提出了“信息即资源”(Information as a Resource)的主张。
其后,教育家米兰·瑟兰尼、管理思想家罗素·艾可夫进一步对此理论发扬光大,前者在1987年撰写了《管理支援系统:迈向整合知识管理》(Management Support Systems: Towards Integrated Knowledge Management ),后者在1989年撰写了《从数据到智慧》(“From Data to Wisdom”,Human Systems Management )。
DIKW体系将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的层次体系,每一层比下一层都赋予的一些特质。原始观察及量度获得了数据、分析数据间的关系获得了信息。在行动上应用信息产生了知识。智慧关心未来,它含有暗示及滞后影响的意味。
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。
数据,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,又称资讯,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项目管理者联盟文章
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”。
资料(Data) | 信息(Information) | 知识(Knowlege) | 智慧(Wisdom) |
离散、不相关的事实、文字、数字或符号 | 经过筛选、整理与分析的资料 | 结合个人能力与经验的信息,用于解决问题或创新知识 | 基于个人价值与信仰的前瞻性看法与想法。 |
一大堆庞杂无意义的东西 | 数据经过储存、分析及解释后所产生 | 信息、文化背景和经验的组合 | |
经过整理后,有意义的资料 | 你根据信息的原则,得到的共通道理,可用来作决断和定策略 | ||
下雨 | 夏天午后常下雨 | 夏天出门要随身带雨伞 | |
不具情境脉络及意义的事实本身 | 资料在一特定情境脉络下的具体呈现 | 信息加上个人的角色、学习行为、以及经验而成 | |
讯息 (message) 要在情境 (context) 之中纔会成为信息 (information) | |||
一手的未经修改的,例如某年的人口数。 | 经过加工分析的数据,例如某年到某年十年间的人口成长率、其他影响人口成长率的统计数据。 | 据所得信息建立人口成长的数学模型,可分析影响人口成长的因素, | |
并做为决策者的参考 | |||
零碎的基本文数字单位,例如年龄、姓名是数据而非知识。 | 数据与数据间产生的有意义的关联,例如性别与性向的关系、年龄与消费的关系等是一种信息。 | 知识则较数据、信息复杂许多,藉由信息以解释较复杂的概念性的人或事或物的脉络。 |
通过DIKW模型分析,可以看到数据、信息、知识与智慧之间既有联系,又有区别。数据是记录下来可以被鉴别的符号。它是最原始的素材,未被加工解释,没有回答特定的问题,没有任何意义;信息是已经被处理、具有逻辑关系的数据,是对数据的解释,这种信息对其接收者具有意义。
知识是从相关信息中过滤、提炼及加工而得到的有用资料。特殊背景/语境下,知识将数据与信息、信息与信息在行动中的应用之间建立有意义的联系,它体现了信息的本质、原则和经验。此外,知识基于推理和分析,还可能产生新的知识。最后来看智慧,智慧,是人类所表现出来的一种独有的能力,主要表现为收集、加工、应用、传播知识的能力,以及对事物发展的前瞻性看法。在知识的基础之上,通过经验、阅历、见识的累积,而形成的对事物的深刻认识、远见,体现为一种卓越的判断力。
整体来看,知识的演进层次,可以双向演进。从噪音中分拣出来数据,转化为信息,升级为知识,升华为智慧。这样一个过程,是信息的管理和分类过程,让信息从庞大无序到分类有序,各取所需。这就是一个知识管理的过程。反过来,随着信息生产与传播手段的极大丰富,知识生产的过程其实也是一个不断衰退的过程,从智慧传播为知识,从知识普及为信息,从信息变为记录的数据。
应用DIKW体系基于对数据、信息、知识进行对比分析,可以得出知识内涵的主要内容,即知识来源于信息,但又不是信息的子集,它是经过“理解”后,关联了具体情境的、可以指导“如何”行动的信息,它具有如下几个特征:
这种内涵下,知识的价值又是什么呢?如前所述,数据是数字、文字、图像、符号等,在没有被处理之前,本身不代表任何潜在的意义。而当通过某种方式对数据进行组织和分析时,数据的意义才显示出来,从而演变为信息,信息可以对某些简单的问题给予解答,譬如:谁?什么?哪里?什么时候?知识是在对信息进行了筛选、综合、分析等等过程之后产生的。它不是信息的简单累加,往往还需要加入基于以往的经验所作的判断。因此,知识可以解决较为复杂的问题,可以回答“如何?”的问题,能够积极地指导任务的执行和管理,进行决策和解决问题。
综上,在当今海量数据、信息爆炸时代下,知识起到去伪存真、去粗存精的作用。知识使信息变得有用,可以在具体工作环境中,对于特定接收者解决“如何”开展工作的问题,提高工作的效率和质量。同时,知识的积累和应用,对于启迪智慧,引领未来起到了非常重要的作用。
最后,有一点需要补充说明的是,数据、信息、知识依赖于语境、依赖于接收者本身,三者之间的区别并非泾渭分明。某个经过加工的数据对某个人来说是信息,而对另外一个人来说则可能是数据;一个系统或一次处理所输出的信息,可能是另一个系统或另一次处理的原始数据。同时,在某个语境下是知识的内容,在另外的语境中,可能就是信息,甚至是无意义的数据。因此,在进行数据、信息与知识的研究与应用时,要与特定语境(即人、任务等)进行结合才有意义。
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