DIKW数据信息知识智慧

在数据的世界里，为了信息，为了知识，为了智慧，最终目标，应该是真正和有意义生活。

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？

方向、方法是否正确取决于你的知识面、视野、思考(总结)、摸索等，而知识对多数人而言是最重要的成功基础。所以此文值得你多多阅读几遍，理解它。

DIKW体系

中文名

DIKW体系

定义

关于数据信息知识及智慧的体系

作用

常用于资讯科学及知识管理.

提出

简介

DIKW体系就是关于数据、信息、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.

历史

这个模型可以追溯于所写的诗－《岩石》（The Rock）。在首段，他写道：“知识中的智慧我们在那里丢失？资讯中的知识我们在那里丢失？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge / Where is the knowledge we have lost in information）。哈蓝·克利夫兰根据这个1982年12月在《未来主义者》杂志中的文章－“资讯有如资源”的基础来建设这个体系。后来这个体系得到米兰·瑟兰尼（Milan Zeleny）及（Russell .L. Ackoff）不断的扩展。

应用

DIKW体系透过以下的步骤来协助研究及分析：

原始观察及量度获得了资料。

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。

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。

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。

DIKW：数据、信息、知识、智慧的金字塔层次体系

2013-10-11 10:38:55来源：CIO时代网

摘要：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......

关键词：

前言

知识对于个人、组织的重要性已经不言而喻。可以说，管理与应用知识的能力已经成为企业的核心竞争力。

知识如此重要，那么，究竟何为知识呢？目前不论在学术界还是在企业界，对知识的内涵还没有一个统一的认识。关于知识的定义，相信今后很长一段时间，也不会有一致的定义。“知识是什么”这个问题之所以难于回答，一个重要原因在于知识紧密地依赖语境及在这个语境中的知识接收者。

与知识类似，我们通常提到的数据、信息等同样与语境密切关联，而且在实际应用中，这三个词汇经常会被混用，这恰好也为我们提供了另外一个对于知识的内涵进行描述的思路，即通过对数据、信息、知识进行比较分析，来描述而非准确定义知识。而且，幸运的是，在实际应用中，我们同样不必纠结于学术层面知识的准确定义。

本文试图通过数据-信息-知识-智慧的DIKW层次体系，分析四者之间的联系与区别，以及在实际应用中的作用，对知识的内涵和价值进行阐述。

关于DIKW体系

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。

数据、信息、知识与智慧的关系

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。举个例子，

数据：37.5

通过这个你能看出什么吗？估计很难？

信息：姓名：陈浩男年龄：1.5岁

性别：女地址：广东省广州市天河区

时间：2006年6月8日13点20分腋下体温：37.5摄氏度

自述：孩子在楼下玩，回来后看到小脸特别红，测量体温为37.5度

这个时候，这个37.5有意义了，是一个广州的1岁半的小女孩在夏天午后玩了后测试的体温。在这样的背景下，37.5成为了有意义的信息中的一个关键指标。

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