数据、信息、知识、智慧的基本概念及DIKM模型介绍

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关于数据、信息、知识，常听到这样的牢骚：“数据是爆炸了，信息却很贫乏”，“在信息的海洋里遨游，却因为缺乏知识而渴死”。

那么，数据、信息、知识，它们之间有什么区别？知识和智慧又是什么关系？

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数据、信息、知识、智慧的基本概念

1、数据(Data)：数据是对现实世界中客观事物的符号表示，通常以文本、数字、图形、图像、声音或视频等表现形式存在。

2、信息(Information)：信息是经过加工后、包含上下文语境的、有价值的数据。

没有上下文的数据是无意义的，人们可以通过上下文解释来创造有意义的信息。上下文通常包括：

1)数据元素和相关术语的业务含义；

2)数据表达的格式；

3)数据所处的时间范围；

4)数据与特定用法的相关性。

3、知识(Knowledge)：知识是用于解决问题的结构化信息。

知识是构成人类智慧的根本因素。

4、智慧(Wisdom)：智慧是为了达到目标而运用知识的能力。

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数据、信息、知识、智慧的DIKM模型

图1 DIKM模型示意图

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四者之间的区别和联系

1、区别：

1) 数据：是一种将客观事物按照某种测度感知而获取到的原始记录，未被加工解释，不能回答特定问题，它与其他数据之间也没有建立相互联系，是分散和孤立的。

2) 信息：是对数据进行加工处理之后，数据之间建立相互的联系，形成回答某个特定问题的文本，以及被解释具有某些意义的数字、事实、图像等形式的信息。

3) 知识：是知识工作者运用大脑对获取的信息进行系统化训练和提炼、研究、总结和分析之后的结果，知识能够精确地反映事物的本质。

4) 智慧：在已有的知识的基础之上，对信息进行分析、对比、演绎并找出有价值的部分，并将其深化到已有的知识框架中，则上升为智慧。

2、联系：

1）信息是一种特殊类型的数据，数据是信息的基本构成元素；

2）知识是一种特殊类型的信息，信息是知识的基本构成元素；

3）信息和知识本质上都是数据，数据是信息和知识的基本构成元素和基础。

3、转换及递进关系：

1）数据加工形成信息：数据 + 定义和格式 + 时间范围和相关性 => 信息

2）信息提炼形成知识：信息 + 假设 + 关系 + 模式和趋势 => 知识

3）知识运用体现智慧：智慧不是知识，但能运用知识；知识不是智慧，但能彰显智慧

Tips：关于知识和智慧的关系，培根和鲁迅都有过经典的概括。

●培根：知识就是力量，但更重要的是运用知识的技能。

●鲁迅：知识不是力量，智慧才是。

单纯看定义比较抽象，下这个图，形象地说明了四者之间的区别和联系。

图2 数据、信息、知识、智慧概念举例

关于数据、信息、知识、智慧的区别，你清楚了吗？如果觉得有所收获，点个赞再走呗！