知识管理丨DIKW模型

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DIKW模型是一个关于数据（Date）、信息（Information）、知识（Knowledge）、智慧（Wisdom）的模型。

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托马斯•斯特尔那斯•艾略特曾经提出DIKW理论，“DIKW是关于数据、信息、知识及智慧的模型，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体系是一个让我们了解分析、重要性及概念工作上的极限的模型。”

数据：是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在特定领域中使用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。

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信息：具有时效性的，有一定含义的，有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。信息=数据+时间+处理。

知识：通过人们的参与对信息进行归纳、演绎、比较等手段进行挖掘，使其有价值的部分沉淀下来，并与已存在的知识体系相结合，这部分有价值的信息就转变成知识。

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智慧：人类基于已有的知识，针对物质世界中运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析、对比、演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为知识架构的一部分。

DIKW模型中提及的数据、信息、知识及智慧，它们之间的转化依赖于你个人的经验、创造力和对内容的理解程度。

“没有经过整理的知识只是一堆性冷淡的数据，要想让他们燃烧成为知识，进而高潮到智慧，你需要一个给他装上一个世界观。”

建议：

1.重视数据所使用关键词的统一性和完整性；这样才能避免组织内出现不同的信息和知识体系，避免成员在交流沟通时产生歧义和误会。

2.保持关键字集合的可扩展性，防止由于数据不全导致新信息和新知识无法产生。

3.重视信息的时效性，尽量在信息的时效性消失前挖掘出其有用的价值，并使之沉淀于已有的知识库中。

4.重视信息的可靠性和逻辑性，防止由于错误或逻辑混乱的信息加入到知识库中，降低知识库的质量。

5.重视知识库的结构化问题，尽量避免知识彼此割裂、甚至出现知识孤岛。通过不同领域的知识交叉融合，使它们连通起来，方便成员使用知识库时能够快速准确的定位需要的知识。

6.充分理解知识是一种应用信息和知识解决问题的能力，在选择成员时应兼顾其拥有知识和运用知识能力之间的平衡。

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信息=数据+时间+处理。