数据治理与DIKW金字塔模型
作者丨石秀峰
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DIKW模型是一个可以很好的帮助我们理解数据（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）和智慧（Wisdom）之间的关系的模型，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、乃至智慧的方式。DIKW模型将数据、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，它含有暗示及预测未来的意味。
数据据（Data）可以是数字、文字、图像、符号等，数据是用来描述事实和现象的，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。
数据是原始数字或无组织形式（例如数字或字符）的事实的集合。
如果没有上下文，数据可能意义不大。例如，12012012只是一个数字序列，没有明显的重要性。但是，如果我们在“这是一个日期”的背景下查看它，我们可以轻松地识别出2012年1月12日。通过在数字中添加上下文和值，数据才具有更多含义。
数据是原始的，无组织的事实，需要对其进行处理以使其变得有意义，而信息是根据给定的要求以有意义的方式处理的一组数据。 数据没有任何特定目的，而信息具有通过解释数据分配的含义。 仅数据本身没有意义，而信息本身就具有重要性。 数据从不依赖于信息，而信息则依赖于数据。 数据以位和字节为单位，信息以有意义的单位（例如时间，数量等）进行度量。 数据可以是结构化的，表格数据，图形，数据树，而信息是基于给定数据的语言，思想和思想。
说到知识，这让我想起伟大诗人培根说过的那句“知识就是力量”。实际上，正是知识赋予了人们力量和潜力，使人们能够光荣而成功地升起和发光。知识代表收集有关世界上某些事物的信息，一个人可以获得尽可能多的知识，这与在大脑中积累的信息量有关。换句话说，了解事实和事物的真实性称为知识。
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。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，能够积极地指导任务的执行和管理，进行决策和解决问题。
知识是从相关信息中过滤、提炼及加工而得到的有用资料。从收集到的数据中得出的信息与我们的目标“如何”相关？这些信息中的“各部分”如何与其他部分相连以增加更多的意义和价值？而且，也许最重要的是，我们如何“运用”信息来实现我们的目标？
信息是完善的数据，而知识是有用的信息。 信息是结果的理解，而知识是理解的结果。 信息可以提高代表性，而知识可以提高意识。 仅凭信息不足以做出任何预测，而如果拥有所需的经验，就可以进行知识预测。 信息是回答谁，何时，什么或在哪里的问题，而知识是回答为什么和如何的问题。 信息很容易传播，而知识需要学习。
最后来看智慧（Wisdom），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。
智慧是DIKW层次结构的最高层，要达到这一点，我们必须回答诸如“为什么要做”和“什么是最好的”之类的问题。换句话说，智慧是应用于行动的知识。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。
知识是收集世界上某些事物的信息，智慧是做出正确而准确的决定的能力。 知识意味着信息;智慧是获取信息的下一个级别。 知识可以通过学习，阅读和寻求真理来获得；收集知识无法获得智慧。 知识代表了解事情的真相，智慧是合理利用知识。 每个人都可以获得知识，智慧需要付出巨大的努力才能超越知识的圈子。 知识是学习，智慧是直觉。 知识提供信息，智慧完善性格。
数据治理成功要素篇：
数据治理成功要素6：技术与工具 数据治理成功要素5：长效运营机制 数据治理成功要素4：组织制度保障体系 数据治理成功要素3：治理的时机和切入点 数据治理成功要素2：数据架构设计 数据治理成功要素1：数据战略管理
作者：石秀峰
说明：部分内容参考MBA智库百科