[数据概念]大模型时代演进的DIKW模型【1】

最新推荐文章于 2024-12-24 13:17:10 发布
最新推荐文章于 2024-12-24 13:17:10 发布
阅读量1.7k 收藏 7
点赞数 20
分类专栏： 数据资产化 大数据 文章标签： 大数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yyri/article/details/139471088
版权

“ 在数据领域有一个著名的模型，叫做DIKW模型。”

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，那么，这个模型对我们理解数据和知识的关系有什么帮助？DIKW模型对我们做数据治理有什么指导意义？在大模型时代，模型本身又会有什么发展？我们将分三篇文章跟大家聊一聊。

01   DIKW模型概述

——————————————————

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，它含有暗示及滞后影响的意味。

图片

DIKW模型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，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。

02   </

最低0.47元/天 解锁文章
[数据概念]大模型时代演进的DIKW模型【3】
IT鼹鼠
06-05 701
通过深入研究数据、信息、知识和智慧之间的差异和联系，我们可以确保我们的数字治理策略既可以充分利用新技术带来的机会，又可以避免相关的风险。与信息化时代的人工输入或表单导入相比，数字化采集的数据具有更高的实时性和准确性，为企业的决策提供了更为丰富的数据支持。首先，它为企业提供了一个清晰的知识管理框架，帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息和知识，为企业的发展提供有力支持。其次，DIKW模型强调了知识的创造和分享，有助于建立一种开放、协作的企业文化，提高企业的创新能力和竞争力。企业需要将数据转化为有价值的信息。
[数据概念]大模型时代演进的DIKW模型【2】
IT鼹鼠
06-05 1354
同时，随着技术的不断进步，新的工具和方法层出不穷，为数据、信息和知识的处理带来了新的可能性，但也带来了新的挑战，如数据隐私、安全性和伦理问题。大模型不仅能够从大量的数据中提取出有价值的信息，还能够通过自我迭代和学习，对信息进行进一步的加工和提炼，形成有深度的、有洞见的知识。它不再仅仅局限于处理大量的原始数据，而是能够自我迭代其规则、模型算法和知识库，从浩如烟海的数据中发掘出有价值的信息，并进一步提炼出深层次的、具有洞见性的知识。最后，值得注意的是，大模型在推动DIKW模型演变的过程中，并不是孤立存在的。
DIKW模型（数据-信息-知识-智慧）
cxzhq2002的杂记
03-10 5027
随着人类社会从工业经济时代进入知识经济时代，知识管理的出现为21世纪知识经济时代的企业组织提供必须的管理基础。以彼得.德鲁克博士（Peter F. Drucker）和斯威比博士为代表提出的理论为知识管理领域的开拓和发展作出了杰出贡献。 知识管理 （ Knowledge Management, KM ）是识别组织中的知识资产、并充分发挥知识资产的杠杆作用，来帮助企业获取竞争优势的过程。毫无疑问，我
DIKW模型
u011904605的博客
09-12 8982
http://blog.youkuaiyun.com/gdp12315_gu/article/details/46313281 http://blog.youkuaiyun.com/gdp12315_gu/article/details/46313281 http://blog.youkuaiyun.com/gdp12315_gu/article/details/46313281 DIKW模型
DIKW模型与数据工程（了解）
祈澈菇凉
04-17 2235
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？...
【知识管理】DIKW 模型
wenxueliu的博客
09-18 1030
D 是 Data，表示数据，这是信息的最基本单元。通过加工和整理，数据可以转化为信息。I 是 Information，表示信息。这是比数据更高一级的层次。信息的获取通常需要对数据进行处理和分析。K 是 Knowledge，表示知识。这是比信息更高一级的层次。知识是在实际行动中应用信息而产生的。W 是 Wisdom，表示智慧。这是DIKW模型中的最高层次，智慧关乎未来，它关注的是未来可能的趋势和结果。上面的描述是在任何地方都能找到，但你是否能给出数据、信息、知识和智慧的准确定义？
浅析DWKI模型
Niceloyoo的博客
12-21 2103
1.模型部分（起源、结构） 随着科技的发展，信息技术越来越多的应用到我们的日常生活中，大数据和物联网技术的发展也让数据的传递变得更加便捷，知识时代也随之到来。作为知识时代的产物，DIKW模型被广泛应用到了信息科学、知识管理、图书情报学等学科，并已经取得了较好的研究成果。 DIKW模型也称为知识层次结构或知识金字塔，学者们普遍认为其雏形最早可追溯到艾略特所写的《岩石》，后来经由教育家哈蓝·克利夫兰和米兰·瑟兰尼及管理思想家Ackoff的衍生及推广，形成了DIKW金字塔的框架，如图1所示。这这期间，华裔地理学家
DIKW：数据、信息、知识、智慧的金字塔层次体系
weixin_30341735的博客
02-25 4234
http://www.ciotimes.com/ProCase/85417.html 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...
DIKW模型 — 数据，信息，知识和智慧
最新发布
kejiayuan0806的博客
12-24 2664
DIKW模型是信息科学领域中一个广泛应用的知识管理框架，是由英国信息学家泽勒于1987年提出的。DIKW模型由四个层次组成，分别是数据（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）和智慧（Wisdom）。
数据，信息，知识，智慧（DIKW）：层次结构及其质量维度的符号学和实证探索-研究论文
05-20
数据和信息之间到底有什么区别？ 数据质量和信息质量之间有什么区别？ 两者之间有什么区别吗？ 而且，什么是知识和智慧？ 是否有知识素质和智慧素质之类的东西？ 由于这些原语是信息系统研究的最基本公理，因此似乎缺乏对确切定义的共识，这令人感到有些惊讶。 本文提供了对有时直接引用且经常暗含的数据，信息，知识，智慧（DIKW）层次结构及其质量维度的理论和经验探索。 我们首先从各种角度审阅相关文献，并通过符号学发展和背景化理论上的DIKW框架。 文献综述从学术角度确定了定义上的共性和分歧。 理论讨论将符号及其框架内的术语及其关系上下文化，并提出了以该框架为基础的相关定义。 接下来，扎根于维特根斯坦的普通语言哲学，我们分析了20篇在线新闻文章对术语的使用，并介绍了由16位信息系统专家组成的在线焦点小组讨论的结果。 实证研究从实践的角度确定了一系列定义上的歧义。
第六章 DIKW 金字塔模型
最是书香能致远，腹有诗书气自华
01-11 2296
知识结构：基础知识、专业知识、工具知识（方法论）、综合知识
DIKW 模型
YEyeqian的博客
04-07 3639
DIKW模型 DIKW模型将数据、信息、知识、智慧等信息纳入到了一个金字塔模型。这个模型将每天产生、使用的信息进行分层。这个模型或者说这样一种模型存在的目的是为了对我们现有接受到、使用的各种信息进行抽象，低级别的信息抽象成高级别的信息（抽象至少会带来1. 信息表达载体的大幅度缩小（有可能是几个数量别的减少）；2. 信息的可理解性越来越高），使得信息更容易被接受、更容易被记忆、更容易被管理、更容易被...
【思维模型】五分钟了解＜DIKW模型＞，什么是 DIKW 模型？以 DIKW 为基础的三次跃迁，如何用 DIKW 模型知识体系？
一个写湿的程序猿
03-23 7425
Data（数据）Information（信息）Knowledge（知识）Wisdom（智慧）下图是从数据新手，到信息高手，再到知识专家，最终成为智慧大师，形成「点、线、面、体」的共振，这是一个从无知到了解、再到熟悉和精通的过程。数据是原始的、未经处理的事实，不经分析的数据，就如同地底下未经开采的石油，存在却没有价值，需要运用数据分析的思维，才能把它的价值充分挖掘出来。比如：广州的温度是 39 ℃，如果缺乏相关的背景信息，就不知道这个数据想要说明什么。信息是带有逻辑的数据组合，帮助我们「知其然。
DIKW体系
BalterNotz的博客
03-21 1434
source: https://zh.wikipedia.org/wiki/DIKW%E4%BD%93%E7%B3%BB DIKW体系[编辑] 维基百科，自由的百科全书 DIKW体系就是关于资料(Data)、资讯(Information)、知识(Knowledge)及智慧(Wisdom)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
循环造数据_项目管理数据与信息--DIKW模型
weixin_35212109的博客
12-28 909
开头的话在PMP中，有一块内容是“项目管理数据与信息：工作绩效数据（Work Performance Data），工作绩效信息（Work Performance Information），工作绩效报告（Work Performance Reports）”，这三个概念一直很容易混淆。要想清楚地理解三者的含义和联系，在这里需要借助一项知识管理模型“DIKW模型”。通过DIKW模型更好地理解什么是项目管...
对于DIKW体系（模型）的理解
热门推荐
Eric_Sun_的博客
09-10 1万+
DIKW： data, Information ,knowledge,wisdom data:可以是数字、文字、图像、符号等 information: 通过一些方式将数据进过组织和处理，数据就有了意义。这就是信息。 knowledge:对于信息的集合，使信息变得有用，更好的传递给人类 wisdom：当人类拥有并掌握了这个知识就变成了智慧。  有点抽象，举个例子：对于描述大
DIKW体系（Data-Information-Knowlege-Wisdom）
DrugAI
10-04 9026
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？ 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 ...
数据科学基础：从DIKW模型到概率论
"《数据科学基础》课堂笔记涵盖了数据科学的基本概念，包括DIKW金字塔模型、数据类型、数据汇总以及概率论基础。笔记详细讲解了定类、定序、定距和定比四种数据类型，并介绍了数据汇总中的集中趋势度量和离散趋势...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值