De DIKW-piramide: van data naar wijsheid

Wat is de DIKW-piramide?

De DIKW-piramide is een conceptueel raamwerk dat de hiërarchie van informatieverwerking illustreert. Het is verdeeld in vier niveaus, waarvan de eerste letters de afkorting DIKW vormen.

• Data: Ruwe, onverwerkte gegevens of observaties bevinden zich onderaan de piramide. Ze zijn ongeorganiseerd en missen op zichzelf context en betekenis.
  • Weten: niets.
  • Voorbeeld D in DIKW: Het regent 4 mm (= observatie).
• Informatie: Data worden informatie wanneer ze georganiseerd, gestructureerd en gecontextualiseerd zijn. Data die relevant zijn en kunnen worden gebruikt voor besluitvorming of begrip, worden informatie genoemd.
  • Weten: Wie, wat, wanneer en waar (= beschrijving).
  • Voorbeeld I in DIKW: De temperatuur daalde en de luchtvochtigheid steeg op 10 oktober om 10.00 uur in Caïro, Egypte.
• Kennis: Het volgende niveau na informatie is kennis. Het duidt op een dieper begrip van het onderwerp en zijn context. Kennis omvat het vermogen om informatie op de juiste manier te interpreteren, analyseren en toepassen.
  • Weten: Hoe (= instructie), waarom (= begrepen).
  • DIKW-voorbeeld:
    • Hoe? Temperatuurdaling + snel toenemende luchtvochtigheid + lagere drukgebied = regen.
    • Waarom? Verdamping, drukzones, temperatuurgradiënten, veranderingen en regenval werken op elkaar in.
• Wijsheid: Het vermogen om goede beslissingen te nemen en beoordelingen te maken op basis van kennis en ervaring staat bovenaan de piramide. Het omvat het vermogen om verstandige beslissingen te nemen op basis van een diepgaand inzicht in de omstandigheden, ethische kwesties en gevolgen op de lange termijn. Wijsheid houdt in dat je je daden in de toekomst begeleidt.
  • Weten: Wat het beste is (=kennis beoordelen en toepassen).
  • Voorbeeld van W in DIKW: We kunnen anticiperen waarom en wanneer het in de toekomst zal regenen op basis van onze observaties en ons rekenmodel.

Uit voorgaande blijkt dat synoniemen als data-piramide of kennis-hierargie niet helemaal de lading dekken van dit concept.

Data versus informatie versus kennis versus wijsheid

De piramide is een lineair model. We hebben de inzichten omgezet in een leerervaring die onze acties richting ons doel stuurt en tegelijkertijd de risico's in de hoogste DIKW-fase minimaliseert. Elke DIKW-laag beantwoordt vragen over en voegt waarde toe aan de basisdata.

• Data zijn rauwe, onverwerkte feiten die betekenisloos zijn.
• Informatie geeft data context en organisatie.
• Kennis omvat interpretatie, analyse en begrip.
• Wijsheid gaat over begrijpen, toepassen om kennis verstandig toe te passen, rekening houdend met ethische en langetermijnbelangen.

Data, informatie en kennis hebben allemaal betrekking op het verleden en doen de dingen op de juiste manier. Wijsheid houdt rekening met de toekomst en houdt zich bezig met het juiste doen. Computers zijn uitstekend in het verwerken van data, maar hun bijdrage neemt af naarmate we hogerop in de piramide komen. Mensen spelen daarentegen een grotere rol in kennis en wijsheid.

Voorbeelden uit de praktijk

Het DIKW-model is met succes gebruikt in een vele organisaties in verschillende sectoren. Hier zijn enkele voorbeelden uit de praktijk:

• Klinische beslissingsondersteunende systemen: Zorgorganisaties gebruiken deze systemen om patiëntgegevens (data) om te zetten in klinische richtlijnen en aanbevelingen (informatie). Deze systemen maken gebruik van medisch inzicht (kennis) om artsen en verpleegkundigen te helpen nauwkeurige en tijdige behandelbeslissingen te nemen (wijsheid).
• Risicobeoordeling: Banken en financiële instellingen verzamelen enorme hoeveelheden financiële gegevens (data) over hun klanten en markten. Deze data gebruiken ze om risicoprofielen (informatie) op te stellen voor leningen of beleggingen. Kennis van financiële markten en regelgeving (kennis) wordt vervolgens toegepast om weloverwogen beslissingen te nemen over kredietverlening of beleggen (wijsheid).
• Kwaliteitscontrole: Productiebedrijven verzamelen gegevens van sensoren en productieprocessen (data). Zij gebruiken deze data om de productkwaliteit te verifiëren en gebreken te vinden (informatie). Kennis van productieprocessen (kennis) biedt beslissingen om de productie te optimaliseren en fouten te elimineren (wijsheid).
• Verkeersmanagement: Steden verzamelen gegevens van verkeerscamera's, sensoren en GPS-apparaten (data). Ze gebruiken deze data om de verkeersomstandigheden te monitoren (informatie) en passen kennis van stadsplanning en transport toe (kennis) om oordelen te vellen over de timing van verkeerslichten, wegenontwikkeling en openbaarvervoerroutes (wijsheid).

Synoniemen

Er zijn veel synoniemen voor het concept van het organiseren en structureren van data en informatie om kennis en wijsheid te bereiken. Bijvoorbeeld:

• DIKW-model of hiërarchie;
• Ackoff piramide;
• data-piramide;
• informatiepiramide, hiërarchie of continuüm;
• kennispiramide, hiërarchie, continuüm of spectrum;
• wijsheidshiërarchie;
• data-to-wisdom-model;
• data-to-decision-framework.

Wat is de betekenis van deze hiërarchie?

Organisaties die het potentieel van hun data benutten, hebben een aanzienlijk voordeel in het huidige concurrentielandschap. Als gevolg hiervan is het ontwikkelen van een solide aanpak voor het omzetten van data in bruikbare wijsheid van cruciaal belang. Het vermogen om nuttige kennis en waardevolle inzichten te verkrijgen is een strategische troef! De DIKW-piramide biedt een uitstekend raamwerk voor een dergelijke aanpak. Dit paradigma maakt een systematisch databeheerproces en het creëren van bruikbare inzichten mogelijk, waardoor uiteindelijk de besluitvorming wordt verbeterd. Het aannemen van deze strategie bevordert een organisatorische cultuur van datagestuurde besluitvorming en voortdurende verbetering. Een geplande aanpak van informatiebeheer is essentieel in de huidige datarijke zakelijke omgeving.

Een korte geschiedenis van het DIKW-model

Het DIKW-paradigma heeft een lange geschiedenis en heeft wortels in oude filosofie, zoals Aristoteles' werk over weten. De informatietheorie van Claude Shannon vormde het raamwerk voor het begrijpen van gegevens en informatie in de twintigste eeuw. De inspanningen van Ackoff en Wigand in de jaren tachtig hielpen het DIKW-model populair te maken binnen het gebied van de informatiewetenschap. Het is sindsdien geëvolueerd, met de integratie van moderne technologie, ethische overwegingen en een focus op voorspellende analyses, realtime inzichten en interdisciplinaire samenwerking. Deze historische reis toont de blijvende relevantie en het aanpassingsvermogen van het DIKW-model in de huidige informatierijke samenleving aan. Deze reis door de geschiedenis demonstreert de blijvende bruikbaarheid en flexibiliteit van het DIKW-model in een steeds meer dataverzadigde samenleving.

Gerelateerde velden

Data-analyse, business intelligence en kennismanagement zijn allemaal sterk gerelateerd aan de DIKW-piramide. Deze disciplines zijn met elkaar verbonden en vullen elkaar vaak aan om de geïnformeerde besluitvorming en de effectiviteit van de organisatie te verbeteren. Zo linken ze:

• Data-analyse:
  • Data als basis: Het startpunt voor data-analyse zijn uiteraard data. Het is de grondstof waarmee data-analisten en datawetenschappers werken.
  • Informatietransformatie: Data-analyse is het proces waarbij ruwe data worden omgezet in relevante informatie met behulp van technieken zoals het opschonen van gegevens, aggregatie en statistische analyse.
  • Kennis genereren: De inzichten die worden verkregen uit data-analyse dragen bij aan de kennis van de organisatie door patronen, trends en correlaties in de gegevens bloot te leggen.
  • Ondersteuning van besluitvorming: Data-analyse biedt een kwantitatieve basis voor geïnformeerde besluitvorming en helpt organisaties bij het begrijpen van historische prestaties en het voorspellen van toekomstige resultaten.
• Business Intelligence (BI):
  • Informatiepresentatie: BI-tools en dashboards geven besluitvormers georganiseerde en gevisualiseerde informatie, waardoor ze snel inzichten kunnen krijgen.
  • Kennis delen: Door gemakkelijke toegang tot data en informatie binnen de hele organisatie mogelijk te maken, maken BI-systemen het delen van kennis mogelijk.
  • Beslissingsondersteuning: Door realtime data, prestatiestatistieken en Key Performance Indicators (KPI's) te leveren, ondersteunen BI-oplossingen de besluitvorming.
• Kennismanagement:
  • Kenniscreatie: Kennismanagement is het proces van het vastleggen, codificeren en produceren van kennis binnen een organisatie, dat vaak gebaseerd is op data en informatie-inzichten.
  • Informatieopslagplaatsen: Deze systemen slaan informatie en kennismiddelen op, zodat werknemers er gemakkelijk toegang toe hebben.
  • Toepassing van wijsheid: Door best practices, geleerde lessen en specialistische kennis aan te moedigen, ondersteunt kennismanagement de toepassing van organisatorische wijsheid.
  • Gebundelde kennis: Kennismanagement ondersteunt een cultuur van continu leren waarin werknemers bijdragen aan en profiteren van de gebundelde kennis van de organisatie.

De DIKW-piramide dient als basis voor deze drie vakgebieden. Data-analyse transformeert data in informatie, die vervolgens BI-systemen aanstuurt voor presentatie en beslissingsondersteuning. Kennismanagement draagt bij aan deze cyclus door kennis die is afgeleid van data en informatie vast te leggen en te organiseren. Wijsheid wordt strategisch gebruikt bij de besluitvorming. Deze gebieden werken samen om data en informatie te benutten voor organisatorisch succes, waarbij een cultuur van datagestuurde besluitvorming en kennisdeling wordt gecultiveerd.

Beperkingen

Net als andere modellen heeft de DIKW-piramide voordelen en beperkingen. Een veelgenoemde tekortkoming is de piramidevorm, die de complexiteit van kennis en wijsheid niet adequaat weergeeft. Sommigen geloven dat het de bronnen van feitelijke wijsheid en kennis niet correct weergeeft, wat heeft geresulteerd in argumenten over de lineariteit ervan. Bovendien is er discussie over de betekenis van 'ruwe data', aangezien dataverzameling inherent intellect en doel impliceert. Sommigen zijn van mening dat het DIKW-model data onderwaardeert door te stellen dat data is de nieuwe olie van de 21e eeuw.

Bovendien zou het ontbreken van een algemeen aanvaarde definitie voor elk niveau in de hiërarchie de vooruitgang kunnen belemmeren, vooral in de kennis- en wijsheidsfasen. Kennis omvat niet alleen kennis, maar ook vaardigheden en onderwijs. Wijsheid past per definitie niet goed binnen de DIKW-structuur en is een bron van discussie. Is het grootste probleem van het DIKW-paradigma dat het een piramide is? Nee, de essentie blijft hetzelfde: data transformeren in waardevolle en bruikbare kennis. De DIKW-piramide kan hiervoor prima als leidraad worden gebruikt. Het is een eenvoudige, krachtige metafoor, maar het blijft een model, een vereenvoudigde versie van de werkelijkheid.

De toekomst van het model

De kenmerken van het DIKW-model omvatten het aanpassingsvermogen en de toepasbaarheid ervan in het digitale tijdperk. AI-integratie, big data-beheer, ethische datapraktijken, contextualisering, voorspellende analyses, realtime inzichten, samenwerking tussen mens en machine en verbeterde datageletterdheid zijn hierbij belangrijke thema’s. Deze kenmerken weerspiegelen het moderne landschap van informatiehiërarchie en besluitvorming.

Symbio6 & DIKW-piramide

Onze passie is gericht op het verbeteren van datatransformatie in bruikbare kennis voor onze klanten. Deze competentie is een strategische hoeksteen voor het behoud van het toekomstige concurrentievermogen van organisaties. Een eenvoudig raamwerk, zoals de DIKW-piramide, biedt een gemakkelijk instappunt voor deze reis. Wij staan klaar om jou bij deze reis te helpen.