DIKWモデルと言うデータの世界の概念があります。

DIKWモデルは、
データの世界を学ぶときに必ず出てくる概念図になります。 
これは前職の会社の同僚に教えて貰ったもので、
色々な意味でとても勉強になった話です。

「情報」を解釈する概念は、下記の4つに分類され、
各頭文字をとったものになります。

Data（データ）
Information（情報）
Knowledge（知識）
Wisdom（知恵）

まずは、言葉の説明から。

＜Data＞
整理されていない状態。
生データとか呼ばれています。

＜Information＞
何らかの基準でDataが分類された状態。
Data解析等はDataをInformation化する手段です。

＜Knowledge＞
Informationから規則性などが分かる状態。

＜Wisdom＞
Knowledgeを活用して判断できる状態。
Knowledgeがないと判断力は育たない。

図のような階層構造になっていて
上の階層に行くほど価値が高くなるという考えです。

すべてのデータ（情報）は、
人間の判断のためにあるという立ち位置です。

なので、集めたDataを知覚しやすいInformationに整理し、
そこからKnowledgeを見出す。

Knowledgeを蓄積していくことで、
個人や組織のWisdomを高めていく。

これって、自分たちの日常にも当てはまる考え方だと思っています。

例えとして、
人の話している内容で考えて見たいと思います。

ランチで食べたものや話題、好き嫌い、
家族構成、趣味、お小遣いの額、性別、天気とかはDataと言えます。
それら自体はまだお互いに独立した状態です。

そしてそれを整理・集計してInformation化すると、
平均的なお小遣いの額だとか
ランチではパスタが人気があるとか、
独身の人が多いとか、
最近晴れの日が多い、とかが分かります。

そしてそこから何らかの規則性を見出したものをKnowledgeと言います。

AであるとBといったことが透けて見えるようになります。
女性の方がランチにパスタを食べるようだ、
小遣いの額は家族構成の影響がありそうだ、
独身男性は雨の日はコンビニでランチを済ますようだ、
といったことが見えてきます。

Knowledgeをたくさん集めると、
多くの場面での判断に利用できます。

例えば、女性とランチするらパスタにするとか、
雨の日はお弁当を作って、気になる男子と一緒に食べる、
と活用することができるようになります。

この階層は一方通行ではなく、
何度も行き来して精度を高めたり、
もしくは修正してより正しい状態になっていきます。

好きな女性は何曜日にパスタを食べるの？
なぜ男子は雨の日は外に出ないの？

こうした疑問が途中で沸くので、
それを解決するために新しいデータを取りに行ったり、
手元にあるデータで考えてみたりします。

データって数値だけを言うのではなく、
先の例のように食べたものや買ったものもレッキとしたデータなんです。

データが万能だとは思わないですが、
でもデータがあればそれを使って考えるきっかけを得るという
ありがたい側面があるもの事実なんです。

なので、こうした流れで考えてみて、
そこにひとつまみの「本当に？」という疑問を加えてみると、
データが生き生きとしたものになることが分かるのではないかと思います。

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